TensorFlow ist ein Framework für Machine Learning, das von Google entwickelt wurde und als Open Source verfügbar ist. Hier erfährst du alles, was du darüber wissen musst: Geschichte, Funktionsweise, Vorteile, Schulungen...
Machine Learning ist eine komplexe Disziplin, aber glücklicherweise gibt es Werkzeuge, die die Implementierung vereinfachen. Zu diesen Ressourcen gehört das TensorFlow-Framework von Google.
Es handelt sich um eine Open-Source-Bibliothek für numerische Berechnungen und Machine Learning, die mit der Programmiersprache Python kompatibel ist. Sie vereinfacht den Prozess der Datenerfassung, des Trainings von Machine-Learning-Modellen, der Generierung von Vorhersagen und der Verfeinerung zukünftiger Ergebnisse.
TensorFlow vereint Modelle und Algorithmen für Machine Learning und Deep Learning. Die Programmiersprache Python bietet eine praktische und komfortable Front-End-API, um Anwendungen mithilfe dieses Frameworks zu erstellen. Diese Anwendungen können dann in C++ ausgeführt werden.
Dieses Framework kann verwendet werden, um tiefe neuronale Netze für die Klassifizierung von handgeschriebenen Zahlen, für die Bilderkennung, für lexikalisches Plinking, für rekursive neuronale Netze, für „sequence-to-sequence“-Modelle für die maschinelle Übersetzung, für die natürliche Sprachverarbeitung und für Simulationen, die auf partiellen Differentialgleichungen basieren, zu trainieren und auszuführen.
Die Geschichte von TensorFlow
TensorFlow wurde ursprünglich vom Google Brain-Team entwickelt. Ziel war es ursprünglich, neuronale Netze zur Verbesserung von Google-Diensten wie Gmail, Fotos oder der Suchmaschine zu verwenden. Mithilfe dieses Frameworks konnten Forscher und Entwickler gemeinsam an einem KI-Modell arbeiten. In der Folge wurde TensorFlow Ende 2015 zum ersten Mal öffentlich zugänglich gemacht. Die erste stabile Version stammt jedoch aus dem Jahr 2017. Das Tool ist Open Source und steht unter der Apache Open Source Lizenz. Es ist also möglich, es zu nutzen, zu verändern und die veränderte Version in kommerzieller Form weiterzuverbreiten, ohne Google dafür bezahlen zu müssen.
Wie funktioniert das?
Entwickler können sogenannte „dataflow graphs“ (Datenflussgrafiken) erstellen. Dabei handelt es sich um Strukturen, mit denen sich beschreiben lässt, wie Daten mithilfe von Grafiken oder einer Reihe von Verarbeitungsknoten übertragen werden.
Jeder Knoten im Diagramm stellt eine mathematische Operation dar. Jede Verbindung zwischen den Knoten ist ein mehrdimensionales Datenarray: ein Tensor.
Die Interaktion mit TensorFlow erfolgt über die Sprache Python, die sowohl einfach zu erlernen als auch zu verwenden ist. Mit dieser Sprache lässt sich leicht ausdrücken, wie hochrangige Abstraktionen miteinander gekoppelt werden können.
Die Knoten und Tensoren von TensorFlow sind Python-Objekte. Die TensorFlow-Anwendungen selbst sind Python-Anwendungen.
Dennoch werden die mathematischen Operationen selbst nicht in Python ausgeführt. Die Transformationsbibliotheken, auf die über TensorFlow zugegriffen werden kann, sind als hochleistungsfähige C++-Binärdateien geschrieben. Die Sprache Python leitet lediglich den Datenverkehr zwischen den einzelnen Teilen und ermöglicht es, sie durch hochrangige Abstraktionen miteinander zu verbinden.
TensorFlow-Anwendungen können auf einem lokalen Rechner, einem Cluster in der Cloud, auf iOS- oder Android-Smartphones und -Tablets oder auf CPUs und GPUs ausgeführt werden. In seiner eigenen Cloud bietet Google an, TensorFlow auf seinen TensorFlow Processing Unit (TPU)-Chips auszuführen, um von der erhöhten Beschleunigung zu profitieren. Die von TensorFlow erstellten Modelle können dann auf jedem beliebigen Gerät eingesetzt werden, um Vorhersagen zu treffen.
Mit TensorFlow 2.0, das im Oktober 2019 veröffentlicht wird, wurde das Framework einer grundlegenden Überarbeitung unterzogen. Die vorgenommenen Änderungen basieren auf dem Feedback der Nutzer.
Die neue Version ist leistungsfähiger und einfacher zu bedienen, insbesondere durch die Verwendung der Keras-API für das Training von Modellen. Eine neue API vereinfacht das verteilte Training.
Die Kompatibilität mit TensorFlow Lite ermöglicht es, Modelle auf einer breiteren Palette von Plattformen einzusetzen. Einziger Wermutstropfen: Der für frühere TensorFlow-Versionen geschriebene Code muss neu geschrieben werden, um die neuen Funktionen von TensorFlow 2.0 voll nutzen zu können.
Die Vorteile von TensorFlow
TensorFlow bietet viele Vorteile für die Entwicklung von Machine Learning. Einer der wichtigsten ist die Abstraktion.
Anstatt sich mit den Details der Implementierung von Algorithmen oder der Verbindung zwischen Funktionen zu beschäftigen, können sich die Entwickler auf die allgemeine Logik der Anwendung konzentrieren. Das Framework kümmert sich um die technischen Details.
Auch das Debuggen und Prüfen von Anwendungen wird vereinfacht. So kann z. B. im Modus „eager execution“ jede Operation eines Graphen separat bewertet und verändert werden. Der Graph ist also kein einzelnes, undurchsichtiges Objekt, das vollständig ausgewertet werden muss. Die Visualisierungssuite TensorBoard wiederum ermöglicht es, die Art und Weise, wie Grafiken ausgeführt werden, über ein interaktives, webbasiertes Dashboard zu inspizieren.
Außerdem ist die Tatsache, dass Google hinter dem Projekt steht, ein echter Vorteil. Dadurch konnte die Entwicklung beschleunigt werden, aber auch zahlreiche Angebote rund um TensorFlow geschaffen werden, die den Einsatz und die Nutzung vereinfachen.
Dazu gehören TPU-Chips, die eine höhere Leistung in der Google Cloud ermöglichen, aber auch ein Online-Hub zum Teilen von Modellen, die mit dem Framework erstellt wurden, sowie Versionen für Mobilgeräte und das Web.
Alternativen zu TensorFlow
Auf dem Markt der Machine-Learning-Frameworks gibt es mehrere Alternativen zu TensorFlow. Zu den beliebtesten gehören PyTorch, CNTK und MXNet.
PyTorch hat viele Ähnlichkeiten mit TensorFlow. Dieses Framework basiert auf der Programmiersprache Python und setzt auf hardwarebeschleunigte Komponenten. Es bietet auch ein hochgradig interaktives Entwicklungsmodell und viele sehr nützliche Komponenten, die bereits enthalten sind.
Im Allgemeinen ist Pytorch die bessere Wahl für die schnelle Entwicklung von Projekten. Für größere Projekte und komplexere Arbeitsabläufe wird hingegen TensorFlow bevorzugt.
CNTK ist die Toolsuite von Microsoft Cognitive. Wie TensorFlow verwendet sie eine grafische Struktur zur Beschreibung von Datenströmen. Sie konzentriert sich jedoch auf die Erstellung von neuronalen Netzen für Deep Learning.
Infolgedessen kann CNTK Aufgaben für neuronale Netze schneller bewältigen. Es bietet auch einen größeren Satz an APIs: Python, C++, C#, Java… es ist jedoch schwieriger zu beherrschen und einzusetzen als TensorFlow.
Schließlich wurde Apache MXNet von Amazon als das wichtigste Framework für Deep Learning auf AWS übernommen. Es kann linear auf mehrere GPUs und Maschinen erweitert werden. Dieses Framework ist mit einer Vielzahl von APIs für Programmiersprachen kompatibel: Python, C++, Scala, R, JavaScript, Julia, Perl, Go…
Wie lerne ich, sie zu nutzen?
Um zu lernen, wie man TensorFlow verwendet, kannst du dich an unsere Ausbildung zum Machine Learning Engineer wenden. Du wirst lernen, alle wichtigen Werkzeuge und Techniken eines Machine Learning Engineers zu verwenden, einschließlich des Google-Frameworks.
Du weißt alles über TensorFlow. Hier erfährst du mehr über andere unverzichtbare Tools für Machine Learning, z. B. den Apache AirFlow Workflow Scheduler und den Code-Hosting-Service GitHub.
