{"id":166780,"date":"2023-05-07T21:56:15","date_gmt":"2023-05-07T20:56:15","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=166780"},"modified":"2023-10-30T14:11:06","modified_gmt":"2023-10-30T13:11:06","slug":"tensorflow","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/tensorflow","title":{"rendered":"TensorFlow: Das Framework von Google f\u00fcr Machine Learning"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"166780\" class=\"elementor elementor-166780\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4dc46cf e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"4dc46cf\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7c19acd elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7c19acd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">TensorFlow ist ein Framework f\u00fcr Machine Learning, das von Google entwickelt wurde und als Open Source verf\u00fcgbar ist. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du dar\u00fcber wissen musst: Geschichte, Funktionsweise, Vorteile, Schulungen...<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9a50397 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"9a50397\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e5d2b0a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e5d2b0a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\">Machine Learning<\/a> ist eine komplexe Disziplin, aber gl\u00fccklicherweise gibt es Werkzeuge, die die Implementierung vereinfachen. Zu diesen Ressourcen geh\u00f6rt <strong>das TensorFlow-Framework von Google<\/strong>.<\/p><p>Es handelt sich um eine <strong>Open-Source-Bibliothek f\u00fcr numerische Berechnungen<\/strong> 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 zuk\u00fcnftiger Ergebnisse.<\/p><p>TensorFlow vereint Modelle und Algorithmen f\u00fcr Machine Learning <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-vs-machine-learning\">und Deep Learning<\/a>. <a href=\"https:\/\/www.python.org\/\">Die Programmiersprache Python<\/a> bietet eine praktische und komfortable Front-End-API, um Anwendungen mithilfe dieses Frameworks zu erstellen. Diese Anwendungen k\u00f6nnen dann in C++ ausgef\u00fchrt werden.<\/p><p>Dieses Framework kann verwendet werden, um <strong>tiefe neuronale Netze f\u00fcr die<\/strong> Klassifizierung von handgeschriebenen Zahlen, f\u00fcr die Bilderkennung, f\u00fcr lexikalisches Plinking, f\u00fcr rekursive neuronale Netze, f\u00fcr &#8222;sequence-to-sequence&#8220;-Modelle f\u00fcr die maschinelle \u00dcbersetzung, f\u00fcr die nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung und f\u00fcr Simulationen, die auf partiellen Differentialgleichungen basieren, zu <strong>trainieren und auszuf\u00fchren<\/strong>.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d925ac7 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"d925ac7\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/sdIINp0-CAA&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-video .elementor-widget-container{overflow:hidden;transform:translateZ(0)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper{aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{height:100%;width:100%;display:flex;border:none;background-color:#000}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-wrapper{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .elementor-open-inline .elementor-custom-embed-image-overlay{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0;background-size:cover;background-position:50%}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{cursor:pointer;text-align:center}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay:hover .elementor-custom-embed-play i{opacity:1}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{display:block;width:100%;aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio);-o-object-fit:cover;object-fit:cover;-o-object-position:center center;object-position:center center}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .e-hosted-video .elementor-video{-o-object-fit:cover;object-fit:cover}.e-con-inner>.elementor-widget-video,.e-con>.elementor-widget-video{width:var(--container-widget-width);--flex-grow:var(--container-widget-flex-grow)}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-24049dc e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"24049dc\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c5d366a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c5d366a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Geschichte von TensorFlow<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5706cab elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5706cab\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">TensorFlow wurde urspr\u00fcnglich <\/span><b>vom Google Brain-Team entwickelt<\/b><span style=\"font-weight: 400\">. Ziel war es urspr\u00fcnglich, 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 <\/span><b>Ende 2015 <\/b><span style=\"font-weight: 400\">zum ersten Mal <\/span><b>\u00f6ffentlich zug\u00e4nglich gemacht.<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Die erste stabile Version stammt jedoch aus dem Jahr 2017. Das Tool ist <\/span><b>Open Source und steht unter der Apache Open Source Lizenz<\/b><span style=\"font-weight: 400\">. Es ist also m\u00f6glich, es zu nutzen, zu ver\u00e4ndern und die ver\u00e4nderte Version in kommerzieller Form weiterzuverbreiten, ohne Google daf\u00fcr bezahlen zu m\u00fcssen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8713976 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"8713976\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e74b87b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e74b87b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie funktioniert das?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-59d6343 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"59d6343\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Entwickler k\u00f6nnen sogenannte <\/span><b>&#8222;dataflow graphs&#8220; <\/b><span style=\"font-weight: 400\">(<\/span><b>Datenflussgrafiken) <\/b><span style=\"font-weight: 400\">erstellen. Dabei handelt es sich um Strukturen, mit denen sich beschreiben l\u00e4sst, wie Daten mithilfe von Grafiken oder einer Reihe von Verarbeitungsknoten \u00fcbertragen werden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Jeder <\/span><b>Knoten im Diagramm <\/b><span style=\"font-weight: 400\">stellt eine mathematische Operation dar. Jede Verbindung zwischen den Knoten ist ein mehrdimensionales Datenarray: ein Tensor.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Die Interaktion mit TensorFlow erfolgt \u00fcber<\/span> <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/blog-data-ia-actualites\/programmation-python\">die Sprache Python<\/a><span style=\"font-weight: 400\">, die sowohl einfach zu erlernen als auch zu verwenden ist. Mit dieser Sprache l\u00e4sst sich leicht ausdr\u00fccken, wie hochrangige Abstraktionen miteinander gekoppelt werden k\u00f6nnen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Die <\/span><b>Knoten und Tensoren von TensorFlow <\/b><span style=\"font-weight: 400\">sind Python-Objekte. Die TensorFlow-Anwendungen selbst sind Python-Anwendungen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Dennoch werden die mathematischen Operationen selbst nicht in Python ausgef\u00fchrt. Die Transformationsbibliotheken, auf die \u00fcber TensorFlow zugegriffen werden kann, sind als hochleistungsf\u00e4hige <\/span><b>C++-Bin\u00e4rdateien <\/b><span style=\"font-weight: 400\">geschrieben. Die Sprache Python leitet lediglich den Datenverkehr zwischen den einzelnen Teilen und erm\u00f6glicht es, sie durch hochrangige Abstraktionen miteinander zu verbinden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">TensorFlow-Anwendungen k\u00f6nnen auf einem lokalen Rechner, einem Cluster in der Cloud, auf iOS- oder Android-Smartphones und -Tablets oder auf CPUs und GPUs ausgef\u00fchrt werden. In seiner eigenen Cloud bietet Google an, TensorFlow auf <\/span><b>seinen TensorFlow Processing Unit (TPU)-Chips <\/b><span style=\"font-weight: 400\">auszuf\u00fchren, um von der erh\u00f6hten Beschleunigung zu profitieren. Die von TensorFlow erstellten Modelle k\u00f6nnen dann auf jedem beliebigen Ger\u00e4t eingesetzt werden, um Vorhersagen zu treffen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Mit <\/span><b>TensorFlow 2.0, <\/b><span style=\"font-weight: 400\">das <\/span><b>im Oktober 2019 ver\u00f6ffentlicht wird, wurde <\/b><span style=\"font-weight: 400\">das Framework einer grundlegenden \u00dcberarbeitung unterzogen. Die vorgenommenen \u00c4nderungen basieren auf dem Feedback der Nutzer.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Die neue Version ist leistungsf\u00e4higer und einfacher zu bedienen, insbesondere durch die Verwendung der <\/span><b>Keras-API f\u00fcr das Training von Modellen<\/b><span style=\"font-weight: 400\">. Eine neue API vereinfacht das verteilte Training.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Die <\/span><b>Kompatibilit\u00e4t mit TensorFlow Lite <\/b><span style=\"font-weight: 400\">erm\u00f6glicht es, Modelle auf einer breiteren Palette von Plattformen einzusetzen. Einziger Wermutstropfen: Der f\u00fcr fr\u00fchere TensorFlow-Versionen geschriebene Code muss neu geschrieben werden, um die neuen Funktionen von TensorFlow 2.0 voll nutzen zu k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-df22df6 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"df22df6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Lernen, TensorFlow zu verwenden<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dd138c8 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"dd138c8\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fb2da4b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"fb2da4b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Vorteile von TensorFlow<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1a9493d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1a9493d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">TensorFlow bietet viele Vorteile f\u00fcr die Entwicklung von Machine Learning. Einer der wichtigsten <\/span><b>ist die Abstraktion<\/b><span style=\"font-weight: 400\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Anstatt sich mit den Details der Implementierung von Algorithmen oder der Verbindung zwischen Funktionen zu besch\u00e4ftigen, k\u00f6nnen <\/span><b>sich <\/b><span style=\"font-weight: 400\">die Entwickler <\/span><b>auf die allgemeine Logik <\/b><span style=\"font-weight: 400\">der Anwendung <\/span><b>konzentrieren.<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Das Framework k\u00fcmmert sich um die technischen Details.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Auch das <\/span><b>Debuggen und Pr\u00fcfen von Anwendungen <\/b><span style=\"font-weight: 400\">wird vereinfacht. So kann z. B. im Modus &#8222;eager execution&#8220; jede Operation eines Graphen separat bewertet und ver\u00e4ndert werden. Der Graph ist also kein einzelnes, undurchsichtiges Objekt, das vollst\u00e4ndig ausgewertet werden muss. Die Visualisierungssuite TensorBoard wiederum erm\u00f6glicht es, die Art und Weise, wie Grafiken ausgef\u00fchrt werden, \u00fcber ein interaktives, webbasiertes Dashboard zu inspizieren.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Au\u00dferdem ist <\/span><b>die Tatsache, dass Google hinter dem Projekt steht, <\/b><span style=\"font-weight: 400\">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.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Dazu geh\u00f6ren <\/span><b>TPU-Chips<\/b><span style=\"font-weight: 400\">, die eine h\u00f6here Leistung in der Google Cloud erm\u00f6glichen, aber auch ein Online-Hub zum Teilen von Modellen, die mit dem Framework erstellt wurden, sowie Versionen f\u00fcr Mobilger\u00e4te und das Web.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0828081 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"0828081\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/yjprpOoH5c8&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3553a8e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3553a8e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-902a83e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"902a83e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Alternativen zu TensorFlow<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-abcd823 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"abcd823\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Auf dem Markt der Machine-Learning-Frameworks gibt es <\/span><b>mehrere Alternativen zu TensorFlow.<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Zu den beliebtesten geh\u00f6ren PyTorch, CNTK und MXNet.<\/span><\/p><p><b>PyTorch <\/b><span style=\"font-weight: 400\">hat viele \u00c4hnlichkeiten mit TensorFlow. Dieses Framework basiert auf der Programmiersprache Python und setzt auf hardwarebeschleunigte Komponenten. Es bietet auch ein hochgradig interaktives Entwicklungsmodell und viele sehr n\u00fctzliche Komponenten, die bereits enthalten sind.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Im Allgemeinen ist Pytorch die bessere Wahl <\/span><b>f\u00fcr die schnelle Entwicklung <\/b><span style=\"font-weight: 400\">von Projekten. F\u00fcr gr\u00f6\u00dfere Projekte und komplexere Arbeitsabl\u00e4ufe wird hingegen TensorFlow bevorzugt.<\/span><\/p><p><b>CNTK ist die Toolsuite von Microsoft Cognitive<\/b><span style=\"font-weight: 400\">. Wie TensorFlow verwendet sie eine grafische Struktur zur Beschreibung von Datenstr\u00f6men. Sie konzentriert sich jedoch auf die Erstellung von neuronalen Netzen f\u00fcr Deep Learning.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Infolgedessen kann CNTK <\/span><b>Aufgaben f\u00fcr neuronale Netze <\/b><span style=\"font-weight: 400\">schneller bew\u00e4ltigen. Es bietet auch einen gr\u00f6\u00dferen Satz an APIs: Python, C++, C#, Java&#8230; es ist jedoch schwieriger zu beherrschen und einzusetzen als TensorFlow.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Schlie\u00dflich wurde <\/span><b>Apache MXNet von Amazon <\/b><span style=\"font-weight: 400\">als das wichtigste Framework f\u00fcr Deep Learning auf AWS \u00fcbernommen. Es kann linear auf mehrere GPUs und Maschinen erweitert werden. Dieses Framework ist mit einer Vielzahl von APIs f\u00fcr Programmiersprachen kompatibel: <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python\">Python<\/a>, C++, Scala, R, JavaScript, Julia, Perl, Go&#8230;<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d20ae8d elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"d20ae8d\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/744f60NyAgc&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0917804 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"0917804\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8ce520d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8ce520d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie lerne ich, sie zu nutzen?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ea6a130 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ea6a130\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Um zu lernen, wie man TensorFlow verwendet, kannst du dich an unsere Ausbildung<\/span> <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/machine-learning-engineer-tout-savoir\">zum Machine Learning Engineer<\/a><span style=\"font-weight: 400\"> wenden. Du wirst lernen, alle wichtigen Werkzeuge und Techniken eines Machine Learning Engineers zu verwenden, einschlie\u00dflich des Google-Frameworks.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f39a774 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"f39a774\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Beginne einen Machine Learning Engineer-Kurs<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f73c9a0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f73c9a0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Du wei\u00dft alles \u00fcber TensorFlow. Hier erf\u00e4hrst du mehr \u00fcber andere unverzichtbare Tools f\u00fcr Machine Learning, z. B. <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/apache-airflow-was-ist-das-und-wie-kann-man-es-nutzen\">den Apache AirFlow Workflow Scheduler<\/a> und den <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/github\">Code-Hosting-Service GitHub<\/a>.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3cdaa95 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3cdaa95\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-188e9fe elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"188e9fe\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Die Geschichte von TensorFlow\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"TensorFlow wurde urspr\u00fcnglich vom Google Brain-Team entwickelt. Ziel war es urspr\u00fcnglich, 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 \u00f6ffentlich zug\u00e4nglich 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 m\u00f6glich, es zu nutzen, zu ver\u00e4ndern und die ver\u00e4nderte Version in kommerzieller Form weiterzuverbreiten, ohne Google daf\u00fcr bezahlen zu m\u00fcssen.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Wie funktioniert das?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Entwickler k\u00f6nnen sogenannte \\\"dataflow graphs\\\" (Datenflussgrafiken) erstellen. Dabei handelt es sich um Strukturen, mit denen sich beschreiben l\u00e4sst, wie Daten mithilfe von Grafiken oder einer Reihe von Verarbeitungsknoten \u00fcbertragen werden. Jeder Knoten im Diagramm stellt eine mathematische Operation dar. Jede Verbindung zwischen den Knoten ist ein mehrdimensionales Datenarray: ein Tensor.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Die Vorteile von TensorFlow\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"TensorFlow bietet viele Vorteile f\u00fcr 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 besch\u00e4ftigen, k\u00f6nnen sich die Entwickler auf die allgemeine Logik der Anwendung konzentrieren. Das Framework k\u00fcmmert sich um die technischen Details.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Alternativen zu TensorFlow\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Auf dem Markt der Machine-Learning-Frameworks gibt es mehrere Alternativen zu TensorFlow. Zu den beliebtesten geh\u00f6ren PyTorch, CNTK und MXNet. PyTorch hat viele \u00c4hnlichkeiten mit TensorFlow. Dieses Framework basiert auf der Programmiersprache Python und setzt auf hardwarebeschleunigte Komponenten. Es bietet auch ein hochgradig interaktives Entwicklungsmodell und viele sehr n\u00fctzliche Komponenten, die bereits enthalten sind.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>TensorFlow ist ein Framework f\u00fcr Machine Learning, das von Google entwickelt wurde und als Open Source verf\u00fcgbar ist. 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