TensorFlow
TensorFlow est une plateforme d'apprentissage automatique open source de bout en bout, développée par Google Brain et rendu public en 2015. Elle est très célèbre pour ses fonctionnalités d'apprentissage profond. Sa structure de données de base est une matrice multidimensionnelle, appelée tenseur. Les calculs sont exprimés sous forme de graphiques de flux de données, où chaque nœud est une opération mathématique et les flèches de connexion sont des tenseurs.
Son écosystème est extrêmement riche, offrant de nombreuses fonctionnalités avancées pour développeurs et chercheurs, tels que :
- pléthore de bibliothèques, allant du raisonnement probabiliste à la création musicale
- des outils améliorant le développement, le débogage, la compilation et l'analyse comparative
- des modèles et jeux de données officiellement supportés
Il peut fonctionner en CPU, GPU et TPU (unité de traitement du tenseur). Des APIs pour 13 différents langages de programmation sont disponibles, celle pour Python étant la plus complète et la seule avec des engagements de stabilité.
- En savoir plus
- Site officiel
Articles associés
Deployez vos aplications IA conteneurisées avec nvidia-docker
Catégories : Orchestration de conteneurs, Data Science | Tags : containerd, DevOps, Enseignement et tutorial, NVIDIA, Docker, Keras, TensorFlow
De plus en plus de produits et services prennent avantage des capacités de modélisation et prédiction des IA. Cet article présente l’outil nvidia-docker permettant d’intégrer des briques logiciels IA…
24 mars 2022
Apache Liminal, quand le MLOps rencontre le GitOps
Catégories : Big Data, Orchestration de conteneurs, Data Engineering, Data Science, Tech Radar | Tags : Data Engineering, CI/CD, Data Science, Deep Learning, Déploiement, Docker, GitOps, Kubernetes, Machine Learning, MLOps, Open source, Python, TensorFlow
Apache Liminal propose une solution clés en main permettant de déployer un pipeline de Machine Learning. C’est un projet open-source, qui centralise l’ensemble des étapes nécessaires à l’entrainement…
Par COINTEPAS Aargan
31 mars 2021
TensorFlow Extended (TFX) : les composants et leurs fonctionnalités
Catégories : Big Data, Data Engineering, Data Science, Formation | Tags : Beam, Data Engineering, Pipeline, CI/CD, Data Science, Deep Learning, Déploiement, Machine Learning, MLOps, Open source, Python, TensorFlow
La mise en production des modèles de Machine Learning (ML) et de Deep Learning (DL) est une tâche difficile. Il est reconnu qu’elle est plus sujette à l’échec et plus longue que la modélisation…
5 mars 2021
MLflow tutorial : une plateforme de Machine Learning (ML) Open Source
Catégories : Data Engineering, Data Science, Formation | Tags : AWS, Azure, Databricks, Deep Learning, Déploiement, Machine Learning, MLflow, MLOps, Python, Scikit-learn
Introduction et principes de MLflow Avec une puissance de calcul et un stockage de moins en moins chers et en même temps une collecte de données de plus en plus importante dans tous les domaines, de…
23 mars 2020
Éviter les blocages dans les pipelines distribués de Deep Learning avec Horovod
Catégories : Data Science | Tags : GPU, Deep Learning, Horovod, Keras, TensorFlow
L’entraînement des modèles Deep Learning peut être grandement accéléré en utilisant un cluster de GPUs. Lorsqu’il s’agit de grandes quantités de données, effectuer des calculs distribués devient…
Par JOUET Grégor
15 nov. 2019
Mise en production d'un modèle de Machine Learning
Catégories : Big Data, Data Engineering, Data Science, DevOps & SRE | Tags : DevOps, Exploitation, IA, Cloud, Machine Learning, MLOps, On-premises, Schéma
“Le Machine Learning en entreprise nécessite une vision globale […] du point de vue de l’ingénierie et de la plateforme de données”, a expliqué Justin Norman lors de son intervention sur le…
Par RYNKIEWICZ Oskar
30 sept. 2019
Installation de TensorFlow avec Docker
Catégories : Orchestration de conteneurs, Data Science, Formation | Tags : CPU, Jupyter, Linux, IA, Deep Learning, Docker, TensorFlow
TensorFlow est un logiciel open source de Google pour le calcul numérique utilisant une représentation en graph : Vertex (nodes) représentent des opérations mathématiques Edges représentent un tableau…
Par SAUVAGE Pierre
5 août 2019
Nvidia et l'IA embarqué
Catégories : Data Science | Tags : Caffe, GPU, NVIDIA, IA, Deep Learning, Edge computing, Keras, PyTorch, TensorFlow
Depuis un peu plus de quatre ans, beaucoup de sociétés investissent dans l’intelligence artificielle et plus particulièrement dans le Deep Learning et le Edge Computing. Alors que la théorie avance à…
Par HATI Yliess
10 oct. 2018
Deep learning sur YARN : lancer Tensorflow et ses amis sur des clusters Hadoop
Catégories : Data Science | Tags : GPU, Hadoop, MXNet, Spark, Spark MLlib, YARN, Deep Learning, PyTorch, TensorFlow, XGBoost
Avec l’arrivée de Hadoop 3, YARN offre plus de possibilités dans la gestion des ressources. Il est désormais possible de lancer des traitements de Deep Learning sur des GPUs dans des espaces dédiés du…
Par BIANCHERIN Louis
24 juil. 2018
YARN et le calcul distribué sur GPU pour le machine learning
Catégories : Data Science, DataWorks Summit 2018 | Tags : GPU, YARN, Machine Learning, Réseau de neurones, Storage
Dans cet article nous verrons les principes fondamentaux du Machine Learning et les outils actuellement utilisés pour exécuter ce type d’algorithmes, puis nous expliquerons comment un gestionnaire de…
Par JOUET Grégor
30 mai 2018
TensorFlow avec Spark 2.3 : Le Meilleur des Deux Mondes
Catégories : Data Science, DataWorks Summit 2018 | Tags : Mesos, C++, CPU, GPU, Performance, Spark, YARN, JavaScript, Keras, Kubernetes, Machine Learning, Python, TensorFlow
L’intégration de Tensorflow dans Spark apporte de nombreux bénéfices et crée de nombreuses opportunités. Cet article est basé sur une conférence du DataWorks Summit 2018 à Berlin. Cette conférence…
Par HATI Yliess
29 mai 2018