Mar, 2016

TensorFlow：异构分布式系统上的大规模机器学习

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TL;DRTensorFlow 是一个机器学习算法接口和执行工具，支持许多异构系统的执行，可应用于包括语音识别、计算机视觉、自然语言处理、获得地理信息和药物开发在内的多个领域，并提供 API 和参考实现的开源包。
发现论文，激发创造
  • TensorFlow：大规模机器学习系统

    TensorFlow 是一个机器学习系统，使用数据流图表示计算，共享状态以及操作，支持训练和推理深度神经网络等应用，并在多种真实世界应用中取得了出色的性能表现。

    May, 2016

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    本文介绍了 TensorFlow.js 的设计、API 和实现，它是一个用于在 JavaScript 中构建和执行机器学习算法的库，支持在 Web 浏览器和 Node.js 环境下运行模型，支持 Python API，使得模型可以在 Python 和 JavaScript 生态系统之间移植，从而使得来自广大 JavaScript 社区的新型开发人员可以构建和部署机器学习模型，并启用了一些新型的边缘设备计算。

    Jan, 2019

  • TensorFlow-Serving：灵活、高性能的机器学习服务

    TensorFlow-Serving 是一个可用于 Google 内部和云端的机器学习模型服务系统，支持多种 ML 平台，优化模型查找和推理性能，用于多租户模型托管服务 TFS^2 等生产环境。

    Dec, 2017

  • TF.Learn: TensorFlow 分布式机器学习高层模块

    TF.Learn 是一款基于 Python 的高级模块，用于分布式机器学习，它提供了一个易于使用的 Scikit-Learn 风格接口，简化了创建、配置、训练、评估和实验机器学习模型的过程。

    Dec, 2016

  • Swift for TensorFlow：深度学习的可移植、灵活平台

    Swift for TensorFlow 是一个深度学习平台，可在数据中心的硬件加速器集群从移动设备扩展。它结合了语言集成的自动微分系统和多个 Tensor 实现，这些实现是在面向可变值语义的现代预先编译语言中实现的。该平台已经通过在 30 多个深度学习模型中的使用得到了验证，并在数据中心和移动应用程序中得到了应用。

    Feb, 2021

  • 系统设计：朝着大规模联邦学习迈进

    本文描述了在移动设备领域基于 TensorFlow 构建的分布式机器学习方法 —— 联邦学习的高级设计，以及所面临的挑战、解决方案和未来研究方向。

    Feb, 2019

  • TensorLayer：高效深度学习开发的通用库

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    Jul, 2017

  • TensorFlow Quantum：量子机器学习软件框架

    TensorFlow Quantum 是一个开源库，支持快速原型设计经典或量子数据的混合量子 - 经典模型，并提供高级抽象来设计和训练区分性和生成性量子模型。该库的功能包括超导量子分类和控制，噪声型和最优化截断模拟以及类似神经网络的混合量子 - 经典模型的层次学习和 Hilbert 空间的量子分类；旨在为量子计算和机器学习提供必要的工具，发现潜在的量子算法。

    Mar, 2020

  • Mesh-TensorFlow：用于超级计算机的深度学习

    本文介绍了 Mesh-TensorFlow，一种用于实现一般分布式张量计算的语言，以代替传统的数据并行策略，从而支持更大的模型训练和更高的效率。通过应用 Mesh-TensorFlow 实现了一个数据并行、模型并行的 Transformer 模型，最终在 WMT'14 英法翻译任务和亿级语言建模基准测试上实现了最优性能。

    Nov, 2018

  • TensorFlow Estimators: 高层次机器学习框架中简单性与灵活性的平衡管理

    提出了一个框架，以简化创新的机器学习方法，以便将这些技术应用于生产环境中。该框架允许用户编写代码以定义他们的机器学习模型，并提供抽象层以指导开发人员将模型编写为有利于生产环境的方式。通过使用特征列，对模型进行参数化，同时提供了一组实用程序，旨在加快实验工作，以使开箱即用的模型灵活且适用于各种问题。

    Aug, 2017