KDDAug, 2017

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

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TL;DR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。
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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

  • TensorFlow：异构分布式系统上的大规模机器学习

    TensorFlow 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。

    Mar, 2016

  • 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

  • Tensor Comprehensions：通用的高性能机器学习抽象框架

    介绍了 TensorFlow、Chainer、CNTK、Torch/PyTorch、Caffe1/2、MXNet 和 Theano 等深度学习神经网络的竞争框架，并提出了一种名为 Tensor Comprehensions 的类数学语言，以及一个将深度学习 DAG 的数学描述转换为 CUDA 核心的即时编译器。

    Feb, 2018

  • 学习优化张量程序

    该论文介绍了一个基于深度学习工作负载的张量程序优化学习框架，其通过学习领域特定的统计成本模型来引导张量操作实现的搜索，进而加速搜索，实现性能与手动调整的图书馆竞争力相当。

    May, 2018

  • LeFlow：灵活的 FPGA 张量流深度神经网络高层合成

    本文介绍一种基于 Tensorflow 的开源工具流，可以将数值计算模型映射到可合成硬件，从而生成深度神经网络。这种工具流使用户可以用很少的 Python 代码生成计算深度神经网络。

    Jul, 2018

  • FlexModel：一种用于解释性分布式大型语言模型的框架

    通过民主化模型交互并推动大规模神经网络领域的更加包容性研究，FlexModel 提供了与分布在多个 GPU 和多节点配置上的模型进行交互的简化界面。

    Dec, 2023

  • TF-Coder：用于张量操作的程序合成

    本文介绍了一种名为 TF-Coder 的工具，可以使用 TensorFlow 进行编程示例。TF-Coder 使用自底向上的加权枚举搜索，通过基于值的修剪等方法，确保表达式符合 TensorFlow 库所施加的各种要求。在实现 63 个真实世界的任务时，TF-Coder 在 5 分钟内解决了其中 63 个，有时比经验丰富的人类程序员更快地找到了更简单的解决方案。

    Mar, 2020

  • DeepTSF: 无代码的时间序列预测机器学习运营

    DeepTSF 是一款全面的机器学习操作（MLOps）框架，通过工作流自动化和无代码建模来创新时间序列预测。

    Jul, 2023

  • TensorLayer：高效深度学习开发的通用库

    TensorLayer 是一种通用 Python 库，它提供了丰富的抽象来帮助研究人员和工程师有效地开发深度学习系统，在同时提高效率的同时维护性能和可扩展性。

    Jul, 2017