Capítulo 8. Enfoque de aprendizaje automático distribuido TensorFlow
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
TensorFlow (TF) es una biblioteca de software de código abierto desarrollada por el equipo de Google Brain para seguir avanzando en el aprendizaje profundo en la industria. Su objetivo era, y sigue siendo, cerrar la brecha entre la investigación y la práctica.
Cuando se publicó TF en 2015, dejó boquiabiertos a los científicos de datos. Hoy en día, es una de las bibliotecas más utilizadas para el aprendizaje profundo. Para proporcionar una solución holística que permitiera una cadena de producción completa, el equipo de TF lanzó TensorFlow Extended (TFX) al público en 2019. Además, Google creó sus propias unidades de procesamiento, llamadas unidades de procesamiento tensorial (TPU), para acelerar las cargas de trabajo de aprendizaje automático que se desarrollan con TF. Si el acrónimo te resulta familiar, es porque es intencionadamente similar a GPU, que significa unidad de procesamiento gráfico. Aunque las TPU ofrecen algunas capacidades avanzadas, su uso vincula en gran medida la pila tecnológica a las tecnologías de Google. Las GPU son más agnósticas y flexibles, por lo que usarlas como aceleradores hará que el plan de hardware de tu aplicación sea más multiplataforma.
TF proporciona varias estrategias de entrenamiento distribuido para GPUs, CPUs y TPUs. Utilizando la TF, puedes enriquecer tus ...
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