Durée: 12 mois
Nombre de leçons: 14
Rubrique: Ingénieur IA
TensorFlow est un framework opensource développé par Google pour faciliter la création et le déploiement de modèles de machine learning et de deep learning. Conçu pour être flexible et évolutif, TensorFlow permet de déployer facilement des modèles sur différents dispositifs comme les serveurs, les appareils mobiles, les navigateurs web et les systèmes embarqués. L'environnement de TensorFlow est riche en outils et bibliothèques qui prennent en charge le traitement des données, la construction des modèles, l'entraînement et l'évaluation, ainsi que la mise en production.
Origines: TensorFlow a été lancé par l’équipe Google Brain et a rapidement gagné du terrain grâce à ses fonctionnalités avancées et son large soutien communautaire.
Exemple de code simple pour démarrer : ```python import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) ```
L'architecture de TensorFlow est composée de plusieurs niveaux:
Le principe fondamental de TensorFlow repose sur la création d’un graphe computationnel où les nœuds représentent des opérations mathématiques et les arêtes représentent les tensors.
Diagramme de base:
[Input] > [Operation] > [Output]
Avec TensorFlow, on peut créer des modèles de deep learning en utilisant les API de bas niveau ou des API de haut niveau comme Keras. Les étapes typiques impliquées dans la création d’un modèle sont:
TensorFlow offre des fonctionnalités avancées pour répondre aux besoins spécifiques de déploiement et d'optimisation de modèles:
Ces outils permettent d'ajuster les modèles pour différentes platesformes et optimisent les performances en termes d'utilisation des ressources et de vitesse d'exécution.
Exemple de déploiement avec TensorFlow Serving:
bash
tensorflowmodelserver restapiport=8501 modelname=mymodel modelbasepath=/models/mymodel/