Edición de «TensorFlow»

{{Ficha de software
|nombre                      = TensorFlow
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}}

'''TensorFlow''' es una biblioteca de [[código abierto]] para [[aprendizaje automático]] a través de un rango de tareas, y desarrollado por [[Google]] para satisfacer sus necesidades de sistemas capaces de construir y entrenar [[Red neuronal artificial|redes neuronales]] para detectar y descifrar patrones y correlaciones, análogos al aprendizaje y razonamiento usados por los humanos.<ref name=YoutubeClip>[https://www.youtube.com/watch?v=oZikw5k_2FM "TensorFlow: Open source machine learning"] "It is machine learning software being used for various kinds of perceptual and language understanding tasks" — Jeffrey Dean, minute 0:47 / 2:17 from Youtube clip</ref> Actualmente es utilizado tanto en la investigación como en los [[Anexo:Productos de Google|productos de Google]]<ref name=YoutubeClip />{{rp|min 0:15/2:17}}&thinsp;<ref name=whitepaper2015 />{{rp|p.2}}&thinsp;<ref name=YoutubeClip />{{rp|0:26/2:17}} frecuentemente reemplazando el rol de su predecesor de código cerrado, DistBelief. TensorFlow fue originalmente desarrollado por el equipo de [[Google Brain]] para uso interno en Google antes de ser publicado bajo la licencia de código abierto Apache 2.0 el 9 de noviembre de 2015.<ref>{{cita web |título = Credits |url = http://tensorflow.org/about |website = TensorFlow.org |fechaacceso = 10 de noviembre de 2015 }}</ref><ref name=Metz-Nov9>{{cita web |last1 = Metz |first1 = Cade |título = Google Just Open Sourced TensorFlow, Its Artificial Intelligence Engine |url = https://www.wired.com/2015/11/google-open-sources-its-artificial-intelligence-engine/ |website = [[Wired.com|Wired]] |fechaacceso = 10 de noviembre de 2015 |fecha = 9 de noviembre de 2015 }}</ref>

== Historia ==

=== DistBelief ===
Empezando en 2011, [[Google Brain]] construyó DistBelief como un sistema [[Software propietario|propietario]] de [[aprendizaje automático]], basado en [[Red neuronal artificial|redes neuronales]] de [[aprendizaje profundo]].  Su uso creció rápidamente a través de diversas compañías de [[Alphabet]] tanto en investigación como en aplicaciones comerciales.<ref name="whitepaper2015">{{Cita web|url=http://download.tensorflow.org/paper/whitepaper2015.pdf|título=TensorFlow: Large-scale machine learning on heterogeneous systems|fechaacceso=10 de noviembre de 2015|enlaceautor=Jeff Dean (computer scientist)|apellido=Dean|nombre=Jeff|fecha=9 de noviembre de 2015|sitioweb=TensorFlow.org|editorial=Google Research}}</ref><ref name="Perez">{{Cita web|url=http://techcrunch.com/2015/11/09/google-open-sources-the-machine-learning-tech-behind-google-photos-search-smart-reply-and-more/|título=Google Open-Sources The Machine Learning Tech Behind Google Photos Search, Smart Reply And More|fechaacceso=11 de noviembre de 2015|apellido=Perez|nombre=Sarah|fecha=9 de noviembre de 2015|sitioweb=TechCrunch}}</ref>
Google asignó múltiples científicos computacionales, incluyendo [[Jeff Dean (computer scientist)|Jeff Dean]], para simplificar y [[Refactorización|reconstruir]] el código base de DistBelief en una biblioteca de grado aplicación más rápida y más robusta, cuyo resultado es TensorFlow.<ref name="Oremus">{{Cita web|url=http://www.slate.com/blogs/future_tense/2015/11/09/google_s_tensorflow_is_open_source_and_it_s_about_to_be_a_huge_huge_deal.html|título=What Is TensorFlow, and Why Is Google So Excited About It?|fechaacceso=11 de noviembre de 2015|apellido=Oremus|nombre=Will|fecha=11 de noviembre de 2015|sitioweb=Slate}}</ref> En 2009, el equipo, dirigido por [[Geoffrey Hinton]], había implementado [[propagación hacia atrás]] generalizada y otras mejoras que permitieron generar redes neuronales con exactitud sustancialmente más alta, por ejemplo una reducción de 25% de errores en reconocimiento del habla.<ref name="Ward-Bailey">{{Cita web|url=http://www.csmonitor.com/Technology/2015/0914/Google-chairman-We-re-making-real-progress-on-artificial-intelligence|título=Google chairman: We’re making 'real progress' on artificial intelligence|fechaacceso=25 de noviembre de 2015|apellido=Ward-Bailey|nombre=Jeff|fecha=25 de noviembre de 2015|sitioweb=CSMonitor}}</ref>

=== TensorFlow ===
TensorFlow es el sistema de aprendizaje automático de segunda generación de Google Brain, liberado como software de [[código abierto]] el 9 de noviembre de 2015. Mientras la [[implementación de referencia]] se ejecuta en dispositivos aislados, TensorFlow puede correr en múltiples [[Unidad central de procesamiento|CPUs]] y [[Unidad de procesamiento gráfico|GPUs]] (con extensiones opcionales de [[CUDA]] para informática de propósito general en unidades de procesamiento gráfico).<ref name="Metz-Nov10">{{Cita noticia|apellidos=Metz|nombre=Cade|título=TensorFlow, Google's Open Source AI , Points to a Fast-Changing Hardware World|url=https://www.wired.com/2015/11/googles-open-source-ai-tensorflow-signals-fast-changing-hardware-world/|fecha=10 de noviembre de 2015|fechaacceso=11 de noviembre de 2015}}</ref> TensorFlow está disponible para Windows, Linux, [[macOS]], y plataformas móviles que incluyen [[Android]] e [[iOS]].

[[File:TensorFlowLogo.svg|120px|thumb|left|Primer logo]]
El nombre TensorFlow deriva de las operaciones que tales redes neuronales realizan sobre arrays multidimensionales de datos. Estos arrays multidimensionales son referidos como "tensores". En una primera versión los cálculos de TensorFlow se expresaban como gráficos de flujo de datos con estado, sin embargo, con la evolución de la biblioteca la forma de codificar estas redes se ha vuelto más imperativa.<ref>{{Cita web|url=https://modeliza.me/blog/ejecucion-eager-con-keras-y-tensorflow/|título=Ejecución eager con Keras y TensorFlow {{!}} Modelizame|fechaacceso=16 de marzo de 2020|sitioweb=modeliza.me|idioma=es}}</ref> En junio de 2016, [[Jeff Dean (computer scientist)|Jeff Dean]] de Google declaró que 1,500 repositorios en [[GitHub]] mencionaron TensorFlow, de los cuales solo 5 eran de Google.<ref name="1500repo's">[https://www.youtube.com/watch?v=Rnm83GqgqPE Machine Learning: Google I/O 2016 Minute 07:30/44:44] accessdate=2016-06-05</ref>

En el TensorFlow Dev Summit del 6 de marzo de 2019 se anunció la versión alfa de TensorFlow 2.0.<ref>{{cita web|url=https://www.tensorflow.org/alpha|título=org.tensorflow {{!}} TensorFlow|website=TensorFlow 2.0 Alpha|language=en|fechaacceso=11 de marzo de 2019|urlarchivo=https://web.archive.org/web/20190307142934/https://www.tensorflow.org/alpha|fechaarchivo=7 de marzo de 2019}}</ref> TensorFlow 2.0<ref>{{Citation|title=Primeros pasos en la programación de redes neuronales con TensorFlow 2.0|date=11 de marzo de 2019|url=https://torres.ai/tensorflow/|accessdate=11 de marzo de 2019}}</ref> se centra en la simplicidad y la facilidad de uso, con actualizaciones importantes como (1) el modelo de ejecución (modo eager), consolidar el uso de una API intuitivas de alto nivel (basada en [[Keras]]) y el despliegue flexible de modelos en cualquier plataforma.

=== Unidad de procesamiento del tensor (TPU) ===
En mayo de 2016 Google anunció su [[Unidad de procesamiento tensorial|unidad de procesamiento tensorial (TPU)]], una construcción [[Circuito integrado de aplicación específica|ASIC]] personalizada específicamente para aprendizaje automático y adaptada para TensorFlow. El TPU es un [[acelerador de IA]] programable diseñado para proporcionar un alto rendimiento ejecutando operaciones  aritméticas de baja precisión (p. ej., [[8 bits|8-bits]]), y orientado más para ejecutar modelos que para entrenarlos. Google anunció que habían usado TPUs en sus centros de datos durante más de un año, descubriendo que para aprendizaje automático su rendimiento por [[vatio]] es un [[Anexo:Orden de magnitud|orden de magnitud]] mayor que los sistemas tradicionales.<ref>{{Cita web|url=https://cloudplatform.googleblog.com/2016/05/Google-supercharges-machine-learning-tasks-with-custom-chip.html|título=Google supercharges machine learning tasks with TPU custom chip|fechaacceso=19 de mayo de 2016|apellido=Jouppi|nombre=Norm|sitioweb=Google Cloud Platform Blog}}</ref>

== Características ==
TensorFlow proporciona una [[API]] de [[Python]],<ref>{{cita web|url=https://www.tensorflow.org/api_docs/python/|título=All symbols in TensorFlow  {{!}}  TensorFlow|website=TensorFlow|language=en|access-date=30 de marzo de 2018}}</ref> así como APIs de [[C++]],<ref>{{cita web|url=https://www.tensorflow.org/api_docs/cc/|título=TensorFlow C++ Reference  {{!}}  TensorFlow|website=TensorFlow|language=en|access-date=18 de febrero de 2018}}</ref> [[Haskell]],<ref>{{Citation|title=haskell: Haskell bindings for TensorFlow|date=17 de febrero de 2018|url=https://github.com/tensorflow/haskell|publisher=tensorflow|accessdate=18 de febrero de 2018}}</ref> [[Java (lenguaje de programación)|Java]],<ref>{{cita web|url=https://www.tensorflow.org/api_docs/java/reference/org/tensorflow/package-summary|título=org.tensorflow  {{!}}  TensorFlow|website=TensorFlow|language=en|access-date=18 de febrero de 2018}}</ref> [[Go (lenguaje de programación)|Go]]<ref>{{cita web|url=https://godoc.org/github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go|título=Package tensorflow|website=godoc.org|idioma=en|access-date=18 de febrero de 2018}}</ref> y [[Rust (lenguaje de programación)|Rust]].<ref>{{Citation|title=rust: Rust language bindings for TensorFlow|date=17 de febrero de 2018|url=https://github.com/tensorflow/rust|publisher=tensorflow|accessdate=18 de febrero de 2018}}</ref> También hay bibliotecas de terceros para [[C Sharp|C#]],<ref>{{Citation|last=Icaza|first=Miguel de|title=TensorFlowSharp: TensorFlow API for .NET languages|date=17 de febrero de 2018|url=https://github.com/migueldeicaza/TensorFlowSharp|accessdate=18 de febrero de 2018}}</ref><ref>{{Citation|last=Chen|first=Haiping|title=TensorFlow.NET: .NET Standard bindings for TensorFlow|date=11 de diciembre de 2018|url=https://github.com/SciSharp/TensorFlow.NET|accessdate=11 de diciembre de 2018}}</ref> [[Julia (lenguaje de programación)|Julia]],<ref>[https://github.com/malmaud/TensorFlow.jl]</ref> [[R (lenguaje de programación)|R]],<ref>{{Citation|title=tensorflow: TensorFlow for R|date=17 de febrero de 2018|url=https://github.com/rstudio/tensorflow|publisher=RStudio|accessdate=18 de febrero de 2018}}</ref> [[Scala (lenguaje de programación)|Scala]]<ref>{{Citation|last=Platanios|first=Anthony|title=tensorflow_scala: TensorFlow API for the Scala Programming Language|date=17 de febrero de 2018|url=https://github.com/eaplatanios/tensorflow_scala|accessdate=18 de febrero de 2018}}</ref> y [[OCaml]].<ref>{{Citation|last=Mazare|first=Laurent|title=tensorflow-ocaml: OCaml bindings for TensorFlow|date=16 de febrero de 2018|url=https://github.com/LaurentMazare/tensorflow-ocaml|accessdate=18 de febrero de 2018}}</ref>

== Aplicaciones ==
Entre las aplicaciones para las cuales TensorFlow es la base, está el software automatizado de procesamiento de imágenes [[Deep Dream|DeepDream.]]<ref name="Byrne">{{Cita web|url=http://motherboard.vice.com/en_uk/read/google-offers-up-its-entire-machine-learning-library-as-open-source|título=Google Offers Up Its Entire Machine Learning Library as Open-Source Software|fechaacceso=11 de noviembre de 2015|apellido=Byrne|nombre=Michael|fecha=11 de noviembre de 2015|sitioweb=Vice}}</ref> Google oficialmente implementó [[RankBrain]] el 26 de octubre de 2015, respaldado por TensorFlow. RankBrain ahora maneja un número sustancial de consultas de búsqueda, reemplazando y sustituyendo el algoritmo estático tradicional basado en resultados de búsqueda.<ref name="Woollaston">{{Cita web|url=http://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-3311650/Google-releases-TensorFlow-Search-giant-makes-artificial-intelligence-software-available-public.html|título=Google releases TensorFlow – Search giant makes its artificial intelligence software available to the public|fechaacceso=25 de noviembre de 2015|apellido=Woollaston|nombre=Victoria|fecha=25 de noviembre de 2015|sitioweb=DailyMail}}</ref>

== Bibliotecas relacionadas ==
*[https://pytorch.org/ PyTorch]
*Caffe Computer Vision Library.<ref>[http://caffe.berkeleyvision.org/]</ref>
* [[Deeplearning4j]]
* [[Neuroph]]
* [[OpenNN]], una biblioteca de código abierto de redes neuronales escrita en [[C++]] para aprendizaje profundo.
* [[Theano (software)|Theano]], una biblioteca de código abierto de aprendizaje profundo para Python.
* [[Torch (machine learning)|Torch]], un marco de [[código abierto]] escrito en [[Lua]] con soporte amplio para algoritmos de aprendizaje automático.
* [[MXNet]]

== Véase también ==
* [[Redes neuronales convolucionales]]
* [[Lista de proyectos de inteligencia artificial]]

== Referencias ==
{{Listaref|30em}}

== Enlaces externos ==
{{Página web|https://www.tensorflow.org/}}
* [https://github.com/tensorflow/tensorflow tensorflow/tensorflow] on [https://github.com/ GitHub]

{{Control de autoridades}}
[[Categoría:Aprendizaje automático aplicado]]
[[Categoría:Software libre programado en C++]]
[[Categoría:Software libre programado en Python]]
[[Categoría:Bibliotecas de Python]]
[[Categoría:Software que utiliza la licencia Apache]]
[[Categoría:Software de Google]]