Open Source im professionellen Einsatz

Googles Tensor-Flow wird Open Source

10.11.2015

Google hat mit Tensor-Flow eine neue Deep-Learning-Software vorgestellt, die unter einer Open-Source-Lizenz steht. Sie löst den Vorgänger Dist-Belief ab, der es zu einiger Bekanntheit brachte.

195

Dist-Belief stammte von 2011 und konnte im Einsatz bei Google und auch in der Presse allerhand Erfolge feiern. Es lernte, Katzen auf Youtube-Videos zu erkennen, verbesserte die Stimmerkennung und Bildersuche. Es half beim automatischen Benennen von Bildern und trieb Deep-Dream an, das einige verblüffende Bilder zutage förderte, die es bis in die Mainstream-Medien brachten.

Doch Dist-Belief hatte auch einige Nachteile. Es konzentrierte sich voll auf neuronale Netzwerke, war laut einem aktuellen Blogeintrag schwierig einzurichten und eng mit Googles hauseigener Infrastruktur verknüpft.

Tensor-Flow ist hingegen nicht nur schneller als Dist-Belief, es korrigiere laut Google auch die Nachteile der ersten Version. Es steht unter der Apache-2.0-Lizenz und sei allgemeiner gefasst, flexibler und portabler. Nicht zuletzt sei Tensor-Flow skalierbarer als der Vorgänger und produktionstauglicher, denn es laufe auf verschiedenen Plattformen. Ein Whitepaper bietet Einblick in die Funktionsweise von Tensor-Flow.

Tensor-Flow unterstützt Deep Learning, könne aber alles, was sich als Flow-Graph ausdrücken lasse, verarbeiten. Dank eines einfachen Python-Interface, können Entwickler neue Ideen schneller und einfacher implementieren. Ein Youtube-Video stellt die Software vor, wer sie testen oder an ihr arbeiten möchte, kann ein Github-Repository forken. Der Blogeintrag liefert zudem weitere Details.

Ähnliche Artikel

comments powered by Disqus

Ausgabe 09/2017

Artikelserien und interessante Workshops aus dem Magazin können Sie hier als Bundle erwerben.