| מפתח | Google Brain |
|---|---|
| מחזור חיים | 9 בנובמבר 2015 – הווה (10 שנים) |
| גרסה אחרונה | 2.20.0 (13 באוגוסט 2025) |
| מערכת הפעלה | Microsoft Windows,IOS,MacOS,לינוקס,אנדרואיד |
| נכתבה בשפות | C++,פייתון |
| סוג רישיון | אפאצ'י 2.0 |
| קוד מקור | https://github.com/tensorflow/tensorflow |
| קטגוריה | למידת מכונה |
| https://github.com/tensorflow/tensorflow | |
| tensorflow | |
TensorFlow היאספרייתקוד פתוח ללמידת מכונה, המפותחת על ידיחברת גוגל לבנייה ואימוןרשתות עצביות. הספרייה שימשה הן למחקר והן לפיתוח בגוגל כתחליף לקודמתה, DistBelief. לספרייה קייםAPI ("Keras") לשפותC ו-Python, ועוד רבות אחרות.
בשנת2011 פיתח צוות Google Brain את ספריית DistBelief כתוכנה סגורה ללמידה עמוקה ורשתות עצביות. מהר מאוד הספרייה התפשטה בחברות רבות ב-Alphabet לצרכים מחקריים ופיתוח מסחרי. לאחר ההצלחות הראשונות, חברתגוגל החליטה להביא את הפרויקט לרמה חדשה, ואספה צוות מדעני מחשב, ובהם ג'ף דין, במטרה לפשט ולשפר את הקוד למהיר ועמיד יותר. התוצאה היא TensorFlow. ב-2013 הצטרף לצוותג'פרי הינטון, שבשנת2009 צוות תחת ניהולו יצר קודפעפוע לאחור(Backpropagation) מורחב, ושיפורים נוספים שאפשרו יצירת רשתות עצביות איכותיות יותר באופן משמעותי, לדוגמה שיפור של 25% במשימתזיהוי דיבור.
ב-9 בנובמבר2015 נפתח TensorFlow לשימוש חופשי תחתרישיון אפאצ'י 2.0. ב-11 בפברואר2017 יצאה הגרסה 1.0.0. TensorFlow המשמשת כמערכת ללמידה ממוכנת מדור שני של צוות Google Brain. בעוד שהמימוש הישן אפשר הרצה על מכשיר אחד בלבד, כיום מסוגלת TensorFlow לרוץ על מספר מעבדיCPU וגם עלGPU. ספריית TensorFlow זמינה על מערכות 64-ביט שלLinux,macOS,Windows, וכמו כן גם מערכות מובייל הכוללות אתAndroid ו-IOS.
החישובים ב-TensorFlow מיוצגים על ידי זרימת מידע דרךגרף מצבים. המידע שזורם בגרף מיוצג ביחידות שלטנזורים, מערכים רב-ממדיים. מכאן גם נובע השם כהלחמה של המילה Tensor, מערך רב-ממדי, והמילה Flow, זרימה. ב-2016 ציין ג'ף דין ש-1,500רפוזיטורים ב-GitHub הסתמכו על TensorFlow, ורק חמישה מתוכם היו של גוגל.
במאי2016 הכריזה גוגל על שימוש לחישובי למידה עמוקה ב-TensorFlow שלחומרה להאצה פרי פיתוחם - מעבד טנזורים (TPU) בתצורתASIC. מעבד ה-TPU עוצב כדי להביא תוצאות טובות עבור חישובים בדיוק נמוך (כגון, 8-ביט), ומכוון יותר לשימוש ברשתות מאומנות מאשר אימון שלהם. דווח מגוגל ששימוש ב-TPU הביא לשיפור בסדר גודל בביצועים לוואט בלמידה ממוכנת.
בפברואר2018 הכריזה גוגל על פתיחת שימוש ב-TPUs על שירות הענן שהם מציעיםGoogle Cloud Platform.