TensorFlow

O TensorFlow é uma biblioteca poderosa e de código aberto desenvolvida pela equipa do Google Brain para computação numérica e aprendizagem automática (ML) em grande escala. Fornece um ecossistema abrangente de ferramentas, bibliotecas e recursos da comunidade, permitindo aos investigadores fazer avançar o estado da arte da Inteligência Artificial (IA) e aos programadores criar e implementar facilmente aplicações de aprendizagem automática. A sua arquitetura flexível suporta a implementação em várias plataformas, incluindo servidores, dispositivos móveis através do TensorFlow Lite, navegadores Web utilizando o TensorFlow.js e dispositivos de computação periférica.

Como funciona o TensorFlow

O TensorFlow processa dados utilizando tensores, que são matrizes multidimensionais. O nome "TensorFlow" significa o fluxo destes tensores através de um gráfico computacional. Enquanto as versões anteriores se baseavam em gráficos estáticos definidos antecipadamente, o TensorFlow 2.x introduziu a execução ansiosa por defeito, tornando o processo de desenvolvimento mais interativo e mais fácil de depurar, semelhante à programação Python normal. Um recurso central é a diferenciação automática, que simplifica o cálculo dos gradientes necessários para o treinamento de redes neurais (NNs) por meio de técnicas como backpropagation. O TensorFlow utiliza eficientemente aceleradores de hardware como GPUs (Graphics Processing Units) e hardware especializado como TPUs (Tensor Processing Units) para computação de alto desempenho.

Principais caraterísticas e ecossistema

O extenso ecossistema do TensorFlow simplifica todo o fluxo de trabalho de ML:

• Integração do Keras: O TensorFlow incorpora o Keras como sua API de alto nível, oferecendo uma maneira intuitiva de construir e treinar modelos.
• Implementação flexível: Suporta a implementação em servidores, plataformas de computação em nuvem, dispositivos móveis(TensorFlow Lite), web(TensorFlow.js) e dispositivos de ponta.
• Otimização de modelos: Inclui o TensorFlow Model Optimization Toolkit para técnicas como quantização de modelos e poda de modelos para criar modelos menores e mais rápidos.
• Ferramentas de produção robustas: Oferece ferramentas como o TensorFlow Extended (TFX) para gerir pipelines de ML de ponta a ponta na produção.
• Aceleração de hardware: Otimizado para desempenho em CPUs, GPUs NVIDIA e TPUs do Google.
• Diferenciação automática: Calcula automaticamente os gradientes para o treino do modelo utilizando vários algoritmos de otimização como Adam ou SGD.

TensorFlow vs PyTorch

O TensorFlow e o PyTorch são as duas estruturas dominantes na aprendizagem profunda (DL). Historicamente, o TensorFlow (pré-2.0) usava gráficos de computação estáticos, preferidos para implantação em produção, enquanto o PyTorch usava gráficos dinâmicos, preferidos em pesquisa por causa da flexibilidade. Com a execução ávida do TensorFlow 2.x, essa diferença diminuiu. O TensorFlow geralmente se destaca em cenários de implantação de produção devido a ferramentas como o TensorFlow Serving e o Lite. O PyTorch, conhecido pela sua sensação pitónica, ganhou força desde cedo na comunidade de investigação. Ambas as estruturas têm agora um forte suporte para investigação e produção, bibliotecas extensas e grandes comunidades. Pode explorar uma comparação de estruturas de IA de visão como o TensorFlow, o PyTorch e o OpenCV.

Aplicações e exemplos

O TensorFlow é versátil e utilizado em muitos domínios:

• Visão computacional (CV): Potencia aplicações como a classificação de imagens, a deteção de objectos e a segmentação de imagens. Por exemplo, a Google utiliza o TensorFlow para o processamento de imagens no Google Street View para analisar e unir imagens panorâmicas.
• Processamento de linguagem natural (PNL): Utilizado para tarefas como a análise de sentimentos, a tradução automática e a construção de grandes modelos linguísticos como o BERT. O algoritmo de pesquisa RankBrain da Google, que ajuda a interpretar as consultas de pesquisa, foi uma das primeiras implementações em grande escala do TensorFlow.
• Cuidados de saúde: Aplicado na análise de imagens médicas para detetar doenças a partir de exames e na descoberta de medicamentos.
• Sistemas autónomos: Utilizado no desenvolvimento de sistemas de perceção para carros autónomos e robótica.

Integração do Ultralytics

O Ultralytics proporciona uma integração perfeita com o TensorFlow, permitindo aos utilizadores tirar partido dos pontos fortes de ambas as plataformas. Pode exportar facilmente os modelos YOLO do Ultralytics para vários formatos do TensorFlow:

• Modelo guardado do TensorFlow: Um formato padrão para servir modelos com o TensorFlow Serving ou implantar em ambientes de nuvem.
• TensorFlow Lite: Formato optimizado para implementação em dispositivos móveis, incorporados e IoT.
• TensorFlow.js: Permite executar modelos diretamente em navegadores Web ou aplicações Node.js.
• TF GraphDef: Um formato de definição de gráficos de nível inferior.
• Borda TPU: Exportação para os aceleradores de hardware Edge TPU da Google.

Esta flexibilidade permite que os utilizadores que treinam modelos como o Ultralytics YOLOv8 ou YOLO11 no ecossistema Ultralytics, talvez geridos através do Ultralytics HUB, os implementem de forma eficiente na vasta gama de plataformas suportadas pelo TensorFlow. Pode encontrar documentação detalhada sobre as integrações do Ultralytics aqui.