Primeros pasos con tensorflow: kit de herramientas
Machine LearningMay 16, 2018
En la siguiente figura, se muestra la jerarquía actual de los kits de herramientas de TensorFlow:
Figura 1. Jerarquía de los kits de herramientas de TensorFlow.
En la siguiente tabla, se resumen los objetivos de las diferentes capas:
TensorFlow consiste en los siguientes dos componentes:
- un búfer de protocolos de gráficos
- un tiempo de ejecución que ejecuta el gráfico (distribuido)
Estos dos componentes son análogos al compilador de Java y a la JVM. Cuando la JVM se implementa en varias plataformas de hardware, también lo hace TensorFlow (CPU y GPU).
¿Qué API debes usar? Debes usar el nivel de abstracción más alto que resuelva el problema. Los niveles de abstracción más altos son más fáciles de usar, pero también son menos flexibles (por su diseño). Te recomendamos comenzar con la API de nivel más alto y poner todo en funcionamiento. Si necesitas flexibilidad adicional por cuestiones de modelos especiales, usa un nivel más bajo. Ten en cuenta que cada nivel se crea con API de niveles inferiores, por lo que la reducción de jerarquía debería ser razonablemente directa.
William Arevalo
Data Scientist • Bogotá, CO • willarevalo.developer@gmail.com
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