TensorFlow - Versionsgeschichte

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	== Beispiel ==		== Beispiel ==
	In der Forschung und im [[Produktivbetrieb]] wird TensorFlow derzeit in kommerziellen [[Google LLC\|Google]]-Produkten wie der [[Spracherkennung]], [[Gmail]], [[Google Fotos]] und [[Google-Suche]] verwendet<ref>{{Internetquelle \|url=https://www.tensorflow.org/about/uses \|titel=TensorFlow Uses {{!}} TensorFlow \|datum=2017-02-15 \|~~zugriff~~=2017-02-17 \|sprache=en \|archiv-url=https://web.archive.org/web/20181124091843/https://www.tensorflow.org/about/uses \|archiv-datum=2018-11-24 ~~\|offline=ja \|archiv-bot=2023-01-20 07:54:14 InternetArchiveBot~~ }}</ref>. So wird der Kartendienst [[Google Maps\|Maps]] durch Analyse der von [[Google Street View\|Street View]] aufgenommenen Fotos von Straßenschildern verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden [[Künstliches neuronales Netz\|neuronalen Netzes]] analysiert werden.<ref>{{Internetquelle \|autor=Zbigniew Wojna, Alex Gorban, Dar-Shyang Lee, Kevin Murphy, Qian Yu, Yeqing Li, Julian Ibarz \|url=https://arxiv.org/abs/1704.03549 \|titel=Attention-based Extraction of Structured Information from Street View Imagery \|~~zugriff~~=2020-05-01 \|sprache=en}}</ref> Viele dieser Produkte nutzten früher die Vorgängersoftware DistBelief.		In der Forschung und im [[Produktivbetrieb]] wird TensorFlow derzeit in kommerziellen [[Google LLC\|Google]]-Produkten wie der [[Spracherkennung]], [[Gmail]], [[Google Fotos]] und [[Google-Suche]] verwendet<ref>{{Internetquelle \|url=https://www.tensorflow.org/about/uses \|titel=TensorFlow Uses {{!}} TensorFlow \|datum=2017-02-15 \|abruf=2017-02-17 \|sprache=en \|archiv-url=https://web.archive.org/web/20181124091843/https://www.tensorflow.org/about/uses \|archiv-datum=2018-11-24}}</ref>. So wird der Kartendienst [[Google Maps\|Maps]] durch Analyse der von [[Google Street View\|Street View]] aufgenommenen Fotos von Straßenschildern verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden [[Künstliches neuronales Netz\|neuronalen Netzes]] analysiert werden.<ref>{{Internetquelle \|autor=Zbigniew Wojna, Alex Gorban, Dar-Shyang Lee, Kevin Murphy, Qian Yu, Yeqing Li, Julian Ibarz \|url=https://arxiv.org/abs/1704.03549 \|titel=Attention-based Extraction of Structured Information from Street View Imagery \|abruf=2020-05-01 \|sprache=en}}</ref> Viele dieser Produkte nutzten früher die Vorgängersoftware DistBelief.

	In TensorFlow werden mathematische Operationen in Form eines [[Graph (Graphentheorie)\|Graphen]] dargestellt. Der Graph repräsentiert hierbei den sequenziellen Ablauf aller von TensorFlow durchzuführenden Operationen. Das folgende Beispiel soll die grundlegende Funktionsweise unter Verwendung von [[Python (Programmiersprache)\|Python]] darstellen:		In TensorFlow werden mathematische Operationen in Form eines [[Graph (Graphentheorie)\|Graphen]] dargestellt. Der Graph repräsentiert hierbei den sequenziellen Ablauf aller von TensorFlow durchzuführenden Operationen. Das folgende Beispiel soll die grundlegende Funktionsweise unter Verwendung von [[Python (Programmiersprache)\|Python]] darstellen:
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	== Tensor Processing Unit (TPU) ==		== Tensor Processing Unit (TPU) ==
	Von [[Google Inc.\|Google]] wurden [[TensorFlow Processing Unit\|Tensor Processing Units]], also [[Anwendungsspezifische integrierte Schaltung\|anwendungsspezifische Chips]], entwickelt, um das [[Maschinelles Lernen\|maschinelle Lernen]] zu unterstützen bzw. zu beschleunigen. Mit dieser Spezialhardware werden die [[Algorithmus\|Algorithmen]] der Programmbibliothek TensorFlow besonders schnell und effizient verarbeitet.<ref>{{Internetquelle \|autor=heise online \|url=https://www.heise.de/newsticker/meldung/Google-I-O-2016-Tensor-Prozessoren-halfen-beim-Go-Sieg-3210953.html \|titel=Google I/O 2016: ~~"Tensor~~-~~Prozessoren"~~ halfen beim Go-Sieg \|datum=2016-05-19 \|~~zugriff~~=2017-02-19 \|sprache=de}}</ref>		Von [[Google Inc.\|Google]] wurden [[TensorFlow Processing Unit\|Tensor Processing Units]], also [[Anwendungsspezifische integrierte Schaltung\|anwendungsspezifische Chips]], entwickelt, um das [[Maschinelles Lernen\|maschinelle Lernen]] zu unterstützen bzw. zu beschleunigen. Mit dieser Spezialhardware werden die [[Algorithmus\|Algorithmen]] der Programmbibliothek TensorFlow besonders schnell und effizient verarbeitet.<ref>{{Internetquelle \|autor=heise online \|url=https://www.heise.de/newsticker/meldung/Google-I-O-2016-Tensor-Prozessoren-halfen-beim-Go-Sieg-3210953.html \|titel=Google I/O 2016: „Tensor-Prozessoren“ halfen beim Go-Sieg \|datum=2016-05-19 \|abruf=2017-02-19 \|sprache=de}}</ref>

	== TensorFlow-Releases ==		== TensorFlow-Releases ==
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	=== 1.5: TensorFlow Lite ===		=== 1.5: TensorFlow Lite ===
	Ab der Version TensorFlow 1.5 wird der Lebenszyklus von Modellen differenziert unterstützt. Zum einen lässt sich nach Import von <code>tensorflow.contrib.eager</code> mit <code>enable_eager_execution()</code> ein Modus einschalten, in dem TensorFlow die in der Python-Shell abgesetzten Befehle direkt ausführt, ohne eine Session. So lässt sich interaktiv entwickeln.<ref>{{Internetquelle \|autor=Rainald Menge-Sonnentag \|url=https://www.heise.de/developer/meldung/Machine-Learning-TensorFlow-1-5-fuehrt-Python-Befehle-direkt-aus-3952844.html \|titel=Machine Learning: TensorFlow 1.5 führt Python-Befehle direkt aus \|datum=2018-01-29 \|~~zugriff~~=2018-01-30 \|sprache=de}}</ref> Zum anderen wird zusätzlich TensorFlow Lite ausgeliefert, eine schlanke Variante, mit der sich Modelle nicht trainieren, sondern nur ausführen lassen. Sie ist, wie schon TensorFlow Mobile, speziell für [[Mobilgerät\|mobile Endgeräte]] konzipiert.<ref>{{Literatur \|Autor=Sebastian Grüner \|Titel=Deep Learning: Tensorflow Lite wird noch kleiner als Tensorflow Mobile – Golem.de \|Datum=2017-11-15 \|Online=https://www.golem.de/news/deep-learning-tensorflow-lite-wird-noch-kleiner-als-tensorflow-mobile-1711-131160.html \|Abruf=2018-01-30}}</ref><ref>{{Internetquelle \|url=https://www.tensorflow.org/mobile/tflite/ \|titel=Introduction to TensorFlow Lite  {{!}}  TensorFlow \|~~zugriff~~=2018-01-30 \|sprache=en}}</ref> Ebenfalls vorwiegend für die Ausführung von Modellen geeignet sind [[Programmierschnittstelle\|APIs]] zur Verwendung von TensorFlow mit den Programmiersprachen [[Java (Programmiersprache)\|Java]], [[C (Programmiersprache)\|C]] und [[Go (Programmiersprache)\|Go]].<ref>tensorflow.org: [https://www.tensorflow.org/versions/r1.5/install/ Install r1.5].</ref>		Ab der Version TensorFlow 1.5 wird der Lebenszyklus von Modellen differenziert unterstützt. Zum einen lässt sich nach Import von <code>tensorflow.contrib.eager</code> mit <code>enable_eager_execution()</code> ein Modus einschalten, in dem TensorFlow die in der Python-Shell abgesetzten Befehle direkt ausführt, ohne eine Session. So lässt sich interaktiv entwickeln.<ref>{{Internetquelle \|autor=Rainald Menge-Sonnentag \|url=https://www.heise.de/developer/meldung/Machine-Learning-TensorFlow-1-5-fuehrt-Python-Befehle-direkt-aus-3952844.html \|titel=Machine Learning: TensorFlow 1.5 führt Python-Befehle direkt aus \|datum=2018-01-29 \|abruf=2018-01-30 \|sprache=de}}</ref> Zum anderen wird zusätzlich TensorFlow Lite ausgeliefert, eine schlanke Variante, mit der sich Modelle nicht trainieren, sondern nur ausführen lassen. Sie ist, wie schon TensorFlow Mobile, speziell für [[Mobilgerät\|mobile Endgeräte]] konzipiert.<ref>{{Literatur \|Autor=Sebastian Grüner \|Titel=Deep Learning: Tensorflow Lite wird noch kleiner als Tensorflow Mobile – Golem.de \|Datum=2017-11-15 \|Online=https://www.golem.de/news/deep-learning-tensorflow-lite-wird-noch-kleiner-als-tensorflow-mobile-1711-131160.html \|Abruf=2018-01-30}}</ref><ref>{{Internetquelle \|url=https://www.tensorflow.org/mobile/tflite/ \|titel=Introduction to TensorFlow Lite  {{!}}  TensorFlow \|abruf=2018-01-30 \|sprache=en}}</ref> Ebenfalls vorwiegend für die Ausführung von Modellen geeignet sind [[Programmierschnittstelle\|APIs]] zur Verwendung von TensorFlow mit den Programmiersprachen [[Java (Programmiersprache)\|Java]], [[C (Programmiersprache)\|C]] und [[Go (Programmiersprache)\|Go]].<ref>tensorflow.org: [https://www.tensorflow.org/versions/r1.5/install/ Install r1.5].</ref>

	=== 2.0: TensorFlow 2.0 ===		=== 2.0: TensorFlow 2.0 ===
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	== Unterstützte Programmiersprachen ==		== Unterstützte Programmiersprachen ==
	TensorFlow wird aus [[Python (Programmiersprache)\|Python]]-Programmen heraus benutzt und ist in Python und [[C++]] implementiert. Es unterstützt die Programmiersprachen Python<ref>{{Cite web\|url=https://www.tensorflow.org/api_docs/python/\|title=All symbols in TensorFlow {{!}} TensorFlow\|website=TensorFlow\|language=en\|~~access-date~~=2018-02-18}}</ref>, [[C (Programmiersprache)\|C]]<ref name="C API, not C++ API, stable">{{Cite web\|url=https://www.tensorflow.org/programmers_guide/version_compat\|title=TensorFlow Version Compatibility \|website=TensorFlow\|quote=Some API functions are explicitly marked as ~~"experimental"~~ and can change in backward incompatible ways between minor releases. These include other languages\|language=en\|access-date=2018-05-10}}</ref>, C++, [[Go (Programmiersprache)\|Go]], [[Java (Programmiersprache)\|Java]],<ref>{{Cite web\|url=https://www.tensorflow.org/api_docs/\|title=API Documentation\|accessdate=2018-06-27}}</ref> [[JavaScript]]<ref name="js">{{cite web \|title=TensorFlow.js \|url=https://js.tensorflow.org/faq/ \|accessdate=2018-06-28 \|quote=TensorFlow.js has an API similar to the TensorFlow Python API, however it does not support all of the functionality of the TensorFlow Python API.}}</ref> und [[Swift (Programmiersprache)\|Swift]].<ref>{{cite web \|title=Swift for TensorFlow \|url=https://www.tensorflow.org/api_docs/swift/ \|accessdate=2018-06-28 \|language=en \|quote=Swift for TensorFlow is an early stage research project. It has been released to enable open source development and is not yet ready for general use by machine learning developers. The API is subject to change at any time. \|archiveurl=https://web.archive.org/web/20180628044402/https://www.tensorflow.org/api_docs/swift/ \|archivedate=2018-06-28 \|offline=yes }}</ref> Von Drittanbietern gibt es weitere Bibliotheken für die Sprachen [[C-Sharp\|C#]],<ref>{{Cite web\|title=TensorFlow.NET: .NET Standard bindings for TensorFlow\|date=2018-12-11\|url=https://github.com/SciSharp/TensorFlow.NET\|accessdate=2018-12-11}}</ref> [[Haskell (Programmiersprache)\|Haskell]],<ref>{{Cite web\|title=haskell: Haskell bindings for TensorFlow\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/tensorflow/haskell\|publisher=tensorflow\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[Julia (Programmiersprache)\|Julia]],<ref>{{cite web \|title=malmaud/TensorFlow.jl \|url=https://github.com/malmaud/TensorFlow.jl \|website=GitHub \|accessdate=2018-06-28 \|language=en}}</ref> [[R (Programmiersprache)\|R]],<ref>{{Cite web\|title=tensorflow: TensorFlow for R\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/rstudio/tensorflow\|publisher=RStudio\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[Scala (Programmiersprache)\|Scala]],<ref>{{Cite web\|title=tensorflow_scala: TensorFlow API for the Scala Programming Language\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/eaplatanios/tensorflow_scala\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[Rust (Programmiersprache)\|Rust]],<ref>{{Cite web\|title=rust: Rust language bindings for TensorFlow\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/tensorflow/rust\|publisher=tensorflow\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[OCaml]],<ref>{{Cite web\|last=Mazare\|first=Laurent\|title=tensorflow-ocaml: OCaml bindings for TensorFlow\|date=2018-02-16\|url=https://github.com/LaurentMazare/tensorflow-ocaml\|accessdate=2018-02-18}}</ref> und [[Crystal (Programmiersprache)\|Crystal]].<ref>{{Cite web\|url=https://github.com/fazibear/tensorflow.cr\|title=fazibear/tensorflow.cr\|website=GitHub\|language=en\|accessdate=2018-10-10}}</ref>		TensorFlow wird aus [[Python (Programmiersprache)\|Python]]-Programmen heraus benutzt und ist in Python und [[C++]] implementiert. Es unterstützt die Programmiersprachen Python<ref>{{Cite web\|url=https://www.tensorflow.org/api_docs/python/\|title=All symbols in TensorFlow {{!}} TensorFlow\|website=TensorFlow\|language=en\|accessdate=2018-02-18}}</ref>, [[C (Programmiersprache)\|C]]<ref name="C API, not C++ API, stable">{{Cite web\|url=https://www.tensorflow.org/programmers_guide/version_compat\|title=TensorFlow Version Compatibility \|website=TensorFlow\|quote=Some API functions are explicitly marked as “experimental” and can change in backward incompatible ways between minor releases. These include other languages\|language=en\|access-date=2018-05-10}}</ref>, C++, [[Go (Programmiersprache)\|Go]], [[Java (Programmiersprache)\|Java]],<ref>{{Cite web\|url=https://www.tensorflow.org/api_docs/\|title=API Documentation\|language=en\|accessdate=2018-06-27}}</ref> [[JavaScript]]<ref name="js">{{cite web \|title=TensorFlow.js \|url=https://js.tensorflow.org/faq/ \|language=en \|accessdate=2018-06-28 \|quote=TensorFlow.js has an API similar to the TensorFlow Python API, however it does not support all of the functionality of the TensorFlow Python API.}}</ref> und [[Swift (Programmiersprache)\|Swift]].<ref>{{cite web \|title=Swift for TensorFlow \|url=https://www.tensorflow.org/api_docs/swift/ \|accessdate=2018-06-28 \|language=en \|quote=Swift for TensorFlow is an early stage research project. It has been released to enable open source development and is not yet ready for general use by machine learning developers. The API is subject to change at any time. \|archiveurl=https://web.archive.org/web/20180628044402/https://www.tensorflow.org/api_docs/swift/ \|archivedate=2018-06-28 \|offline=yes }}</ref> Von Drittanbietern gibt es weitere Bibliotheken für die Sprachen [[C-Sharp\|C#]],<ref>{{Cite web\|title=TensorFlow.NET: .NET Standard bindings for TensorFlow\|date=2018-12-11\|url=https://github.com/SciSharp/TensorFlow.NET\|language=en\|accessdate=2018-12-11}}</ref> [[Haskell (Programmiersprache)\|Haskell]],<ref>{{Cite web\|title=haskell: Haskell bindings for TensorFlow\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/tensorflow/haskell\|publisher=tensorflow\|language=en\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[Julia (Programmiersprache)\|Julia]],<ref>{{cite web \|title=malmaud/TensorFlow.jl \|url=https://github.com/malmaud/TensorFlow.jl \|website=GitHub \|accessdate=2018-06-28 \|language=en}}</ref> [[R (Programmiersprache)\|R]],<ref>{{Cite web\|title=tensorflow: TensorFlow for R\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/rstudio/tensorflow\|publisher=RStudio\|language=en\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[Scala (Programmiersprache)\|Scala]],<ref>{{Cite web\|title=tensorflow_scala: TensorFlow API for the Scala Programming Language\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/eaplatanios/tensorflow_scala\|language=en\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[Rust (Programmiersprache)\|Rust]],<ref>{{Cite web\|title=rust: Rust language bindings for TensorFlow\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/tensorflow/rust\|publisher=tensorflow\|language=en\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[OCaml]],<ref>{{Cite web\|last=Mazare\|first=Laurent\|title=tensorflow-ocaml: OCaml bindings for TensorFlow\|date=2018-02-16\|url=https://github.com/LaurentMazare/tensorflow-ocaml\|language=en\|accessdate=2018-02-18}}</ref> und [[Crystal (Programmiersprache)\|Crystal]].<ref>{{Cite web\|url=https://github.com/fazibear/tensorflow.cr\|title=fazibear/tensorflow.cr\|website=GitHub\|language=en\|accessdate=2018-10-10}}</ref>

	== Literatur ==		== Literatur ==

MrBenjo: Logo aktualisiert

2024-02-09T13:29:05Z

Logo aktualisiert

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	{{Infobox Software		{{Infobox Software
	\| Logo = [[Datei:~~TensorFlowLogo~~.svg\|220px\|Logo]]		\|Logo = [[Datei:TensorFlow logo.svg\|220px\|Logo]]
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⚫	\| Kategorie = [[Open-Source]] [[Programmbibliothek]] für [[Künstliches neuronales Netz\|künstliche Intelligenz]]
	\| ~~Lizenz~~ = ~~<!-- Wikidata -->~~		\|Deutsch =
	\| ~~Deutsch~~ =		\|Website = [https://www.tensorflow.org/ www.tensorflow.org]
	\| Website = [https://www.tensorflow.org/ www.tensorflow.org]
	}}		}}
	'''TensorFlow''' ist ein [[Framework]] zur [[Datenstromorientierte Programmierung\|datenstromorientierten Programmierung]]. Populäre Anwendung findet TensorFlow im Bereich des [[Maschinelles Lernen\|maschinellen Lernens]]. Der Name TensorFlow stammt von Rechenoperationen, welche von [[künstliches neuronales Netz\|künstlichen neuronalen Netzen]] auf mehrdimensionalen [[Feld (Datentyp)\|Datenfeldern]], sog. [[Tensor]]en, ausgeführt werden.		'''TensorFlow''' ist ein [[Framework]] zur [[Datenstromorientierte Programmierung\|datenstromorientierten Programmierung]]. Populäre Anwendung findet TensorFlow im Bereich des [[Maschinelles Lernen\|maschinellen Lernens]]. Der Name TensorFlow stammt von Rechenoperationen, welche von [[künstliches neuronales Netz\|künstlichen neuronalen Netzen]] auf mehrdimensionalen [[Feld (Datentyp)\|Datenfeldern]], sog. [[Tensor]]en, ausgeführt werden.

Beegies: /* Unterstützte Programmiersprachen */ Archivlink ok

2024-01-10T15:37:13Z

Unterstützte Programmiersprachen: Archivlink ok

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	== Unterstützte Programmiersprachen ==		== Unterstützte Programmiersprachen ==
	TensorFlow wird aus [[Python (Programmiersprache)\|Python]]-Programmen heraus benutzt und ist in Python und [[C++]] implementiert. Es unterstützt die Programmiersprachen Python<ref>{{Cite web\|url=https://www.tensorflow.org/api_docs/python/\|title=All symbols in TensorFlow {{!}} TensorFlow\|website=TensorFlow\|language=en\|access-date=2018-02-18}}</ref>, [[C (Programmiersprache)\|C]]<ref name="C API, not C++ API, stable">{{Cite web\|url=https://www.tensorflow.org/programmers_guide/version_compat\|title=TensorFlow Version Compatibility \|website=TensorFlow\|quote=Some API functions are explicitly marked as "experimental" and can change in backward incompatible ways between minor releases. These include other languages\|language=en\|access-date=2018-05-10}}</ref>, C++, [[Go (Programmiersprache)\|Go]], [[Java (Programmiersprache)\|Java]],<ref>{{Cite web\|url=https://www.tensorflow.org/api_docs/\|title=API Documentation\|accessdate=2018-06-27}}</ref> [[JavaScript]]<ref name="js">{{cite web \|title=TensorFlow.js \|url=https://js.tensorflow.org/faq/ \|accessdate=2018-06-28 \|quote=TensorFlow.js has an API similar to the TensorFlow Python API, however it does not support all of the functionality of the TensorFlow Python API.}}</ref> und [[Swift (Programmiersprache)\|Swift]].<ref>{{cite web \|title=Swift for TensorFlow \|url=https://www.tensorflow.org/api_docs/swift/ \|accessdate=2018-06-28 \|language=en \|quote=Swift for TensorFlow is an early stage research project. It has been released to enable open source development and is not yet ready for general use by machine learning developers. The API is subject to change at any time. \|archiveurl=https://web.archive.org/web/20180628044402/https://www.tensorflow.org/api_docs/swift/ \|archivedate=2018-06-28 \|offline=yes ~~\|archivebot=2023-01-20 07:54:14 InternetArchiveBot~~ }}</ref> Von Drittanbietern gibt es weitere Bibliotheken für die Sprachen [[C-Sharp\|C#]],<ref>{{Cite web\|title=TensorFlow.NET: .NET Standard bindings for TensorFlow\|date=2018-12-11\|url=https://github.com/SciSharp/TensorFlow.NET\|accessdate=2018-12-11}}</ref> [[Haskell (Programmiersprache)\|Haskell]],<ref>{{Cite web\|title=haskell: Haskell bindings for TensorFlow\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/tensorflow/haskell\|publisher=tensorflow\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[Julia (Programmiersprache)\|Julia]],<ref>{{cite web \|title=malmaud/TensorFlow.jl \|url=https://github.com/malmaud/TensorFlow.jl \|website=GitHub \|accessdate=2018-06-28 \|language=en}}</ref> [[R (Programmiersprache)\|R]],<ref>{{Cite web\|title=tensorflow: TensorFlow for R\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/rstudio/tensorflow\|publisher=RStudio\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[Scala (Programmiersprache)\|Scala]],<ref>{{Cite web\|title=tensorflow_scala: TensorFlow API for the Scala Programming Language\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/eaplatanios/tensorflow_scala\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[Rust (Programmiersprache)\|Rust]],<ref>{{Cite web\|title=rust: Rust language bindings for TensorFlow\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/tensorflow/rust\|publisher=tensorflow\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[OCaml]],<ref>{{Cite web\|last=Mazare\|first=Laurent\|title=tensorflow-ocaml: OCaml bindings for TensorFlow\|date=2018-02-16\|url=https://github.com/LaurentMazare/tensorflow-ocaml\|accessdate=2018-02-18}}</ref> und [[Crystal (Programmiersprache)\|Crystal]].<ref>{{Cite web\|url=https://github.com/fazibear/tensorflow.cr\|title=fazibear/tensorflow.cr\|website=GitHub\|language=en\|accessdate=2018-10-10}}</ref>		TensorFlow wird aus [[Python (Programmiersprache)\|Python]]-Programmen heraus benutzt und ist in Python und [[C++]] implementiert. Es unterstützt die Programmiersprachen Python<ref>{{Cite web\|url=https://www.tensorflow.org/api_docs/python/\|title=All symbols in TensorFlow {{!}} TensorFlow\|website=TensorFlow\|language=en\|access-date=2018-02-18}}</ref>, [[C (Programmiersprache)\|C]]<ref name="C API, not C++ API, stable">{{Cite web\|url=https://www.tensorflow.org/programmers_guide/version_compat\|title=TensorFlow Version Compatibility \|website=TensorFlow\|quote=Some API functions are explicitly marked as "experimental" and can change in backward incompatible ways between minor releases. These include other languages\|language=en\|access-date=2018-05-10}}</ref>, C++, [[Go (Programmiersprache)\|Go]], [[Java (Programmiersprache)\|Java]],<ref>{{Cite web\|url=https://www.tensorflow.org/api_docs/\|title=API Documentation\|accessdate=2018-06-27}}</ref> [[JavaScript]]<ref name="js">{{cite web \|title=TensorFlow.js \|url=https://js.tensorflow.org/faq/ \|accessdate=2018-06-28 \|quote=TensorFlow.js has an API similar to the TensorFlow Python API, however it does not support all of the functionality of the TensorFlow Python API.}}</ref> und [[Swift (Programmiersprache)\|Swift]].<ref>{{cite web \|title=Swift for TensorFlow \|url=https://www.tensorflow.org/api_docs/swift/ \|accessdate=2018-06-28 \|language=en \|quote=Swift for TensorFlow is an early stage research project. It has been released to enable open source development and is not yet ready for general use by machine learning developers. The API is subject to change at any time. \|archiveurl=https://web.archive.org/web/20180628044402/https://www.tensorflow.org/api_docs/swift/ \|archivedate=2018-06-28 \|offline=yes }}</ref> Von Drittanbietern gibt es weitere Bibliotheken für die Sprachen [[C-Sharp\|C#]],<ref>{{Cite web\|title=TensorFlow.NET: .NET Standard bindings for TensorFlow\|date=2018-12-11\|url=https://github.com/SciSharp/TensorFlow.NET\|accessdate=2018-12-11}}</ref> [[Haskell (Programmiersprache)\|Haskell]],<ref>{{Cite web\|title=haskell: Haskell bindings for TensorFlow\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/tensorflow/haskell\|publisher=tensorflow\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[Julia (Programmiersprache)\|Julia]],<ref>{{cite web \|title=malmaud/TensorFlow.jl \|url=https://github.com/malmaud/TensorFlow.jl \|website=GitHub \|accessdate=2018-06-28 \|language=en}}</ref> [[R (Programmiersprache)\|R]],<ref>{{Cite web\|title=tensorflow: TensorFlow for R\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/rstudio/tensorflow\|publisher=RStudio\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[Scala (Programmiersprache)\|Scala]],<ref>{{Cite web\|title=tensorflow_scala: TensorFlow API for the Scala Programming Language\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/eaplatanios/tensorflow_scala\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[Rust (Programmiersprache)\|Rust]],<ref>{{Cite web\|title=rust: Rust language bindings for TensorFlow\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/tensorflow/rust\|publisher=tensorflow\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[OCaml]],<ref>{{Cite web\|last=Mazare\|first=Laurent\|title=tensorflow-ocaml: OCaml bindings for TensorFlow\|date=2018-02-16\|url=https://github.com/LaurentMazare/tensorflow-ocaml\|accessdate=2018-02-18}}</ref> und [[Crystal (Programmiersprache)\|Crystal]].<ref>{{Cite web\|url=https://github.com/fazibear/tensorflow.cr\|title=fazibear/tensorflow.cr\|website=GitHub\|language=en\|accessdate=2018-10-10}}</ref>

	== Literatur ==		== Literatur ==

Daniel5Ko: Die letzte Textänderung von 2A01:5241:2AB:5E00:732D:7999:DF1F:3BCD wurde verworfen und die Version 237008239 von Fruchtzwerg94 wiederhergestellt. Im Baum schon erreichbar.

2023-09-03T23:54:22Z

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	</references>		</references>

	[[Kategorie:Software]]
	[[Kategorie:Python-Bibliothek]]		[[Kategorie:Python-Bibliothek]]
	[[Kategorie:C++-Bibliothek]]		[[Kategorie:C++-Bibliothek]]

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	== Beispiel ==		== Beispiel ==
	In der Forschung und im [[Produktivbetrieb]] wird TensorFlow derzeit in kommerziellen [[Google LLC\|Google]]-Produkten wie der [[Spracherkennung]], [[Gmail]], [[Google Fotos]] und [[~~Google\|~~Google-Suche]] verwendet<ref>{{Internetquelle \|url=https://www.tensorflow.org/about/uses \|titel=TensorFlow Uses {{!}} TensorFlow \|datum=2017-02-15 \|zugriff=2017-02-17 \|sprache=en \|archiv-url=https://web.archive.org/web/20181124091843/https://www.tensorflow.org/about/uses \|archiv-datum=2018-11-24 \|offline=ja \|archiv-bot=2023-01-20 07:54:14 InternetArchiveBot }}</ref>. So wird der Kartendienst [[Google Maps\|Maps]] durch Analyse der von [[Google Street View\|Street View]] aufgenommenen Fotos von Straßenschildern verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden [[Künstliches neuronales Netz\|neuronalen Netzes]] analysiert werden.<ref>{{Internetquelle \|autor=Zbigniew Wojna, Alex Gorban, Dar-Shyang Lee, Kevin Murphy, Qian Yu, Yeqing Li, Julian Ibarz \|url=https://arxiv.org/abs/1704.03549 \|titel=Attention-based Extraction of Structured Information from Street View Imagery \|zugriff=2020-05-01 \|sprache=en}}</ref> Viele dieser Produkte nutzten früher die Vorgängersoftware DistBelief.		In der Forschung und im [[Produktivbetrieb]] wird TensorFlow derzeit in kommerziellen [[Google LLC\|Google]]-Produkten wie der [[Spracherkennung]], [[Gmail]], [[Google Fotos]] und [[Google-Suche]] verwendet<ref>{{Internetquelle \|url=https://www.tensorflow.org/about/uses \|titel=TensorFlow Uses {{!}} TensorFlow \|datum=2017-02-15 \|zugriff=2017-02-17 \|sprache=en \|archiv-url=https://web.archive.org/web/20181124091843/https://www.tensorflow.org/about/uses \|archiv-datum=2018-11-24 \|offline=ja \|archiv-bot=2023-01-20 07:54:14 InternetArchiveBot }}</ref>. So wird der Kartendienst [[Google Maps\|Maps]] durch Analyse der von [[Google Street View\|Street View]] aufgenommenen Fotos von Straßenschildern verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden [[Künstliches neuronales Netz\|neuronalen Netzes]] analysiert werden.<ref>{{Internetquelle \|autor=Zbigniew Wojna, Alex Gorban, Dar-Shyang Lee, Kevin Murphy, Qian Yu, Yeqing Li, Julian Ibarz \|url=https://arxiv.org/abs/1704.03549 \|titel=Attention-based Extraction of Structured Information from Street View Imagery \|zugriff=2020-05-01 \|sprache=en}}</ref> Viele dieser Produkte nutzten früher die Vorgängersoftware DistBelief.

	In TensorFlow werden mathematische Operationen in Form eines [[Graph (Graphentheorie)\|Graphen]] dargestellt. Der Graph repräsentiert hierbei den sequenziellen Ablauf aller von TensorFlow durchzuführenden Operationen. Das folgende Beispiel soll die grundlegende Funktionsweise unter Verwendung von [[Python (Programmiersprache)\|Python]] darstellen:		In TensorFlow werden mathematische Operationen in Form eines [[Graph (Graphentheorie)\|Graphen]] dargestellt. Der Graph repräsentiert hierbei den sequenziellen Ablauf aller von TensorFlow durchzuführenden Operationen. Das folgende Beispiel soll die grundlegende Funktionsweise unter Verwendung von [[Python (Programmiersprache)\|Python]] darstellen:
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	=== 1.4: Keras ===		=== 1.4: Keras ===
	{{Hauptartikel\|Keras}}		{{Hauptartikel\|Keras}}
	Seit dem Release von TensorFlow 1.4 ist Keras, eine [[Open Source\|Open-Source]]-[[Deep Learning\|Deep-Learning]]-Bibliothek, geschrieben in [[Python (Programmiersprache)\|Python]], Teil der TensorFlow Core API. Jedoch wird Keras als eigenständige Bibliothek weitergeführt, da es laut seines Entwicklers François Chollet nicht als alleinige Schnittstelle für TensorFlow, sondern als Schnittstelle für viele Frameworks gedacht ist.<ref>{{Internetquelle \| url= https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.4.0 \| titel= Release TensorFlow 1.4.0 \|sprache=~~englisch~~\| datum= ~~2. November~~ 2017 \| ~~zugriff~~=2018-07-09}}</ref><ref>{{Internetquelle \| url= https://github.com/keras-team/keras/issues/5050 \| titel= Good news, Tensorflow chooses Keras! #5050 \|sprache=~~englisch~~\| datum= 16~~. Januar 2017~~ \| ~~zugriff~~=2018-07-09}}</ref>		Seit dem Release von TensorFlow 1.4 ist Keras, eine [[Open Source\|Open-Source]]-[[Deep Learning\|Deep-Learning]]-Bibliothek, geschrieben in [[Python (Programmiersprache)\|Python]], Teil der TensorFlow Core API. Jedoch wird Keras als eigenständige Bibliothek weitergeführt, da es laut seines Entwicklers François Chollet nicht als alleinige Schnittstelle für TensorFlow, sondern als Schnittstelle für viele Frameworks gedacht ist.<ref>{{Internetquelle \|url=https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.4.0 \|titel=Release TensorFlow 1.4.0 \|sprache=en \|datum=2017-11-02 \|abruf=2018-07-09}}</ref><ref>{{Internetquelle \|url=https://github.com/keras-team/keras/issues/5050 \|titel=Good news, Tensorflow chooses Keras! #5050 \|sprache=en \|datum=2017-01-16 \|abruf=2018-07-09}}</ref>

	=== 1.5: TensorFlow Lite ===		=== 1.5: TensorFlow Lite ===
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	== Unterstützte Programmiersprachen ==		== Unterstützte Programmiersprachen ==
	TensorFlow wird aus [[Python (Programmiersprache)\|Python]]-Programmen heraus benutzt und ist in Python und [[C++]] implementiert. Es unterstützt die Programmiersprachen Python<ref>{{Cite web\|url=https://www.tensorflow.org/api_docs/python/\|title=All symbols in TensorFlow {{!}} TensorFlow\|website=TensorFlow\|language=en\|access-date=2018-02-18}}</ref>, [[C (Programmiersprache)\|C]]<ref name="C API, not C++ API, stable">{{Cite web\|url=https://www.tensorflow.org/programmers_guide/version_compat\|title=TensorFlow Version Compatibility ~~{{!}} TensorFlow~~\|website=TensorFlow\|quote=Some API functions are explicitly marked as "experimental" and can change in backward incompatible ways between minor releases. These include other languages\|language=en\|access-date=2018-05-10}}</ref>, C++, [[Go (Programmiersprache)\|Go]], [[Java (Programmiersprache)\|Java]],<ref>{{Cite web\|url=https://www.tensorflow.org/api_docs/\|title=API Documentation\|accessdate=2018-06-27}}</ref> [[JavaScript]]<ref name="js">{{cite web \|title=TensorFlow.js \|url=https://js.tensorflow.org/faq/ \|accessdate=2018-06-28 \|quote=TensorFlow.js has an API similar to the TensorFlow Python API, however it does not support all of the functionality of the TensorFlow Python API.}}</ref> und [[Swift (Programmiersprache)\|Swift]].<ref>{{cite web \|title=Swift for TensorFlow \|url=https://www.tensorflow.org/api_docs/swift/ \|accessdate=2018-06-28 \|language=en \|quote=Swift for TensorFlow is an early stage research project. It has been released to enable open source development and is not yet ready for general use by machine learning developers. The API is subject to change at any time. \|archiveurl=https://web.archive.org/web/20180628044402/https://www.tensorflow.org/api_docs/swift/ \|archivedate=2018-06-28 \|offline=yes \|archivebot=2023-01-20 07:54:14 InternetArchiveBot }}</ref> Von Drittanbietern gibt es weitere Bibliotheken für die Sprachen [[C-Sharp\|C#]],<ref>{{Cite web\|title=TensorFlow.NET: .NET Standard bindings for TensorFlow\|date=2018-12-11\|url=https://github.com/SciSharp/TensorFlow.NET\|accessdate=2018-12-11}}</ref> [[Haskell (Programmiersprache)\|Haskell]],<ref>{{Cite web\|title=haskell: Haskell bindings for TensorFlow\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/tensorflow/haskell\|publisher=tensorflow\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[Julia (Programmiersprache)\|Julia]],<ref>{{cite web \|title=malmaud/TensorFlow.jl \|url=https://github.com/malmaud/TensorFlow.jl \|website=GitHub \|accessdate=2018-06-28 \|language=en}}</ref> [[R (Programmiersprache)\|R]],<ref>{{Cite web\|title=tensorflow: TensorFlow for R\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/rstudio/tensorflow\|publisher=RStudio\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[Scala (Programmiersprache)\|Scala]],<ref>{{Cite web\|title=tensorflow_scala: TensorFlow API for the Scala Programming Language\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/eaplatanios/tensorflow_scala\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[Rust (Programmiersprache)\|Rust]],<ref>{{Cite web\|title=rust: Rust language bindings for TensorFlow\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/tensorflow/rust\|publisher=tensorflow\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[OCaml]],<ref>{{Cite web\|last=Mazare\|first=Laurent\|title=tensorflow-ocaml: OCaml bindings for TensorFlow\|date=2018-02-16\|url=https://github.com/LaurentMazare/tensorflow-ocaml\|accessdate=2018-02-18}}</ref> und [[Crystal (Programmiersprache)\|Crystal]].<ref>{{Cite web\|url=https://github.com/fazibear/tensorflow.cr\|title=fazibear/tensorflow.cr\|website=GitHub\|language=en\|accessdate=2018-10-10}}</ref>		TensorFlow wird aus [[Python (Programmiersprache)\|Python]]-Programmen heraus benutzt und ist in Python und [[C++]] implementiert. Es unterstützt die Programmiersprachen Python<ref>{{Cite web\|url=https://www.tensorflow.org/api_docs/python/\|title=All symbols in TensorFlow {{!}} TensorFlow\|website=TensorFlow\|language=en\|access-date=2018-02-18}}</ref>, [[C (Programmiersprache)\|C]]<ref name="C API, not C++ API, stable">{{Cite web\|url=https://www.tensorflow.org/programmers_guide/version_compat\|title=TensorFlow Version Compatibility \|website=TensorFlow\|quote=Some API functions are explicitly marked as "experimental" and can change in backward incompatible ways between minor releases. These include other languages\|language=en\|access-date=2018-05-10}}</ref>, C++, [[Go (Programmiersprache)\|Go]], [[Java (Programmiersprache)\|Java]],<ref>{{Cite web\|url=https://www.tensorflow.org/api_docs/\|title=API Documentation\|accessdate=2018-06-27}}</ref> [[JavaScript]]<ref name="js">{{cite web \|title=TensorFlow.js \|url=https://js.tensorflow.org/faq/ \|accessdate=2018-06-28 \|quote=TensorFlow.js has an API similar to the TensorFlow Python API, however it does not support all of the functionality of the TensorFlow Python API.}}</ref> und [[Swift (Programmiersprache)\|Swift]].<ref>{{cite web \|title=Swift for TensorFlow \|url=https://www.tensorflow.org/api_docs/swift/ \|accessdate=2018-06-28 \|language=en \|quote=Swift for TensorFlow is an early stage research project. It has been released to enable open source development and is not yet ready for general use by machine learning developers. The API is subject to change at any time. \|archiveurl=https://web.archive.org/web/20180628044402/https://www.tensorflow.org/api_docs/swift/ \|archivedate=2018-06-28 \|offline=yes \|archivebot=2023-01-20 07:54:14 InternetArchiveBot }}</ref> Von Drittanbietern gibt es weitere Bibliotheken für die Sprachen [[C-Sharp\|C#]],<ref>{{Cite web\|title=TensorFlow.NET: .NET Standard bindings for TensorFlow\|date=2018-12-11\|url=https://github.com/SciSharp/TensorFlow.NET\|accessdate=2018-12-11}}</ref> [[Haskell (Programmiersprache)\|Haskell]],<ref>{{Cite web\|title=haskell: Haskell bindings for TensorFlow\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/tensorflow/haskell\|publisher=tensorflow\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[Julia (Programmiersprache)\|Julia]],<ref>{{cite web \|title=malmaud/TensorFlow.jl \|url=https://github.com/malmaud/TensorFlow.jl \|website=GitHub \|accessdate=2018-06-28 \|language=en}}</ref> [[R (Programmiersprache)\|R]],<ref>{{Cite web\|title=tensorflow: TensorFlow for R\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/rstudio/tensorflow\|publisher=RStudio\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[Scala (Programmiersprache)\|Scala]],<ref>{{Cite web\|title=tensorflow_scala: TensorFlow API for the Scala Programming Language\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/eaplatanios/tensorflow_scala\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[Rust (Programmiersprache)\|Rust]],<ref>{{Cite web\|title=rust: Rust language bindings for TensorFlow\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/tensorflow/rust\|publisher=tensorflow\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[OCaml]],<ref>{{Cite web\|last=Mazare\|first=Laurent\|title=tensorflow-ocaml: OCaml bindings for TensorFlow\|date=2018-02-16\|url=https://github.com/LaurentMazare/tensorflow-ocaml\|accessdate=2018-02-18}}</ref> und [[Crystal (Programmiersprache)\|Crystal]].<ref>{{Cite web\|url=https://github.com/fazibear/tensorflow.cr\|title=fazibear/tensorflow.cr\|website=GitHub\|language=en\|accessdate=2018-10-10}}</ref>

	== Literatur ==		== Literatur ==
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	* {{YouTube\|id=tjsHSIG8I08\|title=Get started with TensorFlow's High-Level APIs (Google I/O '18)}} - 40min-Quickstart-Talk (englisch) vom 9. Mai 2018		* {{YouTube\|id=tjsHSIG8I08\|title=Get started with TensorFlow's High-Level APIs (Google I/O '18)}} - 40min-Quickstart-Talk (englisch) vom 9. Mai 2018
	* {{YouTube \|channel=UC0rqucBdTuFTjJiefW5t-IQ \|title=Kurze Videotutorials auf dem offiziellen YouTube-Kanal}}		* {{YouTube \|channel=UC0rqucBdTuFTjJiefW5t-IQ \|title=Kurze Videotutorials auf dem offiziellen YouTube-Kanal}}
	* {{Internetquelle\|url=https://ai.google/education \|titel=Learn from ML experts at Google \|werk=ai.google \|~~zugriff~~=2018-10-19}}		* {{Internetquelle \|url=https://ai.google/education \|titel=Learn from ML experts at Google \|werk=ai.google \|abruf=2018-10-19 \|abruf-verborgen=ja}}

	== Einzelnachweise ==		== Einzelnachweise ==
	<references responsive>		<references responsive>
	<ref name="heise-news">		<ref name="heise-news">
	{{Internetquelle ~~\|autor=heise online~~ \|url=https://www.heise.de/newsticker/meldung/Machine-Learning-TensorFlow-1-0-freigegeben-3627778.html \|titel=Machine Learning: TensorFlow 1.0 freigegeben \|datum=2017-02-17 \|~~zugriff~~=2017-02-17 \|sprache=de}}		{{Internetquelle \|url=https://www.heise.de/newsticker/meldung/Machine-Learning-TensorFlow-1-0-freigegeben-3627778.html \|titel=Machine Learning: TensorFlow 1.0 freigegeben \|werk=[[heise online]] \|datum=2017-02-17 \|abruf=2017-02-17 \|sprache=de}}
	</ref>		</ref>
	<ref name="heise-dev">		<ref name="heise-dev">
	{{Internetquelle ~~\|autor=heise Developer~~ \|url=https://www.heise.de/developer/meldung/Maschinelles-Lernen-TensorFlow-erscheint-fuer-Windows-3511660.html \|titel=Maschinelles Lernen: TensorFlow erscheint für Windows \|datum=2016-11-30 \|~~zugriff~~=2017-02-17 \|sprache=de}}		{{Internetquelle \|url=https://www.heise.de/developer/meldung/Maschinelles-Lernen-TensorFlow-erscheint-fuer-Windows-3511660.html \|titel=Maschinelles Lernen: TensorFlow erscheint für Windows \|werk=heise Developer \|datum=2016-11-30 \|abruf=2017-02-17 \|sprache=de}}
	</ref>		</ref>
	</references>		</references>

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	== Beispiel ==		== Beispiel ==
	In der Forschung und im [[Produktivbetrieb]] wird TensorFlow derzeit in kommerziellen [[Google LLC\|Google]]-Produkten wie der [[Spracherkennung]], [[Gmail]], [[Google Fotos]] und [[Google\|Google Suche]] verwendet<ref>{{Internetquelle \|url=https://www.tensorflow.org/about/uses \|titel=TensorFlow Uses {{!}} TensorFlow \|datum=2017-02-15 \|zugriff=2017-02-17 \|sprache=en \|archiv-url=https://web.archive.org/web/20181124091843/https://www.tensorflow.org/about/uses \|archiv-datum=2018-11-24 \|offline=ja \|archiv-bot=2023-01-20 07:54:14 InternetArchiveBot }}</ref>. So wird der Kartendienst [[Google Maps\|Maps]] durch Analyse der von [[Google Street View\|Street View]] aufgenommenen Fotos von Straßenschildern verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden [[Künstliches neuronales Netz\|neuronalen Netzes]] analysiert werden.<ref>{{Internetquelle \|autor=Zbigniew Wojna, Alex Gorban, Dar-Shyang Lee, Kevin Murphy, Qian Yu, Yeqing Li, Julian Ibarz \|url=https://arxiv.org/abs/1704.03549 \|titel=Attention-based Extraction of Structured Information from Street View Imagery \|zugriff=2020-05-01 \|sprache=en}}</ref> Viele dieser Produkte nutzten früher die Vorgängersoftware DistBelief.		In der Forschung und im [[Produktivbetrieb]] wird TensorFlow derzeit in kommerziellen [[Google LLC\|Google]]-Produkten wie der [[Spracherkennung]], [[Gmail]], [[Google Fotos]] und [[Google\|Google-Suche]] verwendet<ref>{{Internetquelle \|url=https://www.tensorflow.org/about/uses \|titel=TensorFlow Uses {{!}} TensorFlow \|datum=2017-02-15 \|zugriff=2017-02-17 \|sprache=en \|archiv-url=https://web.archive.org/web/20181124091843/https://www.tensorflow.org/about/uses \|archiv-datum=2018-11-24 \|offline=ja \|archiv-bot=2023-01-20 07:54:14 InternetArchiveBot }}</ref>. So wird der Kartendienst [[Google Maps\|Maps]] durch Analyse der von [[Google Street View\|Street View]] aufgenommenen Fotos von Straßenschildern verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden [[Künstliches neuronales Netz\|neuronalen Netzes]] analysiert werden.<ref>{{Internetquelle \|autor=Zbigniew Wojna, Alex Gorban, Dar-Shyang Lee, Kevin Murphy, Qian Yu, Yeqing Li, Julian Ibarz \|url=https://arxiv.org/abs/1704.03549 \|titel=Attention-based Extraction of Structured Information from Street View Imagery \|zugriff=2020-05-01 \|sprache=en}}</ref> Viele dieser Produkte nutzten früher die Vorgängersoftware DistBelief.

	In TensorFlow werden mathematische Operationen in Form eines [[Graph (Graphentheorie)\|Graphen]] dargestellt. Der Graph repräsentiert hierbei den sequenziellen Ablauf aller von TensorFlow durchzuführenden Operationen. Das folgende Beispiel soll die grundlegende Funktionsweise unter Verwendung von [[Python (Programmiersprache)\|Python]] darstellen:		In TensorFlow werden mathematische Operationen in Form eines [[Graph (Graphentheorie)\|Graphen]] dargestellt. Der Graph repräsentiert hierbei den sequenziellen Ablauf aller von TensorFlow durchzuführenden Operationen. Das folgende Beispiel soll die grundlegende Funktionsweise unter Verwendung von [[Python (Programmiersprache)\|Python]] darstellen:

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InternetArchiveBot hat 2 Archivlink(s) ergänzt und 0 Link(s) als defekt/tot markiert.) #IABot (v2.0.9.3

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	== Beispiel ==		== Beispiel ==
	In der Forschung und im [[Produktivbetrieb]] wird TensorFlow derzeit in kommerziellen [[Google LLC\|Google]]-Produkten wie der [[Spracherkennung]], [[Gmail]], [[Google Fotos]] und [[Google\|Google Suche]] verwendet<ref>{{Internetquelle \|url=https://www.tensorflow.org/about/uses \|titel=TensorFlow Uses {{!}} TensorFlow \|datum=2017-02-15 \|zugriff=2017-02-17 \|sprache=en}}</ref>. So wird der Kartendienst [[Google Maps\|Maps]] durch Analyse der von [[Google Street View\|Street View]] aufgenommenen Fotos von Straßenschildern verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden [[Künstliches neuronales Netz\|neuronalen Netzes]] analysiert werden.<ref>{{Internetquelle \|autor=Zbigniew Wojna, Alex Gorban, Dar-Shyang Lee, Kevin Murphy, Qian Yu, Yeqing Li, Julian Ibarz \|url=https://arxiv.org/abs/1704.03549 \|titel=Attention-based Extraction of Structured Information from Street View Imagery \|zugriff=2020-05-01 \|sprache=en}}</ref> Viele dieser Produkte nutzten früher die Vorgängersoftware DistBelief.		In der Forschung und im [[Produktivbetrieb]] wird TensorFlow derzeit in kommerziellen [[Google LLC\|Google]]-Produkten wie der [[Spracherkennung]], [[Gmail]], [[Google Fotos]] und [[Google\|Google Suche]] verwendet<ref>{{Internetquelle \|url=https://www.tensorflow.org/about/uses \|titel=TensorFlow Uses {{!}} TensorFlow \|datum=2017-02-15 \|zugriff=2017-02-17 \|sprache=en \|archiv-url=https://web.archive.org/web/20181124091843/https://www.tensorflow.org/about/uses \|archiv-datum=2018-11-24 \|offline=ja \|archiv-bot=2023-01-20 07:54:14 InternetArchiveBot }}</ref>. So wird der Kartendienst [[Google Maps\|Maps]] durch Analyse der von [[Google Street View\|Street View]] aufgenommenen Fotos von Straßenschildern verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden [[Künstliches neuronales Netz\|neuronalen Netzes]] analysiert werden.<ref>{{Internetquelle \|autor=Zbigniew Wojna, Alex Gorban, Dar-Shyang Lee, Kevin Murphy, Qian Yu, Yeqing Li, Julian Ibarz \|url=https://arxiv.org/abs/1704.03549 \|titel=Attention-based Extraction of Structured Information from Street View Imagery \|zugriff=2020-05-01 \|sprache=en}}</ref> Viele dieser Produkte nutzten früher die Vorgängersoftware DistBelief.

	In TensorFlow werden mathematische Operationen in Form eines [[Graph (Graphentheorie)\|Graphen]] dargestellt. Der Graph repräsentiert hierbei den sequenziellen Ablauf aller von TensorFlow durchzuführenden Operationen. Das folgende Beispiel soll die grundlegende Funktionsweise unter Verwendung von [[Python (Programmiersprache)\|Python]] darstellen:		In TensorFlow werden mathematische Operationen in Form eines [[Graph (Graphentheorie)\|Graphen]] dargestellt. Der Graph repräsentiert hierbei den sequenziellen Ablauf aller von TensorFlow durchzuführenden Operationen. Das folgende Beispiel soll die grundlegende Funktionsweise unter Verwendung von [[Python (Programmiersprache)\|Python]] darstellen:
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	== Unterstützte Programmiersprachen ==		== Unterstützte Programmiersprachen ==
	TensorFlow wird aus [[Python (Programmiersprache)\|Python]]-Programmen heraus benutzt und ist in Python und [[C++]] implementiert. Es unterstützt die Programmiersprachen Python<ref>{{Cite web\|url=https://www.tensorflow.org/api_docs/python/\|title=All symbols in TensorFlow {{!}} TensorFlow\|website=TensorFlow\|language=en\|access-date=2018-02-18}}</ref>, [[C (Programmiersprache)\|C]]<ref name="C API, not C++ API, stable">{{Cite web\|url=https://www.tensorflow.org/programmers_guide/version_compat\|title=TensorFlow Version Compatibility {{!}} TensorFlow\|website=TensorFlow\|quote=Some API functions are explicitly marked as "experimental" and can change in backward incompatible ways between minor releases. These include other languages\|language=en\|access-date=2018-05-10}}</ref>, C++, [[Go (Programmiersprache)\|Go]], [[Java (Programmiersprache)\|Java]],<ref>{{Cite web\|url=https://www.tensorflow.org/api_docs/\|title=API Documentation\|accessdate=2018-06-27}}</ref> [[JavaScript]]<ref name="js">{{cite web \|title=TensorFlow.js \|url=https://js.tensorflow.org/faq/ \|accessdate=2018-06-28 \|quote=TensorFlow.js has an API similar to the TensorFlow Python API, however it does not support all of the functionality of the TensorFlow Python API.}}</ref> und [[Swift (Programmiersprache)\|Swift]].<ref>{{cite web \|title=Swift for TensorFlow \|url=https://www.tensorflow.org/api_docs/swift/ \|accessdate=2018-06-28 \|language=en \|quote=Swift for TensorFlow is an early stage research project. It has been released to enable open source development and is not yet ready for general use by machine learning developers. The API is subject to change at any time.}}</ref> Von Drittanbietern gibt es weitere Bibliotheken für die Sprachen [[C-Sharp\|C#]],<ref>{{Cite web\|title=TensorFlow.NET: .NET Standard bindings for TensorFlow\|date=2018-12-11\|url=https://github.com/SciSharp/TensorFlow.NET\|accessdate=2018-12-11}}</ref> [[Haskell (Programmiersprache)\|Haskell]],<ref>{{Cite web\|title=haskell: Haskell bindings for TensorFlow\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/tensorflow/haskell\|publisher=tensorflow\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[Julia (Programmiersprache)\|Julia]],<ref>{{cite web \|title=malmaud/TensorFlow.jl \|url=https://github.com/malmaud/TensorFlow.jl \|website=GitHub \|accessdate=2018-06-28 \|language=en}}</ref> [[R (Programmiersprache)\|R]],<ref>{{Cite web\|title=tensorflow: TensorFlow for R\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/rstudio/tensorflow\|publisher=RStudio\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[Scala (Programmiersprache)\|Scala]],<ref>{{Cite web\|title=tensorflow_scala: TensorFlow API for the Scala Programming Language\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/eaplatanios/tensorflow_scala\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[Rust (Programmiersprache)\|Rust]],<ref>{{Cite web\|title=rust: Rust language bindings for TensorFlow\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/tensorflow/rust\|publisher=tensorflow\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[OCaml]],<ref>{{Cite web\|last=Mazare\|first=Laurent\|title=tensorflow-ocaml: OCaml bindings for TensorFlow\|date=2018-02-16\|url=https://github.com/LaurentMazare/tensorflow-ocaml\|accessdate=2018-02-18}}</ref> und [[Crystal (Programmiersprache)\|Crystal]].<ref>{{Cite web\|url=https://github.com/fazibear/tensorflow.cr\|title=fazibear/tensorflow.cr\|website=GitHub\|language=en\|accessdate=2018-10-10}}</ref>		TensorFlow wird aus [[Python (Programmiersprache)\|Python]]-Programmen heraus benutzt und ist in Python und [[C++]] implementiert. Es unterstützt die Programmiersprachen Python<ref>{{Cite web\|url=https://www.tensorflow.org/api_docs/python/\|title=All symbols in TensorFlow {{!}} TensorFlow\|website=TensorFlow\|language=en\|access-date=2018-02-18}}</ref>, [[C (Programmiersprache)\|C]]<ref name="C API, not C++ API, stable">{{Cite web\|url=https://www.tensorflow.org/programmers_guide/version_compat\|title=TensorFlow Version Compatibility {{!}} TensorFlow\|website=TensorFlow\|quote=Some API functions are explicitly marked as "experimental" and can change in backward incompatible ways between minor releases. These include other languages\|language=en\|access-date=2018-05-10}}</ref>, C++, [[Go (Programmiersprache)\|Go]], [[Java (Programmiersprache)\|Java]],<ref>{{Cite web\|url=https://www.tensorflow.org/api_docs/\|title=API Documentation\|accessdate=2018-06-27}}</ref> [[JavaScript]]<ref name="js">{{cite web \|title=TensorFlow.js \|url=https://js.tensorflow.org/faq/ \|accessdate=2018-06-28 \|quote=TensorFlow.js has an API similar to the TensorFlow Python API, however it does not support all of the functionality of the TensorFlow Python API.}}</ref> und [[Swift (Programmiersprache)\|Swift]].<ref>{{cite web \|title=Swift for TensorFlow \|url=https://www.tensorflow.org/api_docs/swift/ \|accessdate=2018-06-28 \|language=en \|quote=Swift for TensorFlow is an early stage research project. It has been released to enable open source development and is not yet ready for general use by machine learning developers. The API is subject to change at any time. \|archiveurl=https://web.archive.org/web/20180628044402/https://www.tensorflow.org/api_docs/swift/ \|archivedate=2018-06-28 \|offline=yes \|archivebot=2023-01-20 07:54:14 InternetArchiveBot }}</ref> Von Drittanbietern gibt es weitere Bibliotheken für die Sprachen [[C-Sharp\|C#]],<ref>{{Cite web\|title=TensorFlow.NET: .NET Standard bindings for TensorFlow\|date=2018-12-11\|url=https://github.com/SciSharp/TensorFlow.NET\|accessdate=2018-12-11}}</ref> [[Haskell (Programmiersprache)\|Haskell]],<ref>{{Cite web\|title=haskell: Haskell bindings for TensorFlow\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/tensorflow/haskell\|publisher=tensorflow\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[Julia (Programmiersprache)\|Julia]],<ref>{{cite web \|title=malmaud/TensorFlow.jl \|url=https://github.com/malmaud/TensorFlow.jl \|website=GitHub \|accessdate=2018-06-28 \|language=en}}</ref> [[R (Programmiersprache)\|R]],<ref>{{Cite web\|title=tensorflow: TensorFlow for R\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/rstudio/tensorflow\|publisher=RStudio\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[Scala (Programmiersprache)\|Scala]],<ref>{{Cite web\|title=tensorflow_scala: TensorFlow API for the Scala Programming Language\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/eaplatanios/tensorflow_scala\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[Rust (Programmiersprache)\|Rust]],<ref>{{Cite web\|title=rust: Rust language bindings for TensorFlow\|date=2018-02-17\|url=https://github.com/tensorflow/rust\|publisher=tensorflow\|accessdate=2018-02-18}}</ref> [[OCaml]],<ref>{{Cite web\|last=Mazare\|first=Laurent\|title=tensorflow-ocaml: OCaml bindings for TensorFlow\|date=2018-02-16\|url=https://github.com/LaurentMazare/tensorflow-ocaml\|accessdate=2018-02-18}}</ref> und [[Crystal (Programmiersprache)\|Crystal]].<ref>{{Cite web\|url=https://github.com/fazibear/tensorflow.cr\|title=fazibear/tensorflow.cr\|website=GitHub\|language=en\|accessdate=2018-10-10}}</ref>

	== Literatur ==		== Literatur ==