Das Open-Source-Framework TensorFlow ist ein praktischer Begleiter in den Bereichen Machine Learning und Deep Learning, welches direkt von Google entwickelt wurde. War es damals noch für interne Zwecke fernab der Öffentlichkeit gedacht, ist es für Entwickler heute unverzichtbar. Doch wie genau hat es das Framework geschafft, sich in nur wenigen Jahren zu einer derart beliebten Lösung zu entwickeln und was sind die Vorteile des praktischen Frameworks mit dem Namen TensorFlow?

Was ist TensorFlow?

Allgemein ausgedrückt handelt es sich bei TensorFlow um ein Software-Framework, welches sich der Berechnung von Datenflussdiagrammen widmet. Hierbei geht es um die konkrete Beschreibung von maschinellen Lernalgorithmen, um diverse Deep Learning Modelle im Betrieb zu realisieren.

Ein Blick auf die konkreten Funktionen von TensorFlow zeigt, dass das Framework auf der Datenstrom-orientierten Programmierung basiert. Der sogenannte Datenflussgraph verfügt an dieser Stelle über mehrere Knoten, die durch einzelne Kanten miteinander verbunden sind. Sowohl die modellierte Erstellung der Graphen als auch deren Ausführung lassen sich mit TensorFlow umsetzen. Die Architektur des Frameworks zeigt genauer, welche Möglichkeiten zur Verfügung stehen.

Das Software-Framwork lässt sich an dieser Stelle in verschiedensten Umgebungen nutzen. Sowohl für Desktop-Geräte, im Web, für die Cloud oder im mobilen Bereich unterstützt das Framework die Entwicklung analytischer Anwendungen. Hierbei lassen sich die einzelnen Modelle auf viele Recheneinheiten trainieren, um das maschinelle Lernen zu beschleunigen. Einheiten wie CPU, GPU oder TPU lassen sich während der Anwendung jederzeit vertiefen, um eine reibungslose Anwendung zu fördern.

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TensorFlow für mobile Endgeräte

Der produktive Einsatz von TensorFlow wird auch auf mobilen Geräten uneingeschränkt möglich. Mit der Version TensorFlow 2.0 werden den Nutzern vier zentrale Bestandteile angeboten, zu denen auch TensorFlow Lite gehört. Hiermit lassen sich Modelle spezifisch auf mobilen Endgeräten bereitstellen, um beispielsweise auf Basis großer Datenmengen konkrete Vorhersagen zu ermöglichen.

Sowohl für iOS als auch für ARM64 und Raspberry Pi lassen sich Modelle erstellen. Das Konzept basiert hierzu auf einem Interpreter und einem Konverter. Während der Interpreter die Modelle auf zahlreichen Hardwaretypen ausführt, sorgt der Konverter für mehr Effizienz. So werden die Modelle in ein effizienteres Format gebracht, um sie für den Interpreter nutzbar zu gestalten. Dies steigert die Performance und ermöglicht auch bei vortrainierten Modellen, automatisierte Abläufe zu erstellen.

Programmiersprachen in Konkurrenz zu TensorFlow

Um im Bereich des Machine Learnings und der KI arbeiten zu können, gibt es neben TensorFlow zudem einige alternative Programmiersprachen und Frameworks. Hierzu gehören beispielsweise Keras, Pytorch, Theano oder Caffe. Dennoch zeichnet sich TensorFlow durch eine hervorragende Dokumentation aus, die vor allem dem prominenten Entwickler Google geschuldet ist. Auch die hohen Nutzungswerte sorgen für mehr inhaltliche Vielfalt, wodurch es mittlerweile zahlreiche Tutorials, Bücher und Anleitungen gibt. So bleibt das Framework für jeden selbst erlernbar.

Die Anwendungsbereiche

Mittlerweile ist TensorFlow als Programmiersprache in vielen Bereichen präsent, wenn es um die Automatisierung wichtiger Prozesse geht. Vor allem drei Kategorien lassen sich an dieser Stelle einteilen, um die Anwendungsbereiche von TensorFlow möglichst genau zu definieren:

Open-Source Machine Learning Plattform

Als Open-Source Machine Learning Plattform ermöglicht TensorFlow ein passgenaues Training der gewünschten Modelle. Zu den bekanntesten Modellen gehören BERT, eine Lösung zur Erkennung natürlicher Sprache und ResNet zur Bilderkennung. Die große Anzahl an vordefinierten Daten zum Training schafft in Verknüpfung mit dem Open-Source-Ansatz die Möglichkeit, selbst für Erweiterungen zu sorgen. Eine spezifische Entwicklung wird auf diese Weise nicht zum Problem.

Maschinelles Lernen und KI

Mit TensorFlow Enterprise ist ein hauseigenes Cloud-Angebot entstanden, welches sich voll und ganz dem maschinellen Lernen widmet. Dadurch lassen sich neue Anwendungen problemlos weiterentwickeln, um auch im unternehmerischen Kontext von Künstlicher Intelligenz und automatischer Erkennung zu profitieren. Mit TensorFlow Enterprise wird es für Entwickler noch einfacher, verlässliche KI-Anwendungen auf hohem Niveau für jeden Betrieb zu entwickeln.

NLP

Für die Erstellung skalierbarer Algorithmen ist TensorFlow ebenfalls eine geeignete Lösung. Durch die Erstellung effizienter Verarbeitungssysteme für natürliche Sprachen, die sowohl Textinhalte als auch akustische Signale nutzen können, lassen sich interne Prozesse deutlich spezifischer gestalten. Im Bereich NLP lassen sich die Algorithmen daher auf Basis integrierter Daten umfassend trainieren, um das beste Ergebnis für neue Projekte zu erzielen.

Die Vorteile

Einer der größten Vorteile ist die enorme Leistungsfähigkeit. Dies macht das Framework zum maschinellen Lernen und im Bereich der Künstlichen Intelligenz für jede Projektgröße zu einer beliebten Wahl. Vor allem die Möglichkeit, eigene Modelle zu entwickeln und individuelle Datenflussgraphen darzustellen, hebt sich die Lösung von der Konkurrenz ab. Diese liefert meist nur vorgefertigte Modelle, die nicht zu 100 % der tatsächlichen Anwendung entsprechen.

Vor allem die vier zentralen Bestandteile von TensorFlow ermöglichen eine schnelle und passgenaue Entwicklung. Während TensorFlow Core eine Open-Source-Bibliothek für das Trainieren moderner Modelle im Machine Learning ist, erwartet Sie mit TensorFlow.js eine praktische JavaScript-Library. So können Modelle auch auf Node.js und im Browser trainiert werden. Für mobile Endgeräte ist hingegen TensorFlow Lite bestens geeignet. Als viertes Bestandteil bietet das Framework zusätzlich eine Plattform für Experten, die als TensorFlow Extended für professionelle Umgebungen sorgt.

Ebenfalls überaus praktisch sind die vielen Einsatzmöglichkeiten, die mit TensorFlow zur Verfügung gestellt werden. So lassen sich die Funktionen beispielsweise zur Entwicklung für Smartphones, für Desktop PCs, für Server oder sogar für verteilte Systeme nutzen. Dank der Lauffähigkeit des Frameworks ist trotz der zahlreichen Umgebungen keine Übersetzung in andere Sprachen erforderlich. So sparen Sie sich den Aufwand, für jede Plattform neue Inhalte zu erstellen.

TensorFlow als wirksames Software-Framework

Wer selbst auf der Suche nach einer frei individualisierbaren und professionellen Lösung mit einer Schnittstelle zu Python ist, wird mit TensorFlow garantiert zufrieden sein. Die zahlreichen Operationen machen es leicht, sich für die passenden Anwendungen zu entscheiden und einen konkreten Datenflussgraphen zu erstellen. Durch die Anpassung der einzelnen Variablen lässt sich anschließend ein geeignetes Bild zeichnen, welches die Grundlage für KI-gestützte Programmierungen und Entwicklungen darstellt.

Auch in Zukunft wird das Framework weitere Updates und neue Versionen erhalten, die ein modernes und branchenspezifisches Programmieren vereinfachen. Nach aktuellem Stand kommt jedoch vor allem aufgrund der vielen Optionen und der effizienten Dokumentation kein anderes Framework an die enorme Leistung heran. Überzeugen Sie sich selbst und wählen Sie TensorFlow für Ihr Projekt!