TensorFlow ist eine weit verbreitete Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Sie wurde 2015 vom Google Brain Team als OSS freigegeben und ist – neben zum Beispiel PyTorch – eine der beliebtesten Plattformen für die Entwicklung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen.
Tensoren sind multidimensionale Arrays (eine statische Datenstruktur), die in TensorFlow verwendet werden, um Daten darzustellen. Sie sind das grundlegende Datenmodell, das für die Verarbeitung und den Austausch von Informationen zwischen Schichten von neuronalen Netzwerken verwendet wird.
TensorFlow wurde entwickelt, um Entwickelnden und Forschenden eine flexible und leistungsfähige Plattform zur Entwicklung von maschinellen Lernprojekten zu bieten. Die Bibliothek ermöglicht die Erstellung verschiedener Arten von Machine-Learning-Modellen, einschließlich neuronaler Netzwerke, Deep Learning, natürlicher Sprachverarbeitung (Natural Language Processing / NLP), Computer Vision und mehr. Zusätzlich zu TensorFlow existiert außerdem TensorBoard – ein einfach und schnell einbindbares Visualisierungs-Tool, das zur grafischen Aufbereitung von Modellmetriken, Trainingsschritten und anderen Aspekten eines Modelltrainings verwendet wird.
Anwendungsfelder
TensorFlow wird in verschiedenen Anwendungsgebieten eingesetzt, die für Robotik im Alltag und vor allem die Mensch-Roboter-Interaktion relevant sind. Darunter Bild- und Spracherkennung, Textanalyse, Gesichtserkennung, Spieleentwicklung, medizinische Bildgebung, autonomes Fahren und vieles mehr.
Lizenz
TensorFlow ist Open-Source-Software und steht unter der Apache-2.0-Lizenz. Dies bedeutet, dass Entwickler die Bibliothek ohne Copyleft frei verwenden, modifizieren und weiterverteilen können. Mehr zu Lizenztypen hier.
Betriebssysteme und Programmiersprachen
TensorFlow unterstützt verschiedene Programmiersprachen, darunter Python, C++, Java und R. Python ist jedoch die am häufigsten verwendete Sprache für TensorFlow-Entwicklungen, da sie eine umfassende und benutzerfreundliche API bietet. Es ist auf allen gängigen Betriebssystemen einsetzbar.
Erforderliche Kenntnisse
Insbesondere für Personen, die noch nie mit maschinellem Lernen oder neuronalen Netzwerken zu tun hatten, kann der Einstieg in TensorFlow komplex sein. Die vielfältigen Konzepte, APIs und Tools erfordern Zeit und Mühe, um sie vollständig zu verstehen und effektiv zu nutzen. Es existieren allerdings viele Tutorials, Bücher, offene GitHub Projekte und bereits trainierte Netzwerke, die den Einstieg vereinfachen. Diese minimieren die erforderlichen Kenntnisse an vielen Stellen.
Vorteile
TensorFlow verfügt über eine große, aktive Community, die zur Verbesserung und Weiterentwicklung der Bibliothek beiträgt. Dadurch wird der State-of-the-Art direkt in TensorFlow umgesetzt und ein schneller Zugriff auf die aktuellsten Erkenntnisse der Forschung ermöglicht. Die offizielle TensorFlow-Website bietet dazu umfangreiche Dokumentation, Tutorials und Ressourcen, die für Anfänger und Erfahrene gleichermaßen nützlich sind. Der Link zur Website ist am Ende dieses Eintrags der RimA-Wissensplattform zu finden.
Nachteile
Obwohl TensorFlow eine äußerst leistungsfähige und beliebte Bibliothek für maschinelles Lernen ist, hat sie auch einige Nachteile. Die meisten sind allerdings nicht unbedingt spezifisch für TensorFlow, sondern allgemeine Herausforderungen im Bereich des maschinellen Lernens und der KI-Entwicklung.
Komplexität
In früheren Versionen von TensorFlow gab es einige Komplexitäten und Schwierigkeiten bei der Verwendung, insbesondere wenn es um das Aufsetzen von Modellen und das Konfigurieren von Schichten ging. Mit neueren Versionen wurde versucht, diese Komplexitäten zu verringern, aber es gibt immer noch Situationen, in denen die Entwicklung von Modellen komplex sein kann. Die Existenz der Versionen untereinander kann ebenfalls verschiedene Kompatibilitätsprobleme verursachen, die durch Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Modulen aufwändig zu beheben sein können.
Optimierung
Obwohl TensorFlow GPU- und TPU-Unterstützung bietet, erfordert die Optimierung der Performance in vielen Fällen eine tiefe Kenntnis der internen Funktionsweise und der zugrundeliegenden Hardware. Dies kann für Entwickelnde, die sich hauptsächlich auf das Modellieren konzentrieren möchten, eine Herausforderung sein.
Ressourcenaufwand
Einige der Modelle, die mit TensorFlow erstellt werden, können ziemlich groß sein, insbesondere im Bereich des Deep Learning. Dies kann zu Speicher- und Ressourcenproblemen führen, insbesondere wenn die Modelle in ressourcenbeschränkten Umgebungen ausgeführt werden sollen.
Datenaufbereitung
Um den Eingabevorgaben von TensorFlow für das Training von Machine Learning Modellen gerecht zu werden, müssen Daten aufbereitet werden. Dies kann aufwendig sein.
Trotz dieser potenziellen Nachteile ist TensorFlow eine häufig verwendete, mächtige Bibliothek für Machine-Learning-Projekte und bietet eine breite Palette von Funktionen und Möglichkeiten für Entwickler*innen, die es als Bibliothek für Roboter in Assistenzfunktionen für den Alltag interessant machen.
Referenzen
Website zu TensorFlow. URL: https://www.tensorflow.org/
Website zu TensorBoard. URL: https://tensorboard.dev/
Rainald Menge-Sonnentag. (2016, November 30). Maschinelles Lernen: TensorFlow erscheint für Windows. [Online]. Verfügbar: https://www.heise.de/news/Maschinelles-Lernen-TensorFlow-erscheint-fuer-Windows-3511660.html. [Abruf Februar 15, 2024].
Julia Schmidt. (2017, Februar 16). Machine Learning: TensorFlow 1.0 freigegeben. [Online]. Verfügbar: https://www.heise.de/news/Machine-Learning-TensorFlow-1-0-freigegeben-3627778.html. [Abruf Februar 15, 2024].
Weiterführende Links
Github. Code zu TensorFlow. URL: https://github.com/tensorflow
Github. Code zu TensorBoard. URL: https://github.com/tensorflow/tensorboard
Videotutorials und mehr auf dem YouTube-Channel von TensorFlow. URL: https://www.youtube.com/@TensorFlow/playlists
Videotutorials und mehr auf Free Code Camp. URL: https://www.freecodecamp.org/news/search?query=tensorflow
Laurenz Wuttke. Einführung in Tensor Flow. [Online]. Verfügbar: https://datasolut.com/einfuehrung-in-tensorflow/. [Abruf Februar 15, 2024].
