TensorFlow
TensorFlow ist eine quelloffene Software-Bibliothek für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, die von Google entwickelt wurde.
TensorFlow
TensorFlow ist eine quelloffene Software-Bibliothek für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, die von Google entwickelt wurde. Das Framework ermöglicht das Training und die Bereitstellung von neuronalen Netzwerken und Deep-Learning-Modellen auf verschiedenen Plattformen – von Servern und Cloud-Systemen bis hin zu mobilen Geräten und Webbrowsern. TensorFlow gilt als eines der weltweit am weitesten verbreiteten Machine-Learning-Frameworks und wird sowohl in der Forschung als auch in produktiven Unternehmensanwendungen eingesetzt.
Überblick
- Typ: Open-Source Machine-Learning-Framework
- Entwickler: Google Brain Team (heute Teil von Google DeepMind)
- Erstveröffentlichung: November 2015
- Aktuelle Version: TensorFlow 2.x
- Lizenz: Apache License 2.0
- Programmiersprachen: Python, C++ (Kern), mit APIs für JavaScript, Java, Swift, Go
- Hauptsitz: Mountain View, Kalifornien, USA (Google)
- Website: tensorflow.org
- GitHub: github.com/tensorflow/tensorflow (ca. 193.000 Stars)
Produkte und Komponenten
TensorFlow bietet ein umfassendes Ökosystem von Tools und Bibliotheken:
| Produkt | Beschreibung |
|---|---|
| TensorFlow Core | Das Kernframework für Training und Inferenz von ML-Modellen |
| Keras | Hochlevel-API für schnelle Modellentwicklung (seit TensorFlow 2.0 integriert) |
| LiteRT (ehemals TensorFlow Lite) | Optimierte Runtime für Mobile- und Embedded-Geräte |
| TensorFlow.js | JavaScript-Bibliothek für ML im Browser und Node.js |
| TensorFlow Extended (TFX) | End-to-End-Plattform für produktionsreife ML-Pipelines |
| TensorFlow Serving | Hochleistungs-System für Modell-Deployment auf Servern |
| TensorFlow Enterprise | Google Cloud-optimierte Distribution mit Enterprise-Support |
Weitere Bibliotheken und Erweiterungen
- TensorFlow Probability: Probabilistisches Reasoning und statistische Analysen
- TensorFlow Decision Forests: Entscheidungsbäume und Random Forests
- TensorFlow Graphics: Deep Learning für Computergrafik
- TensorFlow Model Optimization: Modellkomprimierung und Quantisierung
- TensorFlow Data Validation: Datenvalidierung für ML-Pipelines
- TensorFlow Transform: Feature Engineering in großem Maßstab
Geschichte und Entwicklung
Ursprung bei Google Brain (2011–2015)
Das Google Brain-Projekt wurde 2011 als Forschungsinitiative von Jeff Dean, Greg Corrado und Andrew Ng (Stanford) gegründet. Das Team entwickelte zunächst DistBelief, ein proprietäres Deep-Learning-System, das intern bei Google erfolgreich eingesetzt wurde. Der Erfolg von DistBelief führte zur Entwicklung einer flexibleren und skalierbareren Nachfolge-Plattform.
Open-Source-Veröffentlichung (2015)
Im November 2015 veröffentlichte Google TensorFlow als Open-Source-Software unter der Apache License 2.0. Das Framework wurde als “System der zweiten Generation” von Google Brain konzipiert und sollte sowohl Forschern als auch Entwicklern zugänglich sein.
Wichtige Meilensteine
| Jahr | Ereignis |
|---|---|
| 2015 | Erstveröffentlichung von TensorFlow |
| 2017 | TensorFlow 1.0 (Februar), TensorFlow Lite angekündigt (Mai) |
| 2018 | TensorFlow.js 1.0 für JavaScript-ML |
| 2019 | TensorFlow 2.0 mit Keras-Integration und Eager Execution (September) |
| 2023 | Fusion von Google Brain und DeepMind zu Google DeepMind (April) |
| 2024 | TensorFlow Lite wird in LiteRT umbenannt |
TensorFlow 2.0
Die im September 2019 veröffentlichte Version 2.0 brachte signifikante Verbesserungen:
- Eager Execution als Standard (statt statischer Berechnungsgraphen)
- Vollständige Integration von Keras als hochlevel API
- Vereinfachte API-Struktur und verbesserte Benutzerfreundlichkeit
- Bessere Unterstützung für verteiltes Training
Team und Führung
TensorFlow wurde ursprünglich von Forschern und Ingenieuren des Google Brain-Teams entwickelt. Zu den wichtigsten Personen gehören:
Gründer und Schlüsselfiguren
- Jeff Dean: Co-Founder von Google Brain, Designer und Implementierer der ersten TensorFlow-Version. Heute Chief Scientist bei Google und Leiter von Google DeepMind.
- Greg Corrado: Mitgründer von Google Brain
- Andrew Ng: Stanford-Professor und Co-Founder von Google Brain (später Gründer von Coursera und deeplearning.ai)
Aktuelle Governance
Nach der Fusion von Google Brain mit DeepMind im April 2023 zu Google DeepMind wird die weitere Entwicklung von TensorFlow unter dem Dach dieser Organisation fortgeführt. Jeff Dean berichtet als Chief Scientist direkt an CEO Sundar Pichai.
Eigentümer und Lizenzierung
TensorFlow ist ein vollständig quelloffenes Projekt unter der Apache License 2.0, das von Google LLC (Alphabet Inc.) entwickelt und gepflegt wird. Es gibt keine externen Investoren im klassischen Sinne, da TensorFlow als strategisches Open-Source-Projekt von Google finanziert wird.
Die Open-Source-Community trägt erheblich zur Weiterentwicklung bei. Beiträge werden über GitHub verwaltet, wobei ein Contributor License Agreement (CLA) erforderlich ist.
Konkurrenz
TensorFlow steht im Wettbewerb mit mehreren anderen Machine-Learning-Frameworks:
| Framework | Entwickler | Stärken |
|---|---|---|
| PyTorch | Meta AI | Dynamische Graphen, dominiert in der Forschung (~85% akademische Paper) |
| JAX | Hochperformante numerische Berechnungen, funktionaler Ansatz | |
| Keras 3 | Keras-Team | Multi-Backend (TensorFlow, PyTorch, JAX) |
| Apache MXNet | Apache Foundation | Skalierbarkeit, AWS-Integration |
| ONNX | Microsoft, Facebook | Interoperabilität zwischen Frameworks |
Marktposition 2025
Stand 2025 hält TensorFlow einen Marktanteil von etwa 38% bei der Gesamtadoption, während PyTorch bei etwa 23% liegt. In der akademischen Forschung dominiert jedoch PyTorch mit etwa 85% der Deep-Learning-Publikationen. TensorFlow behält Stärken im Enterprise-Bereich und bei der Deployment-Infrastruktur (TensorFlow Serving, LiteRT).
Anwendungsbeispiele
TensorFlow wird in zahlreichen Branchen und Anwendungen eingesetzt:
- GE Healthcare: Beschleunigung und Verbesserung der Genauigkeit von MRT-Analysen
- Google DermAssist: Mobile App zur Erkennung von Hauterkrankungen
- Twitter/X: Ranking von Tweets nach Relevanz für Nutzer
- Spotify: Reinforcement Learning für Playlist-Generierung
- Google-Produkte: Android-Spracherkennung, Google Fotos-Suche, Smart Reply
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