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Novedades en TensorFlow 2.15: Impulsando el aprendizaje automático
Introducción a TensorFlow
TensorFlow es una biblioteca de código abierto para aprendizaje automático creada por Google. Desde 2015, ha sido esencial para tareas de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural.
Actualizaciones clave en TensorFlow 2.15
TensorFlow 2.15 trae consigo optimizaciones y nuevas características que mejoran su rendimiento y flexibilidad:
Optimización para CPUs
La versión incluye optimizaciones de oneDNN para CPUs en plataformas Windows x64 y x86, beneficiando a quienes no disponen de GPUs.
Mejoras en tf.function
Nuevos tipos, como tf.types.experimental.TraceType, proporcionan un control más detallado en el desarrollo de funciones personalizadas.
Gestión de datos avanzada
La traslación de la opción warm_start a tf.data.Options facilita el manejo de pipelines de datos, optimizando el procesamiento de grandes volúmenes de información.
Otros cambios notables
Se incorpora el TensorFlow Quantizer, opciones para salidas de gradiente dispersas y actualizaciones en TensorFlow Lite. Además, Keras, la API de alto nivel, introduce nuevas operaciones y argumentos.
Para principiantes: ¿Qué es TensorFlow?
TensorFlow es una biblioteca que facilita el diseño y despliegue de modelos de aprendizaje automático. Proporciona herramientas, librerías y recursos para investigadores y desarrolladores.
Orígenes de TensorFlow
Nacido en Google Brain, TensorFlow surgió como una evolución de DistBelief, una herramienta interna de Google. Mientras DistBelief tenía limitaciones, TensorFlow se diseñó para ser más flexible y robusto.