LMI-MAG1 DEC 2019 - Magazine - Page 38
FOCUS
Intelligence artificielle
transparente, au lieu de construire le graphique entier comme un seul objet opaque et de l’évaluer en une
seule fois. De plus, la suite de visualisation TensorBoard
permet d’inspecter et d’esquisser le fonctionnement des
graphiques à l’aide d’un tableau de bord Web interactif.
Les bibliothèques
des transformations
disponibles via
TensorFlow sont
écrites sous forme
de binaires C++
hautes performances.
L’autre avantage de TensorFlow, c’est qu’il est supporté
par une entreprise commerciale de premier plan. Google
a non seulement soutenu le rythme de développement
rapide du projet, mais le géant du Net a également créé de
nombreuses offres significatives autour de TensorFlow qui
facilitent son déploiement et son utilisation. C’est le cas
du silicium TensorFlow Processing Unit (TPU) mentionné
ci-dessus qui accélère les performances dans le cloud de
Google ; d’un hub en ligne pour partager les modèles créés
avec le framework ; de versions du framework adaptées
aux navigateurs mobiles ; et plus encore.
Une réserve cependant : certains détails dans la mise
en œuvre de TensorFlow font qu’il est dur d’obtenir des
résultats totalement déterministes en matière d’entraînement de modèles pour certains types de training.
Parfois, un modèle entraîné sur un système ne se comportera pas strictement de la même façon qu’un modèle
entraîné sur un autre système, même si on fournit à chacun exactement les mêmes données. Les raisons sont
difficiles à appréhender – cela peut être lié par exemple
à la manière dont sont répartis les nombres aléatoires et
l’endroit où ils se trouvent, ou à certains comportements
non déterministes lors de l’utilisation des GPU. Cela dit,
il est possible de contourner ces problèmes, et l’équipe
de TensorFlow envisage d’autres contrôles pour agir sur
le déterminisme dans un flux de travail.
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38 / Décembre 2019