TensorFlow est une bibliothèque open-source développée par Google pour le calcul numérique et l'apprentissage automatique. Elle permet aux développeurs de créer et d'entraîner des modèles de machine learning à grande échelle, en particulier des réseaux de neurones profonds.
La bibliothèque utilise des graphes de flux de données pour représenter les calculs mathématiques. Ces graphes sont composés de nœuds (opérations) et d'arêtes (tenseurs, d'où le nom TensorFlow). Cette approche facilite la parallélisation des calculs sur différents processeurs ou GPU.
TensorFlow offre une API de haut niveau appelée Keras, qui simplifie la création de modèles complexes. Voici un exemple simple de création d'un réseau de neurones avec TensorFlow et Keras :
import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])TensorFlow est largement utilisé dans l'industrie et la recherche pour des applications telles que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, et la prédiction de séries temporelles. Il s'intègre bien avec d'autres outils d'analyse de données comme NumPy et Pandas, et peut être déployé sur diverses plateformes, des serveurs cloud aux appareils mobiles.
