شرح TensorFlow: المكونات والوظائف والمنصات المدعومة والمزايا

ما هو TensorFlow بالضبط؟

إذا كنت مهتمًا بالتعلم الآلي والتعلم العميق ، فقد وصلت إلى المكان الصحيح! في هذه المقالة ، سوف نستكشف ماهية TensorFlow وكيف يعمل وما هو مصنوع. اقرأ لتتعلم كل شيء!

شرح TensorFlow

TensorFlow هو إطار عمل للتعلم الآلي ومنتج من منتجات Google. إنه يبسط مهام تدريب النموذج ، واكتساب البيانات ، وتحسين النتائج ، وخدمة التنبؤات. إنها مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم العميق ، وتستخدمها Google لتمكين تقنياتها العديدة. يجعل TensorFlow العديد من نماذج الشبكات العصبية وخوارزميات التعلم الآلي مفيدة للحسابات والتطبيقات.

بالنسبة لواجهة برمجة التطبيقات للواجهة الأمامية ، فإنه يستخدم Python ، ويمكنك استخدامه لإنشاء التطبيقات. لتنفيذ نفس التطبيقات ، يمكنك استخدام لغة C ++ الشائعة. TensorFlow قادر على تدريب وتشغيل تقنيات التعلم العميق لتطوير تضمين الكلمات وتصنيف الأرقام وشبكات RNN (الشبكات العصبية المتكررة) وغيرها الكثير.

تستخدم Google TensorFlow لتحسين تجربة المستخدم وتحسين ميزة البحث الخاصة به. وخير مثال على ذلك هو الملء التلقائي في شريط البحث في Google. تمتلك Google مجموعة بيانات ضخمة ، وباستخدام التعلم الآلي ، يمكنها تحسين تجربة مستخدميها.

مكونات TensorFlow

يحتوي TensorFlow على مكونين أساسيين:

• موتر
• الرسوم البيانية

موتر

Tensor هو الإطار الرئيسي لـ Tensorflow. الموتر هو مصفوفة أو متجه لها أبعاد n وتمثل جميع أنواع البيانات. تمتلك جميع القيم الموجودة في الموتر أنواع بيانات متطابقة ذات شكل ، وهو أبعاد المصفوفة أو المصفوفة.

يمكن أن ينشأ الموتر من المدخلات أو نتيجة لبعض الحسابات. وتتم جميع العمليات في TensorFlow في رسم بياني. اسم هذه العمليات هو op node. يتكون الموتر من حافة وعقدة. بينما تحتوي العقدة على العملية الحسابية ، تشرح الحافة العلاقة بين العقد.

الرسوم البيانية

يعتمد TensorFlow على إطار عمل الرسم البياني. يجمع الرسم البياني الخاص به ويشرح الحسابات التي يجريها النظام أثناء جلسة التدريب. الرسم البياني قابل للتنقل تمامًا ويتيح الاحتفاظ بالعمليات الحسابية حتى تتمكن من استخدامها متى احتجت إليها. يمكنك أيضًا حفظ الرسم البياني لاستخدامه في المستقبل أيضًا.

تتم العمليات الحسابية في الرسم البياني من خلال ربط الموترات. يمكن تشغيل الرسوم البيانية على وحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية المختلفة. يمكنك تشغيلها على أنظمة المحمول أيضًا.

لماذا يحظى TensorFlow بشعبية كبيرة؟

ابتكره مبتكرو TensorFlow لتوسيع نطاقه. إمكانية الوصول إليها استثنائية لأنه يمكن لأي شخص الوصول إليها. تحتوي مكتبتها على واجهة برمجة تطبيقات مختلفة يمكنك استخدامها لإنشاء بنى معقدة مثل الشبكات العصبية المتكررة.

يستخدم الرسوم البيانية لتصور تطور الشبكات العصبية للمطور. يقوم بذلك من خلال Tensorboard ويساعد المطور في تصحيح أخطاء البرنامج والنشر على نطاق واسع وبناء حلول قوية. إنها مكتبة إطار عمل التعلم العميق الأكثر شيوعًا على GitHub. لقد فهمت الآن سبب شعبيتها.

كيف يعمل TensorFlow؟

يمكنك إنشاء رسوم بيانية لتدفق البيانات باستخدام TensorFlow. توضح هذه الرسوم البيانية كيف تمر البيانات عبر سلسلة من العقد الموجودة في الرسم البياني. كما ذكرنا سابقًا ، تمثل هذه العقد عمليات حسابية ، والوصلات بين هذه العقد هي موترات.

يمكنك استخدام لغة Python لاستخدام كل هذه المرافق. لغة Python سهلة التعلم وتعطيك طرقًا بسيطة لنقل التجريدات المعقدة. العقد والموترات في TensorFlow هي كائنات Python ، وتطبيقاتها هي تطبيقات Python أيضًا.

لكن بينما يمكنك استخدام Python للعمل مع العقد والموترات ، لا يمكنك استخدام نفس الشيء لإجراء عمليات حسابية. لهذا الغرض ، سيتعين عليك استخدام C ++. تتعامل Python فقط مع حركة المرور بين قطع TensorFlow. مكتبات التحولات في TensorFlow عبارة عن ثنائيات C ++ ، ولهذا السبب ستحتاج إلى استخدام C ++ للعمل معها.

تشغيل تطبيقات TensorFlow سهل ومريح. يمكنك تشغيلها على السحابة أو على جهاز محلي أو حتى على هاتف ذكي. يمكنك أيضًا استخدام وحدة معالجة TensorFlow من Google ، إذا كنت تستخدمها على السحابة. في الآونة الأخيرة ، دخلت TensorFlow 2.0 إلى السوق ، وقد عملت على تبسيط تجربة المستخدم بشكل أكبر من خلال دمج أحدث الحلول (مثل Keras API).

المنصات المدعومة

دعنا الآن نركز على الأنظمة الأساسية التي ستستخدمها لإجراء عمليات مختلفة باستخدام TensorFlow. يمكننا تصنيف متطلباته إلى قسمين:

التطور

هذا هو القسم الذي تقوم فيه بتدريب عارضة أزياء. في هذه المرحلة ، يجب عليك استخدام جهاز كمبيوتر محمول أو كمبيوتر مكتبي.

الإستنباط

في هذه المرحلة ، تقوم بتشغيل TensorFlow على منصة. يمكنك الاختيار من بين العديد من الأنظمة الأساسية مثل الأجهزة المحمولة (Android أو iOS) أو أجهزة الكمبيوتر المكتبية (Windows أو Linux أو macOS) أو على السحابة.

بعد تدريب النموذج ، لديك خيار استخدامه على جهاز مختلف. يسمح TensorFlow بالتدريب على وحدات معالجة الرسومات أيضًا. اكتشف باحثو ستانفورد في عام 2010 أن وحدات معالجة الرسومات ممتازة لعمليات الجبر والمصفوفة. منذ هذا الاكتشاف ، أصبح GPU أداة لهذه الوظائف أيضًا. و TensorFlow متوافق مع وحدات معالجة الرسومات.

اقرأ المزيد: ماذا عن Keras و TensorFlow

مزايا TensorFlow

بدون ذكر مزايا TensorFlow ، لا يمكننا الإجابة على السؤال "ما هو TensorFlow؟" على وجه صحيح.

التجريد

يعتبر التجريد أكبر ميزة لـ TensorFlow. يتيح لك حل مشكلتك من خلال التركيز على منطق التطبيق. إنه يزيل متطلبات التركيز على التفاصيل الدقيقة للخوارزمية ، أو طريقة إنتاج ناتج من إدخال معين.

مناسب

يتمتع TensorFlow بواجهة سهلة الاستخدام للغاية ، مما يجعله أداة ملائمة لأي مطور. على وجه الخصوص ، يسمح للمطورين بتصحيح أخطاء تطبيقات TensorFlow الخاصة بهم بسهولة أكبر. إنه يحتوي على وضع التنفيذ الشغوف الذي يمكنك من خلاله فحص كل وظيفة رسم بياني وتحريرها بشفافية وبشكل منفصل. وإلا ، فسيتعين عليك تعديل الرسم البياني بأكمله كوحدة واحدة لتعديله أو تقييمه بشكل صحيح.

مثال ممتاز آخر على راحة TensorFlow هو TensorBoard. إنها أداة التصور في TensorFlow التي تتيح لك فحص الرسوم البيانية من خلال لوحة معلومات تفاعلية على شبكة الإنترنت.

دعم جوجل

TensorFlow هو أحد منتجات فريق Brain التابع لجوجل ، وهذه ميزة كبيرة في حد ذاتها. لم يساعد ذلك TensorFlow في التطوير بشكل أسرع فحسب ، بل سهل أيضًا نشره واستخدامه. تعمل وحدة معالجة TensorFlow من Google على تعزيز أدائها بشكل كبير وقدمت لها العديد من الإمكانات.

عيب واحد

من المؤكد أن TensorFlow له العديد من الميزات ، ولكن له أيضًا عيبًا. تنفيذه يجعل مهمة الحصول على نتائج تدريب حتمية صعبة إلى حد ما. في بعض الحالات ، قد يتصرف النموذج الذي قمت بتدريبه على نظام ما بشكل مختلف في نظام آخر حتى إذا قمت بتزويدهم بنفس البيانات.

TensorFlow مقابل الآخرين

TensorFlow ليست وحدها في صناعة أطر التعلم الآلي. لديك أيضًا PyTorch و Apache MXNet و CNTK.

يعتمد Pytorch على Python وهو مشابه تمامًا لـ TensorFlow. الأول ممتاز للمشاريع الصغيرة ، بينما الأخير مناسب بشكل أفضل للمشاريع الطويلة. CNTK هي مجموعة أدوات Microsoft Cognitive Toolkit وهي متقدمة على TensorFlow في العديد من المجالات (معالجة أسرع للشبكات العصبية ، هياكل الرسم البياني ، إلخ). ومع ذلك ، فإن التعلم أكثر صعوبة مقارنة بـ TensorFlow.

يدعم MXNet واجهات برمجة تطبيقات متعددة اللغات ، بما في ذلك Scala و Python و Perl و JavaScript و Go و R. إنه إطار عمل التعلم العميق الأساسي لـ Amazon لـ AWS. يعد استخدام واجهات برمجة التطبيقات الأصلية لـ MXNet أمرًا مزعجًا عند مقارنتها بواجهات برمجة التطبيقات الخاصة بـ TensorFlow.

اقرأ أيضًا: Tensorflow vs Pytorch - مقارنة ، ميزات وتطبيقات

افكار اخيرة

إذن ، ما هو TensorFlow؟ نأمل أن تجد الجواب في هذا المقال. إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن TensorFlow وإمكانياته ، فيمكنك مراجعة مدونتنا. إليك بعض أفكار مشروع TensorFlow الممتعة لتبدأ بها.

يمكنك أيضًا إلقاء نظرة على دورات التعلم الآلي لدينا وبدء رحلة التعلم الخاصة بك هناك. ستساعدك دوراتنا الشاملة على التخلص من كل شكوكك وتطوير المهارات اللازمة لتصبح خبيرًا في التعلم الآلي. تم تصميم دبلوم PG في IIIT-B & upGrad في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 450 ساعة من التدريب الصارم ، وأكثر من 30 دراسة حالة ومهمة ، وحالة خريجي IIIT-B ، وأكثر من 5 مشاريع عملية تتويجا عملية ومساعدة وظيفية مع كبرى الشركات.