TensorFlow erklärt: Komponenten, Funktionen, unterstützte Plattformen und Vorteile

Was genau ist TensorFlow?

Wenn Sie sich für Machine Learning und Deep Learning interessieren, dann sind Sie bei uns genau richtig! In diesem Artikel werden wir untersuchen, was TensorFlow ist, wie es funktioniert und woraus es besteht. Lesen Sie weiter, um alles zu erfahren!

TensorFlow erklärt

TensorFlow ist ein Framework für maschinelles Lernen und ein Produkt von Google. Es vereinfacht die Aufgaben des Modelltrainings, der Datenerfassung, der Ergebnisverfeinerung und der Bereitstellung von Vorhersagen. Es ist eine Open-Source-Deep-Learning-Bibliothek, und Google nutzt sie, um ihre zahlreichen Technologien zu stärken. TensorFlow macht viele neuronale Netzwerkmodelle und maschinelle Lernalgorithmen für Berechnungen und Anwendungen nützlich.

Für seine Front-End-API verwendet es Python, und Sie können damit Anwendungen erstellen. Um dieselben Apps auszuführen, können Sie die beliebte Sprache C++ verwenden. TensorFlow ist in der Lage, Deep-Learning-Technologien zu trainieren und auszuführen, um Wörterinbettung, Ziffernklassifizierung, RNNs (rekurrente neuronale Netze) und viele andere zu entwickeln.

Google verwendet TensorFlow, um die Benutzererfahrung zu verbessern und seine Suchfunktion zu verbessern. Ein gutes Beispiel dafür ist das Autofill in der Suchleiste von Google. Google verfügt über einen riesigen Datensatz, und durch den Einsatz von maschinellem Lernen können sie die Erfahrung ihrer Nutzer verbessern.

TensorFlow-Komponenten

TensorFlow enthält zwei Hauptkomponenten:

• Tensor
• Grafiken

Tensor

Tensor ist das Hauptframework von Tensorflow. Ein Tensor ist eine Matrix oder ein Vektor, der n-dimensional ist und alle Arten von Daten darstellt. Alle in einem Tensor vorhandenen Werte besitzen identische Datentypen mit einer Form, die die Dimensionalität des Arrays oder der Matrix ist.

Ein Tensor könnte aus einer Eingabe oder als Ergebnis einer Berechnung stammen. Und alle Operationen in TensorFlow finden in einem Diagramm statt. Der Name dieser Operationen ist op node. Ein Tensor besteht aus einer Kante und einem Knoten. Während der Knoten den mathematischen Prozess hat, erklärt die Kante die Beziehung zwischen den Knoten.

Grafiken

TensorFlow basiert auf dem Graph-Framework. Sein Diagramm sammelt und erklärt die Berechnungen, die das System während der Trainingseinheit durchführt. Das Diagramm ist ziemlich portabel und ermöglicht die Aufbewahrung von Berechnungen, sodass Sie sie verwenden können, wann immer Sie sie benötigen. Sie können das Diagramm auch für die zukünftige Verwendung speichern.

Die Berechnungen in einem Graphen erfolgen durch Verbinden der Tensoren. Graphen können auf verschiedenen GPUs und CPUs ausgeführt werden. Sie können sie auch auf mobilen Systemen ausführen.

Warum ist TensorFlow so beliebt?

Die Schöpfer von TensorFlow hatten es maßstabsgetreu erstellt. Seine Zugänglichkeit ist phänomenal, weil jeder darauf zugreifen kann. Seine Bibliothek verfügt über verschiedene APIs, mit denen Sie komplexe Architekturen wie Recurrent Neural Networks erstellen können.

Es verwendet Graphen, um die Entwicklung von neuronalen Netzen für den Entwickler zu visualisieren. Dies geschieht über Tensorboard und hilft dem Entwickler beim Debuggen des Programms, bei der Bereitstellung in großem Maßstab und beim Erstellen robuster Lösungen. Es ist die beliebteste Deep-Learning-Framework-Bibliothek auf GitHub. Sie haben also inzwischen verstanden, warum es so beliebt ist.

Wie funktioniert TensorFlow?

Mithilfe von TensorFlow können Sie Datenflussdiagramme erstellen. Diese Diagramme zeigen, wie Daten eine Reihe von Knoten durchlaufen, die in einem Diagramm vorhanden sind. Wie bereits erwähnt, stellen diese Knoten mathematische Operationen dar, und die Verbindungen zwischen diesen Knoten sind Tensoren.

Sie können die Python-Sprache verwenden, um all diese Möglichkeiten zu nutzen. Python ist recht einfach zu lernen und gibt Ihnen einfache Methoden, um komplexe Abstraktionen zu vermitteln. Die Knoten und Tensoren von TensorFlow sind Python-Objekte, und seine Anwendungen sind ebenfalls Python-Anwendungen.

Aber während Sie Python verwenden können, um mit Knoten und Tensoren zu arbeiten, können Sie dieselben nicht verwenden, um mathematische Operationen durchzuführen. Zu diesem Zweck müssen Sie C++ verwenden. Python wickelt nur den Datenverkehr zwischen den Teilen von TensorFlow ab. Die Bibliotheken der Transformationen in TensorFlow sind C++-Binärdateien, deshalb müssen Sie C++ verwenden, um mit ihnen zu arbeiten.

Das Ausführen von TensorFlow-Anwendungen ist einfach und bequem. Sie können sie in der Cloud, auf einem lokalen Computer oder sogar auf einem Smartphone ausführen. Sie können auch die TensorFlow Processing Unit von Google verwenden, wenn Sie sie in der Cloud verwenden. Vor kurzem kam TensorFlow 2.0 auf den Markt und hat die Benutzererfahrung weiter vereinfacht, indem es die neuesten Lösungen (wie die Keras-API) integriert hat.

Unterstützte Plattformen

Konzentrieren wir uns nun darauf, welche Plattformen Sie verwenden würden, um verschiedene Vorgänge mit TensorFlow auszuführen. Wir können seine Anforderungen in zwei Abschnitte einteilen:

Entwicklung

Dies ist der Abschnitt, in dem Sie ein Modell trainieren. Für diese Phase sollten Sie einen Laptop oder Desktop-Computer verwenden.

Inferenz

In dieser Phase führen Sie TensorFlow auf einer Plattform aus. Sie können aus verschiedenen Plattformen wie Mobilgeräten (Android oder iOS), Desktop-PCs (Windows, Linux oder macOS) oder in der Cloud wählen.

Nachdem Sie ein Modell trainiert haben, haben Sie die Möglichkeit, es auf einem anderen Computer zu verwenden. TensorFlow ermöglicht auch das Training auf GPUs. Stanfords Forscher entdeckten 2010, dass GPUs hervorragend für Algebra- und Matrixoperationen geeignet sind. Seit dieser Entdeckung ist die GPU auch zu einem Werkzeug für diese Funktionen geworden. Und TensorFlow ist mit GPUs kompatibel.

Lesen Sie mehr: Was ist was von Keras und TensorFlow

Vorteile von TensorFlow

Ohne die Vorteile von TensorFlow zu erwähnen, können wir die Frage „Was ist TensorFlow?“ nicht beantworten. richtig.

Abstraktion

Abstraktion ist der größte Vorteil von TensorFlow. Es ermöglicht Ihnen, Ihr Problem zu lösen, indem Sie sich auf die Logik der Anwendung konzentrieren. Es beseitigt die Notwendigkeit, sich auf die winzigen Details eines Algorithmus oder die Methode zur Erzeugung einer Ausgabe aus einer bestimmten Eingabe zu konzentrieren.

Praktisch

TensorFlow hat eine sehr einfach zu bedienende Oberfläche, die es zu einem praktischen Werkzeug für jeden Entwickler macht. Insbesondere ermöglicht es Entwicklern, ihre TensorFlow-Apps viel einfacher zu debuggen. Es hat den eifrigen Ausführungsmodus, durch den Sie jede Diagrammfunktion transparent und separat überprüfen und bearbeiten können. Andernfalls müssten Sie das gesamte Diagramm als einzelne Einheit ändern, um es richtig zu ändern oder auszuwerten.

Ein weiteres hervorragendes Beispiel für die Benutzerfreundlichkeit von TensorFlow ist TensorBoard. Es ist das Visualisierungstool von TensorFlow, mit dem Sie Diagramme über ein webbasiertes und interaktives Dashboard untersuchen können.

Googles Rückendeckung

TensorFlow ist ein Produkt von Googles Brain Team, und das ist an sich schon ein großer Vorteil. Das hat TensorFlow nicht nur bei der schnelleren Entwicklung geholfen, sondern auch die Bereitstellung und Verwendung vereinfacht. Das Silizium der TensorFlow Processing Unit von Google steigert seine Leistung erheblich und hat ihm viele Fähigkeiten verliehen.

Ein Nachteil

TensorFlow hat sicherlich mehrere Funktionen, aber es hat auch einen Nachteil. Seine Implementierung macht es ziemlich schwierig, deterministische Trainingsergebnisse zu erhalten. In manchen Fällen würde sich ein Modell, das Sie auf einem System trainiert haben, auf einem anderen System anders verhalten, selbst wenn Sie ihm dieselben Daten zuführen.

TensorFlow im Vergleich zu anderen

TensorFlow ist nicht allein in der Branche der Frameworks für maschinelles Lernen. Sie haben auch PyTorch, Apache MXNet und CNTK.

Pytorch basiert auf Python und ist TensorFlow ziemlich ähnlich. Ersteres eignet sich hervorragend für kleine Projekte, während letzteres besser für lange Projekte geeignet ist. CNTK ist das Microsoft Cognitive Toolkit und in vielen Bereichen (schnellerer Umgang mit neuronalen Netzen, Graphstrukturen etc.) TensorFlow voraus. Dennoch ist es im Vergleich zu TensorFlow viel schwieriger zu lernen.

MXNet unterstützt mehrere Sprach-APIs, einschließlich Scala, Python, Perl, JavaScript, Go und R. Es ist das primäre Deep-Learning-Framework von Amazon für AWS. Die nativen APIs von MXNet sind ziemlich unangenehm zu verwenden, wenn man sie mit den APIs von TensorFlow vergleicht.

Lesen Sie auch: Tensorflow vs. Pytorch – Vergleich, Funktionen und Anwendungen

Abschließende Gedanken

Also, was ist TensorFlow? Wir hoffen, dass Sie die Antwort in diesem Artikel gefunden haben. Wenn Sie daran interessiert sind, mehr über TensorFlow und seine Funktionen zu erfahren, können Sie unseren Blog besuchen. Hier sind einige interessante TensorFlow-Projektideen für den Einstieg.

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