Hoja de trucos de TensorFlow: por qué TensorFlow, funciones y herramientas,

Entrena tus modelos con TensorFlow

Todos los entusiastas de la tecnología quieren dominar la compleja disciplina del aprendizaje automático. Adquirir y entrenar conjuntos de datos para permitir que una computadora aprenda patrones y tome decisiones en consecuencia puede ser abrumador a veces si no conoce una manera fácil de hacerlo.

Google presentó una solución y la llamó TensorFlow. Es un marco de aprendizaje automático de código abierto que se utiliza para abordar e implementar algunos modelos complicados de redes neuronales y aprendizaje automático a gran escala para facilitar el trabajo de predicción de resultados futuros. Una parte de

Los modelos de ML que utilizan redes neuronales multicapa se denominan aprendizaje profundo. Fue desarrollado para impulsar la investigación de redes neuronales profundas de Google y ahora se puede ver en las sugerencias de búsqueda avanzada de Google. El gigante de los motores de búsqueda con el conjunto de datos más grande del mundo necesitaba alguna forma eficiente de escalar a modelos y algoritmos masivos.

TensorFlow se lanzó en 2017 y la versión actual es 2.2. TL ha sufrido varios cambios desde que se ofreció por primera vez al público. Algunos de los cambios incluyen soporte adicional para aprendizaje profundo en gráficos por computadora y la interrupción del soporte para Python 2.

Cómo funciona…

TensorFlow proporciona una API frontend de Python fácil de usar para llevarse bien con el marco, mientras que el núcleo está escrito en C++ para obtener un rendimiento de alto nivel. Python es un lenguaje fácil de aprender y trabajar y tiene un buen soporte para varios tipos de bibliotecas para hacer que el desarrollo sea más rápido y conveniente.

Se ejecuta en un marco gráfico, por lo que es multiplataforma. Se puede utilizar desde CPU y GPU hasta sistemas móviles.

La terminología da una idea de su funcionamiento.

• Tensor significa una matriz o matriz que contiene algunos conjuntos de datos. Entonces, puedes hacer un diagrama de flujo de cómo fluyen los datos en un gráfico.
• El gráfico es una estructura de datos ampliamente utilizada en varios campos de la informática y, a menudo, se usa para manejar conjuntos de datos complejos. Tiene una serie de nodos que se conectan a través de aristas.

Los nodos describen una serie de cálculos que deben realizarse, mientras que los bordes son el conjunto de datos multidimensional en el que deben realizarse las operaciones.

El gráfico se eligió deliberadamente ya que tiene muchas ventajas que le dan a la herramienta sus habilidades, como poder ejecutarse en diferentes plataformas y ser fácilmente implementable.

Google tiene su propia unidad de procesamiento de TensorFlow (TPU) personalizada, diseñada específicamente para representar los modelos de Tensor que proporcionan una mayor aceleración del cálculo.

¿Por qué TensorFlow?

• Imagine que tiene un montón de conjuntos de datos que desea modelar, pero no puede pensar en formas de hacerlo de manera eficiente o no puede descubrir cómo vincular todas las piezas que tiene, incluso con la gran cantidad de algoritmos a su disposición. Con TensorFlow, no necesita preocuparse por la abstracción de datos. Con un montón de algoritmos incluidos y redes neuronales profundas, crear una aplicación se vuelve mucho más fácil.
• Una de las características más destacadas de TensorFlow es la ejecución rápida, una forma eficiente de depurar las operaciones. Dado que la visualización se vuelve más fácil con un tablero interactivo basado en la web, puede trabajar en cada operación gráfica por separado.
• Todas las diferentes bibliotecas incluidas en esta plataforma hacen que el escalado sea mucho más rápido incluso en grandes conjuntos de datos y entre máquinas.
• Al ser de código abierto y respaldado por Google, es una de las herramientas de redes neuronales profundas más destacadas que puede tener en sus manos.
• Una de las ideas centrales detrás de la creación de TensorFlow fue limitar la potencia de procesamiento. ¡Así que incluso puedes ejecutarlo en tus sistemas móviles!
• Hay toneladas de modelos de código abierto disponibles para la plataforma que se incluyen tanto con el código como con el peso del modelo para ayudarlo a comprender todos los diferentes aspectos de esta biblioteca. Siempre puede encontrar algunos modelos relacionados con su flujo de trabajo y tal vez incluso ajustarlos mediante el aprendizaje por transferencia.

Más información: Clasificación de imágenes de Tensorflow 2.0

Aproveche al máximo TensorFlow: las herramientas

1. Tablero tensor

Como se mencionó anteriormente, TensorFlow proporciona una forma eficiente de abstracción y TensorBoard es una herramienta para hacerlo. Comprender y visualizar los gráficos, partes del gráfico y la estructura de flujo se puede hacer fácilmente con TensorBoard. Proporciona seguimiento y mantenimiento de métricas como pérdida y precisión, visualización de imágenes, textos y gráficos de modelos, proyección de incrustaciones y mucho más.

Leer: El qué es qué de Keras y TensorFlow

2. Neptuno

Otra forma de realizar un seguimiento de las métricas a través de la integración de una biblioteca. Tiene una integración lista para usar con TensorFlow y es una manera fácil de rastrear pesos, parámetros y más del modelo.

3. Herramienta hipotética

Una gran herramienta para mejorar el flujo de trabajo con Tensor, What-if funciona tal como suena. Se puede usar para comparar múltiples modelos dentro del mismo flujo de trabajo, organizar puntos de datos por similitud, visualizar resultados de inferencia, probar resultados de equidad de algoritmos y mucho más. Una herramienta útil si desea comenzar con TensorFlow.

4. Zona de juegos TensorFlow

Bastante el nombre literal, esta herramienta le permite 'jugar' con las redes neuronales de su modelo directamente en su navegador. Con funcionalidades como poder elegir el tipo de conjunto de datos, las características, las capas de vista, esta herramienta puede llevarlo un buen paso adelante en el entrenamiento de sus modelos.

5. Laboratorio de datos

Si tiene la intención de utilizar los servicios en la nube de Google para manejar y entrenar sus modelos, entonces Google Datalab le proporciona un entorno basado en portátiles Jupyter que incorpora un montón de herramientas como NumPy, Matplotlib, pandas, además de TensorFlow preinstalado y agrupado para facilitar su proceso de trabajo.

6. Facetas

Otra herramienta de visualización de datos para ayudarlo a visualizar sus conjuntos de datos masivos, formar conexiones, comprender cómo los diferentes enlaces interactúan entre sí, comparar los diferentes conjuntos de datos y los resultados e incluso los estados que tienen la mayor cantidad de muertes por tráfico.

Consulte también: Ideas de proyectos de TensorFlow

Perspectivas de futuro

El CEO de Alphabet, Sundar Pichai, ha dicho que la IA es más importante que la electricidad o el fuego. Aunque insondable, la frase del líder captura una nueva realidad. El manejo de datos es lo actual y lo próximo, y cualquier cosa que facilite hacerlo permanecerá aquí por mucho tiempo.

Machine y Deep Learning llegaron para quedarse. Ya se está debatiendo si la IA se hará cargo de los humanos o qué resultados podría tener en el futuro, ¿buenos o malos? Pero eso no niega el hecho de que es el futuro. Incluso si todavía existe un pequeño bolsillo que aún no está en la nube, se moverá allí muy pronto y es probable que las empresas que adopten la IA salgan ganando. Esto crea un gran espacio para herramientas como TensorFlow.

Las empresas están dispuestas a gastar millones para rastrear y entrenar conjuntos de datos para mantenerse por delante de sus competidores. Por lo tanto, no se sorprenda si ve un montón de bibliotecas similares a TensorFlow que se interponen en su camino en el futuro cercano.

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