Explicación de TensorFlow: componentes, funciones, plataformas admitidas y ventajas

¿Qué es TensorFlow exactamente?

Si está interesado en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, ¡ha venido al lugar correcto! En este artículo, exploraremos qué es TensorFlow, cómo funciona y de qué está hecho. ¡Sigue leyendo para aprenderlo todo!

Explicación de TensorFlow

TensorFlow es un marco de aprendizaje automático y un producto de Google. Simplifica las tareas de entrenamiento de modelos, adquisición de datos, refinamiento de resultados y servicio de predicciones. Es una biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto y Google la usa para potenciar sus numerosas tecnologías. TensorFlow hace que muchos modelos de redes neuronales y algoritmos de aprendizaje automático sean útiles para cálculos y aplicaciones.

Para su API de front-end, usa Python, y puede usarlo para crear aplicaciones. Para ejecutar las mismas aplicaciones, puede usar el popular lenguaje C++. TensorFlow es capaz de entrenar y ejecutar tecnologías de aprendizaje profundo para desarrollar incrustaciones de palabras, clasificación de dígitos, RNN (redes neuronales recurrentes) y muchos otros.

Google usa TensorFlow para mejorar la experiencia del usuario y mejorar su función de búsqueda. Un gran ejemplo de esto es el autocompletado en la barra de búsqueda de Google. Google tiene un vasto conjunto de datos y, mediante el uso del aprendizaje automático, puede mejorar la experiencia de sus usuarios.

Componentes de TensorFlow

TensorFlow contiene dos componentes principales:

• Tensor
• gráficos

Tensor

Tensor es el marco principal de Tensorflow. Un tensor es una matriz o vector que tiene n dimensiones y representa todo tipo de datos. Todos los valores presentes en un tensor poseen tipos de datos idénticos con una forma, que es la dimensionalidad del arreglo o matriz.

Un tensor podría originarse a partir de la entrada o como resultado de algún cálculo. Y todas las operaciones en TensorFlow tienen lugar en un gráfico. El nombre de estas operaciones es op node. Un tensor está formado por una arista y un nodo. Mientras que el nodo tiene el proceso matemático, el borde explica la relación entre los nodos.

gráficos

TensorFlow se basa en el marco gráfico. Su gráfico recopila y explica los cálculos que realiza el sistema durante la sesión de entrenamiento. El gráfico es bastante portátil y permite la conservación de los cálculos para que pueda usarlos cuando los necesite. También puede guardar el gráfico para uso futuro.

Los cálculos en un gráfico se realizan conectando los tensores. Los gráficos pueden ejecutarse en diferentes GPU y CPU. También puede ejecutarlos en sistemas móviles.

¿Por qué TensorFlow es tan popular?

Los creadores de TensorFlow lo habían creado a escala. Su accesibilidad es fenomenal porque cualquiera puede acceder a él. Su biblioteca tiene varias API que puede usar para construir arquitecturas complejas como redes neuronales recurrentes.

Utiliza gráficos para visualizar el desarrollo de redes neuronales para el desarrollador. Lo hace a través de Tensorboard y ayuda al desarrollador a depurar el programa, implementarlo a escala y crear soluciones sólidas. Es la biblioteca de marcos de aprendizaje profundo más popular en GitHub. Así que ya has entendido por qué es tan popular.

¿Cómo funciona TensorFlow?

Puede crear gráficos de flujo de datos con TensorFlow. Estos gráficos muestran cómo los datos pasan por una serie de nodos presentes en un gráfico. Como mencionamos anteriormente, estos nodos representan operaciones matemáticas y las conexiones entre estos nodos son tensores.

Puede usar el lenguaje Python para usar todas estas funciones. Python es bastante fácil de aprender y le brinda métodos simples para transmitir abstracciones complejas. Los nodos y tensores de TensorFlow son objetos de Python y sus aplicaciones también son aplicaciones de Python.

Pero si bien puede usar Python para trabajar con nodos y tensores, no puede usar el mismo para realizar operaciones matemáticas. Para ese propósito, tendrás que usar C++. Python solo maneja el tráfico entre las piezas de TensorFlow. Las bibliotecas de transformaciones en TensorFlow son binarios de C++, por eso necesitarás usar C++ para trabajar con ellas.

Ejecutar aplicaciones TensorFlow es fácil y conveniente. Puede ejecutarlos en la nube, en una máquina local o incluso en un teléfono inteligente. También puede usar la Unidad de procesamiento TensorFlow de Google, si la está usando en la nube. Recientemente, TensorFlow 2.0 ingresó al mercado y ha simplificado aún más la experiencia del usuario al incorporar las últimas soluciones (como la API de Keras).

Plataformas compatibles

Centrémonos ahora en qué plataformas usaría para realizar diferentes operaciones con TensorFlow. Podemos clasificar sus requisitos en dos apartados:

Desarrollo

Esta es la sección cuando entrenas a un modelo. Para esta fase, debe usar una computadora portátil o de escritorio.

Inferencia

En esta fase, ejecuta TensorFlow en una plataforma. Puede elegir entre varias plataformas, como dispositivos móviles (Android o iOS), PC de escritorio (Windows, Linux o macOS) o en la nube.

Después de entrenar un modelo, tiene la opción de usarlo en una máquina diferente. TensorFlow también permite entrenar en GPU. Los investigadores de Stanford descubrieron en 2010 que las GPU son excelentes para operaciones de álgebra y matrices. Desde ese descubrimiento, la GPU se ha convertido también en una herramienta para esas funciones. Y TensorFlow es compatible con GPU.

Leer más: Qué es qué de Keras y TensorFlow

Ventajas de TensorFlow

Sin mencionar las ventajas de TensorFlow, no podemos responder a la pregunta "¿Qué es TensorFlow?" adecuadamente.

Abstracción

La abstracción es la mayor ventaja de TensorFlow. Le permite resolver su problema centrándose en la lógica de la aplicación. Elimina el requisito de centrarse en los detalles minuciosos de un algoritmo, o el método de producir una salida a partir de una entrada particular.

Conveniente

TensorFlow tiene una interfaz muy fácil de usar, lo que la convierte en una herramienta conveniente para cualquier desarrollador. En particular, permite a los desarrolladores depurar sus aplicaciones de TensorFlow mucho más fácilmente. Tiene el modo de ejecución entusiasta a través del cual puede verificar y editar cada función gráfica de forma transparente y por separado. De lo contrario, habría tenido que modificar todo el gráfico como una sola unidad para modificarlo o evaluarlo correctamente.

Otro excelente ejemplo de la conveniencia de TensorFlow es TensorBoard. Es la herramienta de visualización de TensorFlow que le permite inspeccionar gráficos a través de un tablero interactivo basado en la web.

Respaldo de Google

TensorFlow es un producto de Brain Team de Google, y eso es una gran ventaja en sí mismo. Eso no solo ayudó a TensorFlow a desarrollarse más rápido, sino que también facilitó su implementación y uso. El silicio de la unidad de procesamiento TensorFlow de Google aumenta sustancialmente su rendimiento y le ha proporcionado muchas capacidades.

un inconveniente

TensorFlow seguramente tiene múltiples funciones, pero también tiene un inconveniente. Su implementación hace que el trabajo de obtener resultados de entrenamiento deterministas sea bastante difícil. En algunos casos, un modelo que entrenó en un sistema se comportaría de manera diferente en otro sistema, incluso si les proporciona los mismos datos.

TensorFlow frente a otros

TensorFlow no está solo en la industria de los marcos de aprendizaje automático. También tiene PyTorch, Apache MXNet y CNTK.

Pytorch está basado en Python y es bastante similar a TensorFlow. El primero es excelente para proyectos pequeños, mientras que el segundo es más adecuado para proyectos largos. CNTK es el kit de herramientas cognitivas de Microsoft y está por delante de TensorFlow en muchas áreas (manejo más rápido de redes neuronales, estructuras gráficas, etc.). Aún así, es mucho más difícil de aprender en comparación con TensorFlow.

MXNet es compatible con API de varios idiomas, incluidos Scala, Python, Perl, JavaScript, Go y R. Es el marco principal de aprendizaje profundo de Amazon para AWS. Las API nativas de MXNet son bastante desagradables de usar cuando las compara con las API de TensorFlow.

Lea también: Tensorflow vs Pytorch: comparación, características y aplicaciones

Pensamientos finales

Entonces, ¿qué es TensorFlow? Esperamos que hayas encontrado la respuesta en este artículo. Si está interesado en obtener más información sobre TensorFlow y sus capacidades, puede consultar nuestro blog. Aquí hay algunas ideas interesantes de proyectos de TensorFlow para comenzar.

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