Aide-mémoire TensorFlow : pourquoi TensorFlow, fonctions et outils,

Entraînez vos modèles avec TensorFlow

Tout passionné de technologie souhaite maîtriser la discipline complexe de l'apprentissage automatique. L'acquisition et la formation d'ensembles de données pour permettre à un ordinateur d'apprendre des modèles et de prendre des décisions en conséquence peuvent parfois être écrasantes si vous ne connaissez pas une solution simple.

Google a proposé une solution et l'a appelée TensorFlow. Il s'agit d'un cadre d'apprentissage automatique open source utilisé pour aborder et mettre en œuvre certains modèles délicats d'apprentissage automatique à grande échelle et de réseau neuronal afin de faciliter la tâche de prédire les résultats futurs. Une partie de

Les modèles ML qui utilisent des réseaux de neurones multicouches sont appelés apprentissage en profondeur. Il a été développé pour stimuler la recherche sur les réseaux neuronaux profonds de Google et peut maintenant être vu dans les suggestions de recherche avancées de Google. Le géant des moteurs de recherche disposant du plus grand ensemble de données au monde avait besoin d'un moyen efficace pour passer à des modèles et algorithmes massifs.

TensorFlow a été lancé en 2017 et la version actuelle est la 2.2. TL a subi plusieurs changements depuis sa première offre au public. Certains des changements incluent une prise en charge supplémentaire de l'apprentissage en profondeur dans l'infographie et l'arrêt de la prise en charge de Python 2.

Comment ça fonctionne…

TensorFlow fournit une API frontale Python facile à utiliser pour s'adapter au framework tandis que le noyau est écrit en C++ pour obtenir des performances de haut niveau. Python est un langage facile à apprendre et à utiliser et prend bien en charge divers types de bibliothèques pour rendre le développement plus rapide et pratique.

Il fonctionne sur un cadre graphique, ce qui le rend multiplateforme. Il peut être utilisé des CPU et des GPU aux systèmes mobiles.

La terminologie donne une idée de son fonctionnement

• Tenseur signifie un tableau ou une matrice contenant des ensembles de données. Ainsi, vous pouvez créer un organigramme de la façon dont les données circulent dans un graphique.
• Le graphe est une structure de données largement utilisée dans divers domaines de l'informatique et est souvent utilisée pour gérer des ensembles de données complexes. Il a une série de nœuds qui sont connectés par des arêtes.

Les nœuds décrivent une série de calculs qui doivent être effectués tandis que les arêtes sont l'ensemble de données multidimensionnel sur lequel les opérations doivent être effectuées.

Le graphique a été choisi délibérément car il présente de nombreux avantages qui confèrent à l'outil ses capacités - comme pouvoir fonctionner sur différentes plates-formes et être facilement déployable.

Google possède sa propre unité de traitement TensorFlow (TPU) personnalisée spécialement conçue pour restituer les modèles Tensor qui accélèrent davantage le calcul.

Pourquoi TensorFlow ?

• Imaginez que vous ayez un tas d'ensembles de données que vous souhaitez modéliser, mais que vous ne puissiez pas penser à des moyens de le faire efficacement ou que vous ne puissiez pas comprendre comment lier toutes les pièces que vous avez, même avec la pléthore d'algorithmes à votre disposition. Avec TensorFlow, vous n'avez pas à vous soucier de l'abstraction des données. Avec un tas d'algorithmes inclus et de réseaux de neurones profonds, la création d'une application devient beaucoup plus facile.
• L'une des fonctionnalités les plus importantes de TensorFlow est l'exécution rapide - un moyen efficace de déboguer les opérations. Étant donné que la visualisation devient plus facile avec un tableau de bord Web interactif, vous pouvez travailler sur chaque opération de graphique séparément.
• Toutes les différentes bibliothèques incluses dans cette plate-forme rendent la mise à l'échelle beaucoup plus rapide, même sur de grands ensembles de données et sur plusieurs machines.
• Étant open source et soutenu par Google, c'est l'un des outils de réseau neuronal profond les plus importants sur lesquels vous pouvez mettre la main.
• L'une des idées fondamentales derrière la création de TensorFlow était de limiter la puissance de traitement. Ainsi, vous pouvez même l'exécuter sur vos systèmes mobiles !
• Il existe des tonnes de modèles open source disponibles pour la plate-forme qui sont regroupés avec du code et des pondérations de modèle pour vous aider à comprendre tous les différents aspects de cette bibliothèque. Vous pouvez toujours trouver des modèles liés à votre flux de travail et peut-être même l'ajuster à l'aide de l'apprentissage par transfert.

En savoir plus : Classification d'images Tensorflow 2.0

Tirez le meilleur parti de TensorFlow – Les outils

1. TensorBoard

Comme mentionné ci-dessus, TensorFlow fournit un moyen efficace d'abstraction et TensorBoard est un outil pour le faire. Comprendre et visualiser les graphiques, les parties du graphique et la structure du flux peut être fait facilement avec TensorBoard. Il fournit des mesures de suivi et de maintenance telles que la perte et la précision, l'affichage d'images, de textes et de modèles de graphiques, la projection d'intégration, et bien plus encore.

Lire : Qu'est-ce que Keras et TensorFlow ?

2. Neptune

Une autre façon de suivre les métriques grâce à l'intégration d'une bibliothèque. Il a une intégration prête à l'emploi avec TensorFlow et constitue un moyen facile de suivre les poids des modèles, les paramètres, etc.

3. Outil de simulation

Un excellent outil pour améliorer le flux de travail avec Tensor, What-if fonctionne comme il se doit. Il peut être utilisé pour comparer plusieurs modèles dans le même flux de travail, organiser les points de données par similarité, visualiser les résultats d'inférence, tester les résultats d'équité des algorithmes, etc. Un outil pratique si vous souhaitez démarrer avec TensorFlow.

4. Aire de jeux TensorFlow

Au sens littéral, cet outil vous permet de "jouer" avec les réseaux de neurones de votre modèle directement dans votre navigateur. Disposant de fonctionnalités telles que la possibilité de choisir le type de jeu de données, les fonctionnalités, les couches de vue, cet outil peut vous faire prendre une bonne longueur d'avance dans la formation de vos modèles.

5. Laboratoire de données

Si vous avez l'intention d'utiliser les services cloud de Google pour gérer et former vos modèles, Google Datalab vous fournit un environnement basé sur des cahiers Jupyter incorporant un tas d'outils comme NumPy, Matplotlib, pandas en plus de TensorFlow étant pré-installé et regroupé pour faciliter votre processus de travail.

6. Facettes

Un autre outil de visualisation de données pour vous aider à visualiser vos ensembles de données volumineux, établir des connexions, comprendre comment différents liens interagissent les uns avec les autres, comparer les différents ensembles de données et les résultats et même les États ayant le plus de décès sur la route.

Consultez également : Idées de projets TensorFlow

Perspectives futures

Le PDG d'Alphabet, Sundar Pichai, a déclaré que l'IA est plus importante que l'électricité ou le feu. Bien qu'insondable, la phrase du leader capte une nouvelle réalité. La gestion des données est l'actualité et la prochaine grande chose, et tout ce qui facilitera cette tâche restera ici pendant longtemps.

Machine et Deep Learning sont là pour rester. Il y a déjà un débat en cours pour savoir si l'IA prendra le dessus sur les humains ou quels résultats cela pourrait-il mener à l'avenir - bons ou mauvais ? Mais cela ne nie pas le fait que c'est l'avenir. Même s'il existe encore une petite poche qui n'est pas déjà sur le cloud, elle s'y déplacera très bientôt et les entreprises qui adopteront l'IA sont susceptibles d'en sortir gagnantes. Cela fait une énorme place pour des outils comme TensorFlow.

Les entreprises sont prêtes à dépenser des millions pour suivre et former des ensembles de données afin de garder une longueur d'avance sur leurs concurrents. Donc, ne soyez pas surpris si vous voyez un tas de bibliothèques de type TensorFlow se dresser sur votre chemin dans un avenir proche.

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