TensorFlow expliqué : composants, fonctions, plates-formes prises en charge et avantages

Qu'est-ce que TensorFlow, exactement ?

Si vous êtes intéressé par le machine learning et le deep learning, vous êtes au bon endroit ! Dans cet article, nous allons explorer ce qu'est TensorFlow, comment il fonctionne et de quoi il est composé. Lisez la suite pour tout savoir !

TensorFlow expliqué

TensorFlow est un framework d'apprentissage automatique et un produit de Google. Il simplifie les tâches de formation de modèles, d'acquisition de données, d'affinement des résultats et de diffusion de prédictions. Il s'agit d'une bibliothèque d'apprentissage en profondeur open source, et Google l'utilise pour renforcer ses nombreuses technologies. TensorFlow rend de nombreux modèles de réseau neuronal et algorithmes d'apprentissage automatique utiles pour les calculs et les applications.

Pour son API frontale, il utilise Python et vous pouvez l'utiliser pour créer des applications. Pour exécuter les mêmes applications, vous pouvez utiliser le langage C++ populaire. TensorFlow est capable de former et d'exécuter des technologies d'apprentissage en profondeur pour développer l'intégration de mots, la classification des chiffres, les RNN (réseaux de neurones récurrents) et bien d'autres.

Google utilise TensorFlow pour améliorer l'expérience utilisateur et améliorer sa fonction de recherche. Un bon exemple de ceci est le remplissage automatique dans la barre de recherche de Google. Google dispose d'un vaste ensemble de données et, en utilisant l'apprentissage automatique, ils peuvent améliorer l'expérience de leurs utilisateurs.

Composants TensorFlow

TensorFlow contient deux composants principaux :

• Tenseur
• Graphiques

Tenseur

Tensor est le framework principal de Tensorflow. Un tenseur est une matrice ou un vecteur qui a n dimensions et représente toutes sortes de données. Toutes les valeurs présentes dans un tenseur possèdent des types de données identiques avec une forme, qui est la dimensionnalité du tableau ou de la matrice.

Un tenseur peut provenir d'une entrée ou résulter d'un calcul. Et toutes les opérations dans TensorFlow se déroulent dans un graphique. Le nom de ces opérations est op node. Un tenseur est composé d'une arête et d'un nœud. Alors que le nœud a le processus mathématique, le bord explique la relation entre les nœuds.

Graphiques

TensorFlow est basé sur le framework graphique. Son graphique recueille et explique les calculs que le système effectue pendant la session de formation. Le graphique est assez portable et permet la conservation des calculs afin que vous puissiez les utiliser chaque fois que vous en avez besoin. Vous pouvez également enregistrer le graphique pour une utilisation future.

Les calculs dans un graphe se font en connectant les tenseurs. Les graphiques peuvent s'exécuter sur différents GPU et CPU. Vous pouvez également les exécuter sur des systèmes mobiles.

Pourquoi TensorFlow est-il si populaire ?

Les créateurs de TensorFlow l'avaient créé à l'échelle. Son accessibilité est phénoménale car tout le monde peut y accéder. Sa bibliothèque possède diverses API que vous pouvez utiliser pour construire des architectures complexes telles que les réseaux de neurones récurrents.

Il utilise des graphiques pour visualiser le développement des réseaux de neurones pour le développeur. Il le fait via Tensorboard et aide le développeur à déboguer le programme, à le déployer à grande échelle et à créer des solutions robustes. C'est la bibliothèque de framework d'apprentissage en profondeur la plus populaire sur GitHub. Vous avez donc compris maintenant pourquoi il est si populaire.

Comment fonctionne TensorFlow ?

Vous pouvez créer des graphiques de flux de données à l'aide de TensorFlow. Ces graphiques montrent comment les données passent par une série de nœuds présents dans un graphique. Comme nous l'avons mentionné précédemment, ces nœuds représentent des opérations mathématiques et les connexions entre ces nœuds sont des tenseurs.

Vous pouvez utiliser le langage Python pour utiliser toutes ces fonctionnalités. Python est assez facile à apprendre et vous donne des méthodes simples pour transmettre des abstractions complexes. Les nœuds et les tenseurs de TensorFlow sont des objets Python, et ses applications sont également des applications Python.

Mais alors que vous pouvez utiliser Python pour travailler avec des nœuds et des tenseurs, vous ne pouvez pas l'utiliser pour effectuer des opérations mathématiques. Pour cela, vous devrez utiliser C++. Python ne gère que le trafic entre les éléments de TensorFlow. Les bibliothèques de transformations dans TensorFlow sont des binaires C++, c'est pourquoi vous devrez utiliser C++ pour les utiliser.

L'exécution des applications TensorFlow est simple et pratique. Vous pouvez les exécuter sur le cloud, une machine locale ou même sur un smartphone. Vous pouvez également utiliser l'unité de traitement TensorFlow de Google si vous l'utilisez sur le cloud. Récemment, TensorFlow 2.0 est entré sur le marché et a encore simplifié l'expérience utilisateur en incorporant les dernières solutions (telles que l'API Keras).

Plates-formes prises en charge

Concentrons-nous maintenant sur les plates-formes que vous utiliseriez pour effectuer différentes opérations avec TensorFlow. On peut classer ses exigences en deux sections :

Développement

C'est la section où vous entraînez un modèle. Pour cette phase, vous devez utiliser un ordinateur portable ou un ordinateur de bureau.

Inférence

Au cours de cette phase, vous exécutez TensorFlow sur une plate-forme. Vous pouvez choisir parmi différentes plates-formes telles que les appareils mobiles (Android ou iOS), les ordinateurs de bureau (Windows, Linux ou macOS) ou sur le cloud.

Après avoir formé un modèle, vous avez la possibilité de l'utiliser sur une autre machine. TensorFlow permet également de s'entraîner sur les GPU. Les chercheurs de Stanford ont découvert en 2010 que les GPU sont excellents pour les opérations d'algèbre et de matrice. Depuis cette découverte, le GPU est également devenu un outil pour ces fonctions. Et TensorFlow est compatible avec les GPU.

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

Avantages de TensorFlow

Sans mentionner les avantages de TensorFlow, nous ne pouvons pas répondre à la question "Qu'est-ce que TensorFlow ?" correctement.

Abstraction

L'abstraction est le plus grand avantage de TensorFlow. Il vous permet de résoudre votre problème en vous concentrant sur la logique de l'application. Il supprime l'exigence de se concentrer sur les moindres détails d'un algorithme ou sur la méthode de production d'une sortie à partir d'une entrée particulière.

Pratique

TensorFlow a une interface très facile à utiliser, ce qui en fait un outil pratique pour tout développeur. En particulier, cela permet aux développeurs de déboguer leurs applications TensorFlow beaucoup plus facilement. Il dispose du mode d'exécution rapide grâce auquel vous pouvez vérifier et modifier chaque fonction graphique de manière transparente et séparément. Sinon, vous auriez dû modifier le graphique entier comme une seule unité pour le modifier ou l'évaluer correctement.

TensorBoard est un autre excellent exemple de la commodité de TensorFlow. C'est l'outil de visualisation de TensorFlow qui vous permet d'inspecter des graphiques via un tableau de bord Web et interactif.

Le soutien de Google

TensorFlow est un produit de Google Brain Team, et c'est un avantage majeur en soi. Non seulement cela a aidé TensorFlow à se développer plus rapidement, mais cela a également facilité son déploiement et son utilisation. Le silicium TensorFlow Processing Unit de Google améliore considérablement ses performances et lui a fourni de nombreuses fonctionnalités.

Un inconvénient

TensorFlow a sûrement plusieurs fonctionnalités, mais il a aussi un inconvénient. Sa mise en œuvre rend l'obtention de résultats d'entraînement déterministes plutôt difficile. Dans certains cas, un modèle que vous avez formé sur un système se comporterait différemment sur un autre système même si vous lui fournissez les mêmes données.

TensorFlow par rapport aux autres

TensorFlow n'est pas seul dans l'industrie des frameworks d'apprentissage automatique. Vous avez également PyTorch, Apache MXNet et CNTK.

Pytorch est basé sur Python et est assez similaire à TensorFlow. Le premier est excellent pour les petits projets, tandis que le second est mieux adapté aux longs projets. CNTK est le Microsoft Cognitive Toolkit et devance TensorFlow dans de nombreux domaines (gestion plus rapide des réseaux de neurones, des structures de graphes, etc.). Pourtant, il est beaucoup plus difficile à apprendre par rapport à TensorFlow.

MXNet prend en charge plusieurs API de langage, notamment Scala, Python, Perl, JavaScript, Go et R. Il s'agit du principal cadre d'apprentissage en profondeur d'Amazon pour AWS. Les API natives de MXNet sont assez désagréables à utiliser quand on les compare aux API de TensorFlow.

Lisez aussi: Tensorflow vs Pytorch - Comparaison, fonctionnalités et applications

Dernières pensées

Alors, qu'est-ce que TensorFlow ? Nous espérons que vous avez trouvé la réponse dans cet article. Si vous souhaitez en savoir plus sur TensorFlow et ses fonctionnalités, vous pouvez consulter notre blog. Voici quelques idées de projets TensorFlow intéressantes pour vous aider à démarrer.

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