Cheat Sheet di TensorFlow: perché TensorFlow, funzione e strumenti,

Allena i tuoi modelli con TensorFlow

Ogni appassionato di tecnologia vuole padroneggiare la complessa disciplina del Machine Learning. L'acquisizione e l'addestramento di set di dati per consentire a un computer di apprendere schemi e prendere decisioni di conseguenza può essere difficile a volte se non si conosce un modo semplice per aggirare il problema.

Google è uscito con una soluzione e l'ha chiamata TensorFlow. Si tratta di un framework di machine learning open source utilizzato per affrontare e implementare alcuni complicati modelli di machine learning e reti neurali su larga scala per semplificare il lavoro di previsione dei risultati futuri. Una parte di

I modelli ML che utilizzano reti neurali multistrato sono chiamati deep learning. È stato sviluppato per potenziare la ricerca sulle reti neurali profonde di Google e ora può essere visualizzato nei suggerimenti avanzati di ricerca di Google. Il gigante dei motori di ricerca con il più grande set di dati al mondo aveva bisogno di un modo efficiente per scalare fino a enormi modelli e algoritmi.

TensorFlow è stato lanciato nel 2017 e la versione attuale è 2.2. TL ha subito diverse modifiche da quando è stato offerto per la prima volta al pubblico. Alcune delle modifiche includono il supporto aggiunto per il deep learning nella computer grafica e l'interruzione del supporto per Python 2.

Come funziona…

TensorFlow fornisce un'API front-end Python facile da usare per andare d'accordo con il framework mentre il core è scritto in C++ per ottenere prestazioni di alto livello. Python è un linguaggio facile da imparare e con cui lavorare e ha un buon supporto per vari tipi di librerie per rendere lo sviluppo più veloce e conveniente.

Funziona su un framework grafico, rendendolo così multipiattaforma. Può essere utilizzato da CPU e GPU a sistemi mobili.

La terminologia dà un'idea del suo funzionamento

• Tensor indica un array o una matrice contenente alcuni set di dati. Quindi, puoi creare un diagramma di flusso di come i dati scorrono in un grafico.
• Il grafico è una struttura di dati ampiamente utilizzata impiegata in vari campi dell'informatica e viene spesso utilizzata per gestire insiemi di dati complessi. Ha una serie di nodi collegati tramite bordi.

I nodi descrivono una serie di calcoli che devono essere eseguiti mentre i bordi sono il dataset multidimensionale su cui devono essere eseguite le operazioni.

Il grafico è stato scelto deliberatamente in quanto presenta molti vantaggi che conferiscono allo strumento le sue capacità, come essere in grado di funzionare su piattaforme diverse e facilmente implementabile.

Google ha la sua TensorFlow Processing Unit (TPU) personalizzata progettata specificamente per il rendering dei modelli Tensor che forniscono ulteriore accelerazione al calcolo.

Perché TensorFlow?

• Immagina di avere un sacco di set di dati che desideri modellare ma non riesci a pensare a modi per farlo in modo efficiente o non riesci a capire come collegare tutti i pezzi che hai anche con la pletora di algoritmi a tua disposizione. Con TensorFlow, non devi preoccuparti dell'astrazione dei dati. Con una serie di algoritmi inclusi e reti neurali profonde, la creazione di un'applicazione diventa molto più semplice.
• Una delle caratteristiche più importanti di TensorFlow è l'esecuzione ansiosa, un modo efficiente per eseguire il debug delle operazioni. Poiché la visualizzazione diventa più semplice con un dashboard interattivo basato sul Web, puoi lavorare su ciascuna operazione grafica separatamente.
• Tutte le diverse librerie incluse in questa piattaforma rendono la scalabilità molto più veloce anche su set di dati di grandi dimensioni e su più macchine.
• Essendo open source e supportato da Google, è uno degli strumenti di rete neurale profonda più importanti su cui puoi mettere le mani.
• Una delle idee principali alla base della creazione di TensorFlow era la limitazione della potenza di elaborazione. Quindi puoi persino eseguirlo sui tuoi sistemi mobili!
• Sono disponibili tonnellate di modelli open source per la piattaforma in bundle con codice e pesi del modello per aiutarti a comprendere tutti i diversi aspetti di questa libreria. Puoi sempre trovare alcuni modelli relativi al tuo flusso di lavoro e forse anche ottimizzarlo utilizzando il transfer learning.

Ulteriori informazioni: Classificazione delle immagini Tensorflow 2.0

Ottieni il massimo da TensorFlow: gli strumenti

1. Scheda Tensor

Come accennato in precedenza, TensorFlow fornisce un modo efficiente di astrazione e TensorBoard è uno strumento per farlo. La comprensione e la visualizzazione dei grafici, delle parti del grafico e della struttura del flusso possono essere eseguite facilmente con TensorBoard. Fornisce il monitoraggio e il mantenimento di metriche come perdita e precisione, visualizzazione di immagini, testi e grafici del modello, proiezione di incorporamento e molto altro.

Leggi: Cosa c'è di Keras e TensorFlow

2. Nettuno

Un altro modo per tenere traccia delle metriche attraverso l'integrazione di una libreria. Ha un'integrazione pronta all'uso con TensorFlow ed è un modo semplice per tenere traccia di pesi, parametri e altro del modello.

3. Strumento What-if

Un ottimo strumento per migliorare il flusso di lavoro con Tensor, What-if funziona proprio come sembra. Può essere utilizzato per confrontare più modelli all'interno dello stesso flusso di lavoro, disporre i punti dati in base alla somiglianza, visualizzare i risultati dell'inferenza, testare i risultati dell'equità degli algoritmi e molti altri. Uno strumento utile se desideri iniziare con TensorFlow.

4. Parco giochi TensorFlow

Abbastanza il nome letterale, questo strumento ti consente di "giocare" con le reti neurali del tuo modello direttamente nel tuo browser. Avendo funzionalità come la possibilità di scegliere il tipo di set di dati, le caratteristiche, i livelli di visualizzazione, questo strumento può farti fare un buon passo avanti nell'addestramento dei tuoi modelli.

5. Laboratorio di dati

Se intendi utilizzare i servizi cloud di Google per gestire e addestrare i tuoi modelli, Google Datalab ti offre un ambiente basato sui notebook Jupyter che incorpora una serie di strumenti come NumPy, Matplotlib, panda oltre a TensorFlow preinstallato e raggruppato insieme per semplificare il processo di lavoro.

6. Sfaccettature

Un altro strumento di visualizzazione dei dati per aiutarti a visualizzare i tuoi enormi set di dati, creare connessioni, capire come i diversi collegamenti interagiscono tra loro, confrontare i diversi set di dati e i risultati e persino gli stati con il maggior numero di vittime del traffico.

Dai un'occhiata anche a: TensorFlow Project Ideas

Prospettive future

Il CEO di Alphabet, Sundar Pichai, ha affermato che l'IA è più importante dell'elettricità o del fuoco. Sebbene insondabile, la sentenza del leader coglie una nuova realtà. La gestione dei dati è l'attuale e la prossima grande cosa, e tutto ciò che renderà più facile farlo rimarrà qui per molto tempo.

Machine e Deep Learning sono qui per restare. È già in corso un dibattito se l'IA prenderà il controllo degli umani o quali risultati potrebbe portare in futuro, buoni o cattivi? Ma ciò non nega il fatto che sia il futuro. Anche se esiste ancora una piccola tasca che non è già sul cloud, si sposterà lì molto presto e le aziende che abbracceranno l'IA probabilmente ne usciranno in cima. Questo costituisce un'enorme stanza per strumenti come TensorFlow.

Le aziende sono disposte a spendere milioni per tracciare e addestrare i set di dati per stare al passo con i concorrenti. Quindi, non sorprenderti se vedi un mucchio di TensorFlow come le librerie che ti ostacolano nel prossimo futuro.

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