Spiegazione di TensorFlow: componenti, funzioni, piattaforme supportate e vantaggi

Che cos'è TensorFlow, esattamente?

Se sei interessato all'apprendimento automatico e al deep learning, sei nel posto giusto! In questo articolo esploreremo cos'è TensorFlow, come funziona e di cosa è fatto. Continua a leggere per imparare tutto!

Spiegazione del TensorFlow

TensorFlow è un framework di apprendimento automatico e un prodotto di Google. Semplifica le attività di addestramento del modello, acquisizione dei dati, perfezionamento dei risultati e elaborazione delle previsioni. È una libreria di deep learning open source e Google la utilizza per potenziare le sue numerose tecnologie. TensorFlow rende utili molti modelli di reti neurali e algoritmi di apprendimento automatico per calcoli e applicazioni.

Per la sua API front-end, utilizza Python e puoi usarlo per creare applicazioni. Per eseguire le stesse app, puoi utilizzare il popolare linguaggio C++. TensorFlow è in grado di addestrare ed eseguire tecnologie di deep learning per sviluppare l'incorporamento di parole, la classificazione delle cifre, le RNN (reti neurali ricorrenti) e molti altri.

Google utilizza TensorFlow per migliorare l'esperienza dell'utente e migliorare la sua funzione di ricerca. Un ottimo esempio di ciò è il riempimento automatico nella barra di ricerca di Google. Google dispone di un vasto set di dati e, utilizzando l'apprendimento automatico, possono migliorare l'esperienza degli utenti.

Componenti TensorFlow

TensorFlow contiene due componenti principali:

• Tensore
• Grafici

Tensore

Tensor è il framework principale di Tensorflow. Un tensore è una matrice o un vettore che ha n dimensioni e rappresenta tutti i tipi di dati. Tutti i valori presenti in un tensore possiedono tipi di dati identici con una forma, che è la dimensionalità dell'array o della matrice.

Un tensore potrebbe provenire da input o come risultato di un calcolo. E tutte le operazioni in TensorFlow si svolgono in un grafico. Il nome di queste operazioni è op node. Un tensore è formato da un arco e da un nodo. Mentre il nodo ha il processo matematico, il bordo spiega la relazione tra i nodi.

Grafici

TensorFlow si basa sulla struttura del grafico. Il suo grafico raccoglie e spiega i calcoli che il sistema esegue durante la sessione di addestramento. Il grafico è abbastanza portatile e consente la conservazione dei calcoli in modo da poterli utilizzare ogni volta che ne hai bisogno. Puoi anche salvare il grafico per un uso futuro.

I calcoli in un grafo avvengono collegando i tensori. I grafici possono essere eseguiti su diverse GPU e CPU. Puoi eseguirli anche su sistemi mobili.

Perché TensorFlow è così popolare?

I creatori di TensorFlow lo avevano creato in scala. La sua accessibilità è fenomenale perché chiunque può accedervi. La sua libreria ha varie API che puoi usare per costruire architetture complesse come Recurrent Neural Networks.

Utilizza i grafici per visualizzare lo sviluppo delle reti neurali per lo sviluppatore. Lo fa tramite Tensorboard e aiuta lo sviluppatore nel debug del programma, nella distribuzione su larga scala e nella creazione di soluzioni solide. È la libreria framework di deep learning più popolare su GitHub. Quindi ormai hai capito perché è così popolare.

Come funziona TensorFlow?

È possibile creare grafici del flusso di dati utilizzando TensorFlow. Questi grafici mostrano come i dati passano attraverso una serie di nodi presenti in un grafico. Come accennato in precedenza, questi nodi rappresentano operazioni matematiche e le connessioni tra questi nodi sono tensori.

È possibile utilizzare il linguaggio Python per utilizzare tutte queste funzionalità. Python è abbastanza facile da imparare e ti offre metodi semplici per trasmettere astrazioni complesse. I nodi e i tensori di TensorFlow sono oggetti Python e anche le sue applicazioni sono applicazioni Python.

Ma mentre puoi usare Python per lavorare con nodi e tensori, non puoi usare lo stesso per eseguire operazioni matematiche. A tale scopo, dovrai usare C++. Python gestisce solo il traffico tra i pezzi di TensorFlow. Le librerie delle trasformazioni in TensorFlow sono binari C++, ecco perché dovrai usare C++ per lavorarci.

L'esecuzione delle applicazioni TensorFlow è facile e conveniente. Puoi eseguirli sul cloud, su una macchina locale o anche su uno smartphone. Puoi anche utilizzare TensorFlow Processing Unit di Google, se la stai utilizzando sul cloud. Di recente, TensorFlow 2.0 è entrato nel mercato e ha ulteriormente semplificato l'esperienza dell'utente incorporando le soluzioni più recenti (come l'API Keras).

Piattaforme supportate

Concentriamoci ora su quali piattaforme utilizzeresti per eseguire diverse operazioni con TensorFlow. Possiamo classificare i suoi requisiti in due sezioni:

Sviluppo

Questa è la sezione in cui alleni un modello. Per questa fase, dovresti utilizzare un laptop o un computer desktop.

Inferenza

In questa fase, esegui TensorFlow su una piattaforma. Puoi scegliere tra varie piattaforme come dispositivi mobili (Android o iOS), PC desktop (Windows, Linux o macOS) o sul cloud.

Dopo aver addestrato un modello, hai la possibilità di usarlo su una macchina diversa. TensorFlow consente anche l'allenamento su GPU. I ricercatori di Stanford hanno scoperto nel 2010 che le GPU sono eccellenti per operazioni di algebra e matrice. Da quella scoperta, la GPU è diventata uno strumento anche per quelle funzioni. E TensorFlow è compatibile con le GPU.

Per saperne di più: The What's What di Keras e TensorFlow

Vantaggi di TensorFlow

Senza menzionare i vantaggi di TensorFlow, non possiamo rispondere alla domanda "Cos'è TensorFlow?" correttamente.

Astrazione

L'astrazione è il più grande vantaggio di TensorFlow. Ti permette di risolvere il tuo problema concentrandoti sulla logica dell'applicazione. Elimina il requisito di concentrarsi sui minimi dettagli di un algoritmo o sul metodo per produrre un output da un particolare input.

Conveniente

TensorFlow ha un'interfaccia molto facile da usare, che lo rende uno strumento conveniente per qualsiasi sviluppatore. In particolare, consente agli sviluppatori di eseguire il debug delle loro app TensorFlow molto più facilmente. Ha la modalità di esecuzione desiderosa attraverso la quale puoi controllare e modificare ogni funzione del grafico in modo trasparente e separato. Altrimenti, avresti dovuto modificare l'intero grafico come una singola unità per modificarlo o valutarlo correttamente.

Un altro eccellente esempio della praticità di TensorFlow è TensorBoard. È lo strumento di visualizzazione di TensorFlow che ti consente di ispezionare i grafici attraverso un dashboard interattivo basato sul Web.

Il sostegno di Google

TensorFlow è un prodotto del Brain Team di Google e questo è di per sé un grande vantaggio. Ciò non solo ha aiutato TensorFlow a svilupparsi più velocemente, ma ne ha anche semplificato l'implementazione e l'utilizzo. Il silicio TensorFlow Processing Unit di Google migliora notevolmente le sue prestazioni e gli ha fornito molte funzionalità.

Uno svantaggio

TensorFlow ha sicuramente più funzionalità, ma ha anche uno svantaggio. La sua implementazione rende piuttosto difficile il compito di ottenere risultati di formazione deterministica. In alcuni casi, un modello che hai addestrato su un sistema si comporterebbe in modo diverso su un altro sistema anche se fornisci loro gli stessi dati.

TensorFlow contro altri

TensorFlow non è l'unico nel settore dei framework di apprendimento automatico. Hai anche PyTorch, Apache MXNet e CNTK.

Pytorch è basato su Python ed è abbastanza simile a TensorFlow. Il primo è ottimo per piccoli progetti, mentre il secondo è più adatto per progetti lunghi. CNTK è il Microsoft Cognitive Toolkit ed è in vantaggio rispetto a TensorFlow in molte aree (gestione più rapida di reti neurali, strutture di grafi, ecc.). Tuttavia, è molto più difficile da imparare rispetto a TensorFlow.

MXNet supporta API di più linguaggi, tra cui Scala, Python, Perl, JavaScript, Go e R. È il framework di deep learning principale di Amazon per AWS. Le API native di MXNet sono piuttosto sgradevoli da usare quando le confronti con le API di TensorFlow.

Leggi anche: Tensorflow vs Pytorch – Confronto, caratteristiche e applicazioni

Pensieri finali

Allora, cos'è TensorFlow? Ci auguriamo che tu abbia trovato la risposta in questo articolo. Se sei interessato a saperne di più su TensorFlow e le sue capacità, puoi consultare il nostro blog. Ecco alcune idee interessanti per i progetti TensorFlow per iniziare.

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