TensorFlowチートシート：TensorFlow、関数とツール、
公開: 2020-05-22目次
TensorFlowを使用してモデルをトレーニングする
すべての技術愛好家は、機械学習の複雑な分野を習得したいと考えています。 コンピューターがパターンを学習し、それに応じて決定を下せるようにするためのデータセットの取得とトレーニングは、簡単な方法がわからない場合、時には圧倒される可能性があります。
Googleは解決策を考え出し、それをTensorFlowと呼びました。 これは、将来の結果を予測する作業を容易にするために、いくつかのトリッキーな大規模な機械学習およびニューラルネットワーキングモデルに取り組み、実装するために使用されるオープンソースの機械学習フレームワークです。 の一部
多層ニューラルネットワークを使用するMLモデルは、深層学習と呼ばれます。 これは、Googleのディープニューラルネットワーク研究を後押しするために開発され、現在、高度なGoogle検索の提案で見ることができます。 世界最大のデータセットを持つ検索エンジンの巨人は、大規模なモデルとアルゴリズムにスケールアップするための効率的な方法を必要としていました。
TensorFlowは2017年にリリースされ、現在のバージョンは2.2です。 TLは、最初に一般に提供されて以来、いくつかの変更が加えられています。 一部の変更には、コンピューターグラフィックスでのディープラーニングのサポートの追加と、Python2のサポートの廃止が含まれます。
使い方…
TensorFlowは、フレームワークとうまく連携するための使いやすいPythonフロントエンドAPIを提供し、コアはC ++で記述されており、高レベルのパフォーマンスを実現します。 Pythonは習得が容易で操作しやすい言語であり、さまざまな種類のライブラリを適切にサポートして、開発をより迅速かつ便利にします。
グラフフレームワーク上で実行されるため、クロスプラットフォームになります。 CPUやGPUからモバイルシステムまで使用できます。
用語はその動作のヒントを与えます
- テンソルとは、いくつかのデータセットを含む配列または行列を意味します。 したがって、データがグラフ内でどのように流れるかのフローチャートを作成できます。
- グラフは、コンピュータサイエンスのさまざまな分野で広く使用されているデータ構造であり、複雑なデータセットを処理するためによく使用されます。 エッジを介して接続された一連のノードがあります。
ノードは、実行する必要のある一連の計算を記述しますが、エッジは、操作を実行する必要のある多次元データセットです。
グラフは、さまざまなプラットフォームで実行できる、簡単に展開できるなど、ツールにその機能を与える多くの利点があるため、意図的に選択されました。
Googleには、計算をさらに高速化するTensorモデルをレンダリングするために特別に設計された独自のカスタムTensorFlow処理ユニット（TPU）があります。
なぜTensorFlowなのですか？
- モデル化したいデータセットがたくさんあるが、それを効率的に行う方法を考えることができないか、自由に使える多数のアルゴリズムを使用して、持っているすべての部分をリンクする方法を理解できないと想像してください。 TensorFlowを使用すると、データの抽象化について心配する必要はありません。 多数のアルゴリズムとディープニューラルネットワークが含まれているため、アプリケーションの構築がはるかに簡単になります。
- TensorFlowの最も顕著な機能の1つは、熱心な実行です。これは、操作をデバッグするための効率的な方法です。 インタラクティブなWebベースのダッシュボードを使用すると視覚化が容易になるため、各グラフ操作を個別に操作できます。
- このプラットフォームに含まれるすべての異なるライブラリにより、大規模なデータセットやマシン間でもスケーリングがはるかに高速になります。
- オープンソースであり、Googleの支援を受けているため、手に入れることができる最も有名なディープニューラルネットワークツールの1つです。
- TensorFlowの作成の背後にある中心的なアイデアの1つは、処理能力を制限することでした。 したがって、モバイルシステムで実行することもできます。
- このライブラリのさまざまな側面をすべて理解するのに役立つ、コードとモデルの重みの両方がバンドルされたプラットフォームで利用できるオープンソースモデルがたくさんあります。 ワークフローに関連するいくつかのモデルをいつでも見つけることができ、おそらく転移学習を使用してそれを調整することさえできます。
詳細： Tensorflow2.0画像分類
TensorFlowを最大限に活用–ツール
1. TensorBoard
上記のように、TensorFlowは効率的な抽象化の方法を提供し、TensorBoardはそのためのツールです。 TensorBoardを使用すると、グラフ、グラフの一部、およびフロー構造を理解して視覚化することが簡単にできます。 損失や精度、画像、テキスト、モデルグラフの表示、埋め込みの投影などの指標の追跡と維持を提供します。
読む： KerasとTensorFlowの内容
2.ネプチューン
ライブラリの統合を通じてメトリックを追跡する別の方法。 TensorFlowとすぐに統合でき、モデルの重みやパラメーターなどを簡単に追跡できます。
3.What-ifツール
Tensorでワークフローを強化するための優れたツールであるWhat-ifは、思ったとおりに機能します。 これを使用して、同じワークフロー内の複数のモデルを比較したり、類似性によってデータポイントを配置したり、推論結果を視覚化したり、アルゴリズムの公平性の結果をテストしたりできます。 TensorFlowを使い始めたい場合に便利なツールです。
4.TensorFlowプレイグラウンド
非常に文字通りの名前であるこのツールを使用すると、ブラウザでモデルのニューラルネットワークを「再生」できます。 このツールは、データセットのタイプ、機能、ビューレイヤーを選択できるなどの機能を備えているため、モデルのトレーニングを一歩前進させることができます。
5.データラボ
Googleクラウドサービスを使用してモデルを処理およびトレーニングする場合、Google Datalabは、TensorFlowが事前にインストールされてバンドルされていることに加えて、NumPy、Matplotlib、pandasなどのツールを組み込んだJupyterノートブックに基づく環境を提供します。作業プロセスを簡素化します。
6.ファセット
大量のデータセットを視覚化し、接続を形成し、さまざまなリンクが相互にどのように相互作用するかを理解し、さまざまなデータセットと結果、さらには交通事故死者が最も多い州を比較するのに役立つ別のデータ視覚化ツール。
TensorFlowプロジェクトのアイデアもご覧ください
将来の展望
アルファベットのCEOであるSundarPichaiは、AIは電気や火よりも重要であると述べています。 計り知れないが、リーダーの文章は新しい現実を捉えています。 データの処理は現在および次の重要なことであり、それを容易にするものはすべてここに長期間とどまります。
機械とディープラーニングはここにとどまります。 AIが人間を引き継ぐかどうか、またはAIが将来どのような結果につながる可能性があるか（良いか悪いか）については、すでに議論が進んでいます。 しかし、それはそれが未来であるという事実を否定するものではありません。 まだクラウド上にない小さなポケットがまだ存在していても、それはすぐにそこに移動し、AIを採用する企業がトップに立つ可能性があります。 これは、TensorFlowのようなツールのための大きなスペースを構成します。
企業は、競合他社に先んじるためにデータセットを追跡およびトレーニングするために何百万ドルも費やすことをいとわない。 ですから、近い将来、ライブラリのようなTensorFlowがたくさん出てきても、驚かないでください。
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