Ściągawka z TensorFlow: Dlaczego TensorFlow, funkcje i narzędzia,

Trenuj swoje modele z TensorFlow

Każdy entuzjasta technologii chce opanować złożoną dyscyplinę uczenia maszynowego. Pozyskiwanie i trenowanie zestawów danych w celu umożliwienia komputerowi uczenia się wzorców i podejmowania odpowiednich decyzji może być czasami przytłaczające, jeśli nie znasz łatwego sposobu.

Google wyszedł z rozwiązaniem i nazwał je TensorFlow. Jest to platforma uczenia maszynowego typu open source służąca do rozwiązywania i wdrażania niektórych skomplikowanych modeli uczenia maszynowego na dużą skalę i sieci neuronowych, aby ułatwić przewidywanie przyszłych wyników. Część

Modele ML, które wykorzystują wielowarstwowe sieci neuronowe, nazywane są głębokim uczeniem. Został opracowany w celu przyspieszenia badań głębokich sieci neuronowych Google i można go teraz zobaczyć w zaawansowanych sugestiach wyszukiwania Google. Gigant wyszukiwarek z największym zestawem danych na świecie potrzebował jakiegoś wydajnego sposobu na skalowanie do ogromnych modeli i algorytmów.

TensorFlow został uruchomiony w 2017 roku, a obecna wersja to 2.2. TL przeszło kilka zmian, odkąd został po raz pierwszy zaoferowany publicznie. Niektóre ze zmian obejmują dodanie obsługi głębokiego uczenia w grafice komputerowej i zaprzestanie obsługi Pythona 2.

Jak to działa…

TensorFlow zapewnia łatwy w obsłudze interfejs API dla frontendu w Pythonie, który pozwala na współpracę z frameworkiem, podczas gdy rdzeń jest napisany w C++, aby uzyskać wydajność na wysokim poziomie. Python jest językiem łatwym do nauczenia i pracy z nim, który ma dobre wsparcie dla różnego rodzaju bibliotek, dzięki czemu programowanie jest szybsze i wygodniejsze.

Działa na frameworku grafowym, dzięki czemu jest wieloplatformowy. Może być używany od procesorów i GPU po systemy mobilne.

Terminologia daje wskazówkę, jak działa

• Tensor oznacza tablicę lub macierz zawierającą pewne zestawy danych. Możesz więc stworzyć schemat blokowy przepływu danych na wykresie.
• Wykres jest szeroko stosowaną strukturą danych stosowaną w różnych dziedzinach informatyki i jest często używany do obsługi złożonych zbiorów danych. Ma szereg węzłów, które są połączone krawędziami.

Węzły opisują serię obliczeń, które należy wykonać, podczas gdy krawędzie są wielowymiarowym zbiorem danych, na którym należy wykonać operacje.

Wykres został wybrany celowo, ponieważ ma wiele zalet, które dają narzędziu jego możliwości – takie jak możliwość uruchamiania na różnych platformach i łatwość wdrażania.

Google ma własną niestandardową jednostkę przetwarzania TensorFlow (TPU) zaprojektowaną specjalnie do renderowania modeli Tensor, które zapewniają dalsze przyspieszenie obliczeń.

Dlaczego TensorFlow?

• Wyobraź sobie, że masz kilka zestawów danych, które chcesz zamodelować, ale nie możesz wymyślić sposobów, aby to zrobić wydajnie lub nie możesz wymyślić, jak połączyć wszystkie elementy, które masz, nawet z mnóstwem algorytmów do Twojej dyspozycji. Dzięki TensorFlow nie musisz się martwić o abstrakcję danych. Dzięki wielu dołączonym algorytmom i głębokim sieciom neuronowym budowanie aplikacji staje się znacznie łatwiejsze.
• Jedną z najważniejszych cech TensorFlow jest szybkie wykonywanie — skuteczny sposób debugowania operacji. Ponieważ wizualizacja staje się łatwiejsza dzięki interaktywnemu pulpitowi nawigacyjnemu opartemu na sieci Web, możesz osobno pracować nad każdą operacją na wykresie.
• Wszystkie różne biblioteki zawarte w tej platformie znacznie przyspieszają skalowanie nawet w przypadku dużych zestawów danych i na różnych maszynach.
• Będąc oprogramowaniem typu open source i wspieranym przez Google, jest to jedno z najbardziej znanych narzędzi głębokiej sieci neuronowej, które możesz zdobyć.
• Jedną z głównych idei stworzenia TensorFlow było ograniczenie mocy obliczeniowej. Możesz więc uruchomić go nawet na swoich systemach mobilnych!
• Dla platformy dostępnych jest mnóstwo modeli open source, które są powiązane zarówno z wagami kodu, jak i modeli, aby pomóc Ci zrozumieć wszystkie różne aspekty tej biblioteki. Zawsze możesz znaleźć modele związane z Twoim przepływem pracy, a być może nawet dostroić je za pomocą uczenia transferu.

Dowiedz się więcej: Klasyfikacja obrazów Tensorflow 2.0

Wykorzystaj w pełni TensorFlow – narzędzia

1. Tensorboard

Jak wspomniano powyżej, TensorFlow zapewnia skuteczny sposób abstrakcji, a TensorBoard jest do tego narzędziem. Zrozumienie i wizualizacja wykresów, części wykresu i struktury przepływu jest łatwa do wykonania dzięki TensorBoard. Zapewnia śledzenie i utrzymywanie metryk, takich jak utrata i dokładność, wyświetlanie obrazów, tekstów i wykresów modeli, osadzanie projekcji i wiele innych.

Przeczytaj: Co to jest Keras i TensorFlow

2. Neptun

Inny sposób śledzenia metryk poprzez integrację biblioteki. Ma gotową integrację z TensorFlow i jest łatwym sposobem na śledzenie wag modeli, parametrów i nie tylko.

3. Narzędzie co jeśli

Świetne narzędzie do usprawnienia przepływu pracy dzięki Tensorowi, funkcja What-if działa tak, jak brzmi. Może być używany do porównywania wielu modeli w tym samym przepływie pracy, porządkowania punktów danych według podobieństwa, wizualizacji wyników wnioskowania, wyników rzetelności algorytmów testowych i wielu innych. Poręczne narzędzie, jeśli chcesz rozpocząć pracę z TensorFlow.

4. Plac zabaw TensorFlow

To całkiem dosłowna nazwa, to narzędzie pozwala „bawić się” sieciami neuronowymi modelu bezpośrednio w przeglądarce. Dzięki takim funkcjom, jak możliwość wyboru typu zestawu danych, funkcji, warstw widoku, to narzędzie może zrobić dobry krok do przodu w trenowaniu modeli.

5. Laboratorium danych

Jeśli zamierzasz korzystać z usług w chmurze Google do obsługi i trenowania swoich modeli, Google Datalab zapewnia środowisko oparte na notatnikach Jupyter, zawierające szereg narzędzi, takich jak NumPy, Matplotlib, pandy, a także preinstalowane i połączone razem TensorFlow, aby ułatwienie procesu pracy.

6. Aspekty

Kolejne narzędzie do wizualizacji danych, które pomoże Ci zwizualizować ogromne zbiory danych, utworzyć połączenia, zrozumieć, w jaki sposób różne łącza współdziałają ze sobą, porównać różne zbiory danych i wyniki, a nawet stany, w których występuje najwięcej ofiar śmiertelnych w ruchu.

Zobacz także: Pomysły na projekty TensorFlow

Perspektywy na przyszłość

Dyrektor generalny Alphabet, Sundar Pichai, powiedział, że sztuczna inteligencja jest ważniejsza niż elektryczność czy ogień. Choć niezgłębione, zdanie przywódcy oddaje nową rzeczywistość. Obsługa danych to aktualna i następna wielka rzecz, a wszystko, co to ułatwi, pozostanie tutaj na długo.

Uczenie maszynowe i głębokie na stałe zagoszczą. Trwa już debata, czy sztuczna inteligencja przejmie kontrolę nad ludźmi lub jakie wyniki może to prowadzić w przyszłości – dobre czy złe? Ale to nie zaprzecza, że ​​to przyszłość. Nawet jeśli nadal istnieje niewielka kieszonka, której nie ma jeszcze w chmurze, wkrótce się tam przeniesie, a firmy, które przyjmą sztuczną inteligencję, prawdopodobnie wyjdą na wierzch. Stanowi to ogromne miejsce na narzędzia takie jak TensorFlow.

Firmy są gotowe wydać miliony na śledzenie i trenowanie zbiorów danych, aby wyprzedzić konkurencję. Nie zdziw się więc, jeśli w najbliższej przyszłości zobaczysz kilka bibliotek podobnych do TensorFlow, które staną Ci na drodze.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, sprawdź dyplom PG IIIT-B i upGrad w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadań, IIIT- Status absolwenta B, ponad 5 praktycznych, praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.