Objaśnienie TensorFlow: komponenty, funkcje, obsługiwane platformy i zalety

Czym dokładnie jest TensorFlow?

Jeśli interesujesz się uczeniem maszynowym i głębokim uczeniem, to dobrze trafiłeś! W tym artykule przyjrzymy się, czym jest TensorFlow, jak działa i z czego jest zbudowany. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się wszystkiego!

Objaśnienie TensorFlow

TensorFlow to platforma uczenia maszynowego i produkt Google. Upraszcza zadania związane z uczeniem modeli, akwizycją danych, udoskonalaniem wyników i obsługą prognoz. Jest to biblioteka typu open source do głębokiego uczenia się, a Google używa jej do wzmacniania swoich licznych technologii. TensorFlow sprawia, że ​​wiele modeli sieci neuronowych i algorytmów uczenia maszynowego jest użytecznych w obliczeniach i aplikacjach.

W przypadku interfejsu API typu front-end używa języka Python i można go używać do tworzenia aplikacji. Aby uruchomić te same aplikacje, możesz użyć popularnego języka C++. TensorFlow jest w stanie trenować i uruchamiać technologie głębokiego uczenia się, aby opracowywać osadzanie słów, klasyfikację cyfr, RNN (rekurencyjne sieci neuronowe) i wiele innych.

Google korzysta z TensorFlow, aby poprawić wrażenia użytkownika i ulepszyć funkcję wyszukiwania. Świetnym tego przykładem jest autouzupełnianie w pasku wyszukiwania Google. Google dysponuje ogromnym zbiorem danych, a korzystając z uczenia maszynowego, może poprawić wrażenia użytkowników.

Komponenty TensorFlow

TensorFlow zawiera dwa podstawowe składniki:

• Napinacz
• Wykresy

Napinacz

Tensor to główny framework Tensorflow. Tensor to macierz lub wektor o n-wymiarach i reprezentujący wszystkie rodzaje danych. Wszystkie wartości obecne w tensorze mają identyczne typy danych o kształcie, który jest wymiarem tablicy lub macierzy.

Tensor może pochodzić z danych wejściowych lub w wyniku pewnych obliczeń. A wszystkie operacje w TensorFlow odbywają się na wykresie. Nazwa tych operacji to op node. Tensor składa się z krawędzi i węzła. Podczas gdy węzeł ma proces matematyczny, krawędź wyjaśnia związek między węzłami.

Wykresy

TensorFlow jest oparty na frameworku grafowym. Jego wykres zbiera i wyjaśnia obliczenia, które system wykonuje podczas sesji treningowej. Wykres jest dość przenośny i umożliwia zachowanie obliczeń, dzięki czemu można z nich korzystać w dowolnym momencie. Możesz również zapisać wykres do wykorzystania w przyszłości.

Obliczenia w grafie odbywają się poprzez łączenie tensorów. Wykresy mogą działać na różnych procesorach graficznych i procesorach. Możesz je uruchomić również na systemach mobilnych.

Dlaczego TensorFlow jest tak popularny?

Twórcy TensorFlow stworzyli go na dużą skalę. Jego dostępność jest fenomenalna, ponieważ każdy może uzyskać do niej dostęp. Jego biblioteka zawiera różne API, których można użyć do konstruowania złożonych architektur, takich jak Recurrent Neural Networks.

Wykorzystuje wykresy do wizualizacji rozwoju sieci neuronowych dla programisty. Robi to za pośrednictwem Tensorboard i pomaga programiście w debugowaniu programu, wdrażaniu na dużą skalę i tworzeniu solidnych rozwiązań. Jest to najpopularniejsza biblioteka frameworka deep learning na GitHub. Więc już zrozumiałeś, dlaczego jest tak popularny.

Jak działa TensorFlow?

Możesz tworzyć wykresy przepływu danych za pomocą TensorFlow. Te wykresy pokazują, w jaki sposób dane przechodzą przez szereg węzłów obecnych na wykresie. Jak wspomnieliśmy wcześniej, węzły te reprezentują operacje matematyczne, a połączenia między tymi węzłami są tensorami.

Możesz użyć języka Python, aby korzystać ze wszystkich tych udogodnień. Python jest dość łatwy do nauczenia i oferuje proste metody przekazywania złożonych abstrakcji. Węzły i tensory TensorFlow są obiektami Pythona, a jego aplikacje również są aplikacjami Pythona.

Ale chociaż możesz używać Pythona do pracy z węzłami i tensorami, nie możesz używać tego samego do wykonywania operacji matematycznych. W tym celu będziesz musiał użyć C++. Python obsługuje tylko ruch pomiędzy elementami TensorFlow. Biblioteki transformacji w TensorFlow to pliki binarne C++, dlatego do pracy z nimi będziesz musiał użyć C++.

Uruchamianie aplikacji TensorFlow jest łatwe i wygodne. Możesz je uruchomić w chmurze, na komputerze lokalnym, a nawet na smartfonie. Możesz również użyć jednostki przetwarzania TensorFlow firmy Google, jeśli używasz jej w chmurze. Niedawno na rynek wszedł TensorFlow 2.0, który jeszcze bardziej uprościł wrażenia użytkownika, wprowadzając najnowsze rozwiązania (takie jak Keras API).

Obsługiwane platformy

Skoncentrujmy się teraz na platformach, których użyjesz do wykonywania różnych operacji za pomocą TensorFlow. Jego wymagania możemy podzielić na dwie sekcje:

Rozwój

To jest sekcja, w której trenujesz model. W tej fazie powinieneś użyć laptopa lub komputera stacjonarnego.

Wnioskowanie

W tej fazie uruchamiasz TensorFlow na platformie. Możesz wybierać spośród różnych platform, takich jak urządzenia mobilne (Android lub iOS), komputery stacjonarne (Windows, Linux lub macOS) lub w chmurze.

Po wytrenowaniu modelu masz możliwość użycia go na innej maszynie. TensorFlow umożliwia również trenowanie na procesorach graficznych. Naukowcy ze Stanford odkryli w 2010 roku, że procesory graficzne są doskonałe do operacji algebry i macierzowych. Od tego odkrycia GPU stało się również narzędziem dla tych funkcji. A TensorFlow jest kompatybilny z procesorami graficznymi.

Przeczytaj więcej: Co to jest Keras i TensorFlow

Zalety TensorFlow

Nie wspominając o zaletach TensorFlow, nie możemy odpowiedzieć na pytanie „Czym jest TensorFlow?” odpowiednio.

Abstrakcja

Abstrakcja to największa zaleta TensorFlow. Pozwala rozwiązać Twój problem, skupiając się na logice aplikacji. Eliminuje to konieczność skupiania się na najdrobniejszych szczegółach algorytmu lub metodzie generowania danych wyjściowych z określonego wejścia.

Wygodna

TensorFlow ma bardzo łatwy w użyciu interfejs, co czyni go wygodnym narzędziem dla każdego programisty. W szczególności pozwala programistom znacznie łatwiej debugować swoje aplikacje TensorFlow. Posiada gorliwy tryb wykonywania, dzięki któremu możesz sprawdzić i edytować każdą funkcję wykresu w sposób przejrzysty i osobno. W przeciwnym razie musiałbyś zmodyfikować cały wykres jako pojedynczą jednostkę, aby zmodyfikować lub odpowiednio go ocenić.

Innym doskonałym przykładem wygody TensorFlow jest TensorBoard. Jest to narzędzie wizualizacyjne TensorFlow, które umożliwia przeglądanie wykresów za pośrednictwem internetowego i interaktywnego pulpitu nawigacyjnego.

Wsparcie Google

TensorFlow jest produktem zespołu Google Brain Team, co samo w sobie stanowi dużą zaletę. To nie tylko pomogło TensorFlow w szybszym rozwoju, ale także ułatwiło wdrażanie i użytkowanie. Krzemowa jednostka przetwarzająca TensorFlow firmy Google znacznie zwiększa jej wydajność i zapewnia wiele możliwości.

Jedna wada

TensorFlow z pewnością ma wiele funkcji, ale ma też wadę. Jego wdrożenie utrudnia uzyskanie deterministycznych wyników treningu. W niektórych przypadkach model wytrenowany w jednym systemie zachowywałby się inaczej w innym systemie, nawet jeśli dostarczysz mu te same dane.

TensorFlow a inne

TensorFlow nie jest jedynym w branży frameworków uczenia maszynowego. Masz również PyTorch, Apache MXNet i CNTK.

Pytorch jest oparty na Pythonie i jest dość podobny do TensorFlow. Ta pierwsza jest doskonała do małych projektów, a druga do długich projektów. CNTK to Microsoft Cognitive Toolkit i wyprzedza TensorFlow w wielu obszarach (szybsza obsługa sieci neuronowych, struktur grafowych itp.). Mimo to znacznie trudniej jest się nauczyć w porównaniu z TensorFlow.

MXNet obsługuje wiele języków API, w tym Scala, Python, Perl, JavaScript, Go i R. Jest to podstawowa platforma głębokiego uczenia Amazon dla AWS. Natywne interfejsy API MXNet są dość nieprzyjemne w użyciu w porównaniu z interfejsami API TensorFlow.

Przeczytaj także: Tensorflow vs Pytorch – porównanie, funkcje i aplikacje

Końcowe przemyślenia

Czym więc jest TensorFlow? Mamy nadzieję, że znalazłeś odpowiedź w tym artykule. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o TensorFlow i jego możliwościach, zajrzyj na nasz blog. Oto kilka interesujących pomysłów na projekty TensorFlow, które pomogą Ci zacząć.

Możesz również rzucić okiem na nasze kursy uczenia maszynowego i tam rozpocząć swoją podróż edukacyjną. Nasze kompleksowe kursy pomogą Ci pozbyć się wszelkich wątpliwości i rozwiną umiejętności niezbędne do zostania ekspertem od uczenia maszynowego. Dyplom PG IIIT-B i upGrad w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadań, status absolwentów IIIT-B, ponad 5 praktycznych praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.