Explicação do TensorFlow: componentes, funções, plataformas compatíveis e vantagens

O que é o TensorFlow, exatamente?

Se você está interessado em aprendizado de máquina e aprendizado profundo, veio ao lugar certo! Neste artigo, exploraremos o que é o TensorFlow, como ele funciona e do que é feito. Continue lendo para aprender tudo!

Explicação do TensorFlow

O TensorFlow é uma estrutura de aprendizado de máquina e um produto do Google. Ele simplifica as tarefas de treinamento de modelos, aquisição de dados, refinamento de resultados e fornecimento de previsões. É uma biblioteca de aprendizado profundo de código aberto, e o Google a usa para capacitar suas inúmeras tecnologias. O TensorFlow torna muitos modelos de redes neurais e algoritmos de aprendizado de máquina úteis para cálculos e aplicativos.

Para sua API de front-end, ele usa Python e você pode usá-lo para criar aplicativos. Para executar os mesmos aplicativos, você pode usar a popular linguagem C++. O TensorFlow é capaz de treinar e executar tecnologias de aprendizado profundo para desenvolver incorporação de palavras, classificação de dígitos, RNNs (redes neurais recorrentes) e muitos outros.

O Google usa o TensorFlow para aprimorar a experiência do usuário e aprimorar seu recurso de pesquisa. Um ótimo exemplo disso é o preenchimento automático na barra de pesquisa do Google. O Google tem um vasto conjunto de dados e, usando o aprendizado de máquina, eles podem aprimorar a experiência de seus usuários.

Componentes do TensorFlow

O TensorFlow contém dois componentes principais:

• Tensor
• Gráficos

Tensor

O Tensor é a estrutura principal do Tensorflow. Um tensor é uma matriz ou vetor que possui n-dimensões e representa todos os tipos de dados. Todos os valores presentes em um tensor possuem tipos de dados idênticos com uma forma, que é a dimensionalidade do array ou matriz.

Um tensor pode se originar da entrada ou como resultado de algum cálculo. E todas as operações no TensorFlow ocorrem em um gráfico. O nome dessas operações é nó operacional. Um tensor é composto por uma aresta e um nó. Enquanto o nó tem o processo matemático, a aresta explica a relação entre os nós.

Gráficos

O TensorFlow é baseado na estrutura gráfica. Seu gráfico coleta e explica os cálculos que o sistema realiza durante a sessão de treinamento. O gráfico é bastante portátil e permite a preservação dos cálculos para que você possa usá-los sempre que precisar. Você também pode salvar o gráfico para uso futuro.

Os cálculos em um gráfico ocorrem através da conexão dos tensores. Os gráficos podem ser executados em diferentes GPUs e CPUs. Você também pode executá-los em sistemas móveis.

Por que o TensorFlow é tão popular?

Os criadores do TensorFlow o criaram em escala. Sua acessibilidade é fenomenal porque qualquer pessoa pode acessá-lo. Sua biblioteca possui várias APIs que você pode usar para construir arquiteturas complexas, como Redes Neurais Recorrentes.

Ele usa gráficos para visualizar o desenvolvimento de redes neurais para o desenvolvedor. Ele faz isso por meio do Tensorboard e ajuda o desenvolvedor na depuração do programa, na implantação em escala e na criação de soluções robustas. É a biblioteca de estrutura de aprendizado profundo mais popular no GitHub. Então você já entendeu por que é tão popular.

Como o TensorFlow funciona?

Você pode criar gráficos de fluxo de dados usando o TensorFlow. Esses gráficos mostram como os dados passam por uma série de nós presentes em um gráfico. Como mencionamos anteriormente, esses nós representam operações matemáticas e as conexões entre esses nós são tensores.

Você pode usar a linguagem Python para usar todas essas facilidades. Python é bastante fácil de aprender e oferece métodos simples para transmitir abstrações complexas. Os nós e tensores do TensorFlow são objetos Python, e seus aplicativos também são aplicativos Python.

Mas enquanto você pode usar o Python para trabalhar com nós e tensores, você não pode usar o mesmo para realizar operações matemáticas. Para isso, você terá que usar C++. O Python lida apenas com o tráfego entre as peças do TensorFlow. As bibliotecas das transformações no TensorFlow são binários C++, por isso você precisará usar C++ para trabalhar com elas.

A execução de aplicativos do TensorFlow é fácil e conveniente. Você pode executá-los na nuvem, em uma máquina local ou até mesmo em um smartphone. Você também pode usar a unidade de processamento TensorFlow do Google, se estiver usando na nuvem. Recentemente, o TensorFlow 2.0 entrou no mercado e simplificou ainda mais a experiência do usuário ao incorporar as soluções mais recentes (como a API Keras).

Plataformas compatíveis

Agora, vamos nos concentrar em quais plataformas você usaria para realizar diferentes operações com o TensorFlow. Podemos classificar seus requisitos em duas seções:

Desenvolvimento

Esta é a seção quando você treina um modelo. Para esta fase, você deve usar um laptop ou computador desktop.

Inferência

Nesta fase, você executa o TensorFlow em uma plataforma. Você pode escolher entre várias plataformas, como dispositivos móveis (Android ou iOS), PCs desktop (Windows, Linux ou macOS) ou na nuvem.

Depois de treinar um modelo, você tem a opção de usá-lo em uma máquina diferente. O TensorFlow também permite treinamento em GPUs. Os pesquisadores de Stanford descobriram em 2010 que as GPUs são excelentes para operações de álgebra e matriz. Desde essa descoberta, a GPU se tornou uma ferramenta para essas funções também. E o TensorFlow é compatível com GPUs.

Leia mais: O que é o Keras e o TensorFlow

Vantagens do TensorFlow

Sem mencionar as vantagens do TensorFlow, não podemos responder à pergunta: “O que é o TensorFlow?” apropriadamente.

Abstração

A abstração é a maior vantagem do TensorFlow. Ele permite que você resolva seu problema focando na lógica do aplicativo. Ele remove a necessidade de se concentrar nos detalhes minuciosos de um algoritmo ou no método de produzir uma saída de uma entrada específica.

Conveniente

O TensorFlow possui uma interface muito fácil de usar, o que o torna uma ferramenta conveniente para qualquer desenvolvedor. Particularmente, ele permite que os desenvolvedores depurem seus aplicativos TensorFlow com muito mais facilidade. Possui o modo de execução antecipada através do qual você pode verificar e editar cada função gráfica de forma transparente e separada. Caso contrário, você precisaria modificar o gráfico inteiro como uma única unidade para modificá-lo ou avaliá-lo adequadamente.

Outro excelente exemplo da conveniência do TensorFlow é o TensorBoard. É a ferramenta de visualização do TensorFlow que permite inspecionar gráficos por meio de um painel interativo e baseado na Web.

Apoio do Google

O TensorFlow é um produto do Brain Team do Google, e isso é uma grande vantagem por si só. Isso não apenas ajudou o TensorFlow a desenvolver mais rapidamente, mas também facilitou a implantação e o uso. O silício da unidade de processamento TensorFlow do Google aumenta substancialmente seu desempenho e fornece muitos recursos.

Uma desvantagem

O TensorFlow certamente tem vários recursos, mas também tem uma desvantagem. Sua implementação torna o trabalho de obtenção de resultados de treinamento determinísticos bastante difícil. Em alguns casos, um modelo que você treinou em um sistema se comportaria de maneira diferente em outro sistema, mesmo que você os alimentasse com os mesmos dados.

TensorFlow vs. Outros

O TensorFlow não está sozinho no setor de estruturas de aprendizado de máquina. Você também tem PyTorch, Apache MXNet e CNTK.

O Pytorch é baseado em Python e é bastante semelhante ao TensorFlow. O primeiro é excelente para projetos pequenos, enquanto o último é mais adequado para projetos longos. O CNTK é o Microsoft Cognitive Toolkit e está à frente do TensorFlow em muitas áreas (manuseio mais rápido de redes neurais, estruturas gráficas etc.). Ainda assim, é muito mais difícil aprender em comparação com o TensorFlow.

O MXNet oferece suporte a APIs de vários idiomas, incluindo Scala, Python, Perl, JavaScript, Go e R. É a principal estrutura de aprendizado profundo da Amazon para AWS. As APIs nativas do MXNet são bastante desagradáveis ​​de usar quando você as compara com as APIs do TensorFlow.

Leia também: Tensorflow vs Pytorch – Comparação, Recursos e Aplicações

Pensamentos finais

Então, o que é TensorFlow? Esperamos que você tenha encontrado a resposta neste artigo. Se você estiver interessado em saber mais sobre o TensorFlow e seus recursos, confira nosso blog. Aqui estão algumas ideias interessantes de projetos do TensorFlow para você começar.

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