Cheat Sheet TensorFlow: De ce TensorFlow, Funcție și Instrumente,

Antrenați-vă modelele cu TensorFlow

Fiecare pasionat de tehnologie vrea să stăpânească disciplina complexă a învățării automate. Achiziționarea și instruirea seturi de date pentru a permite unui computer să învețe tipare și să ia decizii în consecință poate fi uneori copleșitoare dacă nu cunoașteți o cale ușoară.

Google a venit cu o soluție și a numit-o TensorFlow. Este un cadru de învățare automată cu sursă deschisă, folosit pentru a aborda și implementa câteva modele de învățare automată și de rețele neuronale la scară largă complicate pentru a face munca de a prezice rezultatele viitoare mai ușoară. O parte din

Modelele ML care folosesc rețele neuronale cu mai multe straturi se numesc deep learning. A fost dezvoltat pentru a stimula cercetarea profundă a rețelelor neuronale de la Google și poate fi văzut acum în sugestiile avansate de căutare Google. Gigantul motoarelor de căutare cu cel mai mare set de date din lume avea nevoie de o modalitate eficientă de a se extinde la modele și algoritmi masivi.

TensorFlow a fost lansat în 2017, iar versiunea actuală este 2.2. TL a suferit mai multe modificări de când a fost oferit pentru prima dată publicului. Unele dintre modificări includ suport suplimentar pentru învățarea profundă în grafica computerizată și întreruperea suportului pentru Python 2.

Cum functioneaza…

TensorFlow oferă un API frontend Python ușor de lucrat, pentru a se înțelege cu cadrul, în timp ce nucleul este scris în C++ pentru a obține performanță la nivel înalt. Python este un limbaj ușor de învățat și de lucru cu și are un suport bun pentru diferite tipuri de biblioteci pentru a face dezvoltarea mai rapidă și mai convenabilă.

Funcționează pe un cadru grafic, făcându-l astfel multiplatformă. Poate fi folosit de la procesoare și GPU până la sisteme mobile.

Terminologia oferă un indiciu al funcționării sale

• Tensor înseamnă o matrice sau o matrice care conține unele seturi de date. Așadar, puteți crea o diagramă a modului în care datele circulă într-un grafic.
• Graficul este o structură de date utilizată pe scară largă în diferite domenii ale informaticii și este adesea folosită pentru a gestiona seturi complexe de date. Are o serie de noduri care sunt conectate prin margini.

Nodurile descriu o serie de calcule care trebuie efectuate în timp ce marginile sunt setul de date multidimensional pe care trebuie efectuate operațiunile.

Graficul a fost ales în mod deliberat, deoarece are multe avantaje care conferă instrumentului abilitățile sale, cum ar fi capacitatea de a rula pe diferite platforme și de implementat ușor.

Google are propria sa unitate de procesare TensorFlow (TPU) personalizată special concepută pentru a reda modelele Tensor care oferă o accelerare suplimentară a calculului.

De ce TensorFlow?

• Imaginați-vă că aveți o grămadă de seturi de date pe care doriți să le modelați, dar nu vă puteți gândi la modalități de a face acest lucru în mod eficient sau nu vă puteți da seama cum să conectați toate piesele pe care le aveți, chiar și cu multitudinea de algoritmi la dispoziție. Cu TensorFlow, nu trebuie să vă faceți griji cu privire la abstracția datelor. Cu o mulțime de algoritmi incluși și rețele neuronale profunde, construirea unei aplicații devine mult mai ușoară.
• Una dintre cele mai proeminente caracteristici ale TensorFlow este execuția dornică – o modalitate eficientă de a depana operațiunile. Deoarece vizualizarea devine mai ușoară cu un tablou de bord interactiv bazat pe web, puteți lucra separat la fiecare operație grafică.
• Toate bibliotecile diferite incluse în această platformă fac scalarea mult mai rapidă chiar și pe seturi mari de date și pe mașini.
• Fiind open-source și susținut de Google, este unul dintre cele mai proeminente instrumente de rețea neuronală profundă pe care le puteți pune mâna.
• Una dintre ideile de bază din spatele creării TensorFlow a fost limitarea puterii de procesare. Deci îl puteți rula chiar și pe sistemele dvs. mobile!
• Există o mulțime de modele open-source disponibile pentru platformă, care sunt incluse atât cu greutăți de cod, cât și de model, pentru a vă ajuta să înțelegeți toate aspectele diferite ale acestei biblioteci. Puteți găsi întotdeauna câteva modele legate de fluxul dvs. de lucru și poate chiar să le reglați folosind învățarea prin transfer.

Aflați mai multe: Clasificarea imaginilor Tensorflow 2.0

Profitați la maximum de TensorFlow – The Tools

1. TensorBoard

După cum am menționat mai sus, TensorFlow oferă o modalitate eficientă de abstractizare, iar TensorBoard este un instrument pentru a face acest lucru. Înțelegerea și vizualizarea graficelor, părți ale graficului și a structurii fluxului se poate face cu ușurință cu TensorBoard. Oferă urmărirea și menținerea unor valori precum pierderea și acuratețea, afișarea de imagini, texte și grafice model, proiectarea încorporarii și multe altele.

Citiți: Ce este despre Keras și TensorFlow

2. Neptun

O altă modalitate de a urmări valorile prin integrarea unei biblioteci. Are o integrare ieșită din cutie cu TensorFlow și este o modalitate ușoară de a urmări greutățile modelului, parametrii și multe altele.

3. Instrument ce se întâmplă dacă

Un instrument excelent pentru a îmbunătăți fluxul de lucru cu Tensor, What-if funcționează așa cum sună. Poate fi folosit pentru a compara mai multe modele în cadrul aceluiași flux de lucru, pentru a aranja punctele de date în funcție de similitudine, pentru a vizualiza rezultatele inferenței, a testa rezultatele corectitudinii algoritmilor și multe altele. Un instrument la îndemână dacă doriți să începeți cu TensorFlow.

4. Locul de joacă TensorFlow

Numele literal, acest instrument vă permite să vă „jucați” cu rețelele neuronale ale modelului dvs. chiar în browser. Având funcționalități precum posibilitatea de a alege tipul de set de date, caracteristici, straturi de vizualizare, acest instrument vă poate duce cu un pas înainte în pregătirea modelelor.

5. Datalab

Dacă intenționați să utilizați serviciile cloud Google pentru a vă gestiona și instrui modelele, atunci Google Datalab vă oferă un mediu bazat pe notebook-uri Jupyter care încorporează o mulțime de instrumente precum NumPy, Matplotlib, panda, pe lângă TensorFlow, care este preinstalat și combinat pentru ușurează-ți procesul de lucru.

6. Fațete

Un alt instrument de vizualizare a datelor pentru a vă ajuta să vizualizați seturile dvs. masive de date, să formați conexiuni, să înțelegeți modul în care diferitele legături interacționează între ele, să comparați diferitele seturi de date și rezultatele și chiar statele care au cele mai multe decese în trafic.

Consultați și: Idei de proiecte TensorFlow

Perspective de viitor

CEO-ul Alphabet, Sundar Pichai, a spus că AI este mai importantă decât electricitatea sau focul. Deși insondabilă, sentința liderului surprinde o nouă realitate. Manipularea datelor este curentul și următorul lucru important și orice lucru care va face mai ușor acest lucru va rămâne aici mult timp.

Machine și Deep Learning sunt aici pentru a rămâne. Există deja o dezbatere dacă AI va prelua oamenii sau la ce rezultate ar putea duce în viitor – bune sau rele? Dar asta nu neagă faptul că acesta este viitorul. Chiar dacă există încă un buzunar minuscul care nu este deja pe cloud, acesta se va muta acolo destul de curând, iar companiile care vor îmbrățișa AI sunt probabil să iasă în frunte. Acest lucru constituie un spațiu imens pentru instrumente precum TensorFlow.

Companiile sunt dispuse să cheltuiască milioane pentru a urmări și a instrui seturi de date pentru a rămâne în fața concurenților lor. Așadar, nu fi surprins dacă vezi o grămadă de TensorFlow precum biblioteci care îți găsesc drumul în viitorul apropiat.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre învățarea automată, consultați Diploma PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și AI, care este concepută pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de pregătire riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, IIIT- B Statut de absolvenți, peste 5 proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.