TensorFlow explicat: componente, funcții, platforme acceptate și avantaje

Ce este TensorFlow, mai exact?

Dacă sunteți interesat de învățarea automată și de deep learning, atunci ați venit în locul potrivit! În acest articol, vom explora ce este TensorFlow, cum funcționează și din ce este făcut. Citiți mai departe pentru a afla totul!

TensorFlow explicat

TensorFlow este un cadru de învățare automată și un produs Google. Simplifică sarcinile de formare a modelului, achiziția de date, rafinarea rezultatelor și servirea predicțiilor. Este o bibliotecă de învățare profundă open-source, iar Google o folosește pentru a-și dezvolta numeroasele tehnologii. TensorFlow face multe modele de rețele neuronale și algoritmi de învățare automată utili pentru calcule și aplicații.

Pentru API-ul său front-end, folosește Python și îl puteți folosi pentru a construi aplicații. Pentru a executa aceleași aplicații, puteți utiliza limbajul popular C++. TensorFlow este capabil să antreneze și să ruleze tehnologii de deep learning pentru a dezvolta încorporarea de cuvinte, clasificarea cifrelor, RNN-uri (rețele neuronale recurente) și multe altele.

Google folosește TensorFlow pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului și pentru a-și îmbunătăți funcția de căutare. Un exemplu excelent în acest sens este completarea automată în bara de căutare a Google. Google are un set de date vast și, folosind învățarea automată, își pot îmbunătăți experiența utilizatorilor.

Componentele TensorFlow

TensorFlow conține două componente principale:

• Tensor
• Grafice

Tensor

Tensor este cadrul principal al Tensorflow. Un tensor este o matrice sau un vector care are n dimensiuni și reprezintă toate tipurile de date. Toate valorile prezente într-un tensor posedă tipuri de date identice cu o formă, care este dimensionalitatea matricei sau a matricei.

Un tensor ar putea proveni din intrare sau ca rezultat al unor calcule. Și toate operațiunile din TensorFlow au loc într-un grafic. Numele acestor operațiuni este op node. Un tensor este alcătuit dintr-o muchie și un nod. În timp ce nodul are procesul matematic, marginea explică relația dintre noduri.

Grafice

TensorFlow se bazează pe cadrul graficului. Graficul său colectează și explică calculele pe care sistemul le efectuează în timpul sesiunii de antrenament. Graficul este destul de portabil și permite păstrarea calculelor, astfel încât să le puteți utiliza oricând le aveți nevoie. Puteți salva graficul și pentru utilizare ulterioară.

Calculele dintr-un grafic au loc prin conectarea tensorilor. Graficele pot rula pe diferite GPU-uri și procesoare. Le puteți rula și pe sisteme mobile.

De ce este TensorFlow atât de popular?

Creatorii TensorFlow l-au creat la scară. Accesibilitatea sa este fenomenală pentru că oricine îl poate accesa. Biblioteca sa are diverse API pe care le puteți utiliza pentru a construi arhitecturi complexe, cum ar fi rețelele neuronale recurente.

Utilizează grafice pentru a vizualiza dezvoltarea rețelelor neuronale pentru dezvoltator. Face acest lucru prin Tensorboard și ajută dezvoltatorul să depaneze programul, să implementeze la scară și să construiască soluții robuste. Este cea mai populară bibliotecă de cadru de deep learning de pe GitHub. Deci ați înțeles până acum de ce este atât de popular.

Cum funcționează TensorFlow?

Puteți construi grafice de flux de date utilizând TensorFlow. Aceste grafice arată modul în care datele trec printr-o serie de noduri prezente într-un grafic. După cum am menționat mai devreme, aceste noduri reprezintă operații matematice, iar conexiunile dintre aceste noduri sunt tensoare.

Puteți folosi limbajul Python pentru a folosi toate aceste facilități. Python este destul de ușor de învățat și vă oferă metode simple pentru a transmite abstracții complexe. Nodurile și tensorii TensorFlow sunt obiecte Python, iar aplicațiile sale sunt, de asemenea, aplicații Python.

Dar, deși puteți folosi Python pentru a lucra cu noduri și tensori, nu puteți utiliza același lucru pentru a efectua operații matematice. În acest scop, va trebui să utilizați C++. Python gestionează doar traficul dintre piesele lui TensorFlow. Bibliotecile de transformări din TensorFlow sunt binare C++, de aceea va trebui să utilizați C++ pentru a lucra cu ele.

Rularea aplicațiilor TensorFlow este ușoară și convenabilă. Le puteți rula pe cloud, pe o mașină locală sau chiar pe un smartphone. Puteți utiliza și unitatea de procesare TensorFlow de la Google, dacă o utilizați pe cloud. Recent, TensorFlow 2.0 a intrat pe piață și a simplificat și mai mult experiența utilizatorului prin încorporarea celor mai noi soluții (cum ar fi API-ul Keras).

Platforme acceptate

Să ne concentrăm acum asupra platformelor pe care le-ați folosi pentru a efectua diferite operațiuni cu TensorFlow. Putem clasifica cerințele sale în două secțiuni:

Dezvoltare

Aceasta este secțiunea când antrenezi un model. Pentru această fază, ar trebui să utilizați un laptop sau un computer desktop.

Inferență

În această fază, rulați TensorFlow pe o platformă. Puteți alege dintre diverse platforme, cum ar fi dispozitive mobile (Android sau iOS), PC-uri desktop (Windows, Linux sau macOS) sau pe cloud.

După antrenamentul unui model, aveți opțiunea de a-l folosi pe o altă mașină. TensorFlow permite antrenamentul și pe GPU-uri. Cercetătorii de la Stanford au descoperit în 2010 că GPU-urile sunt excelente pentru operații de algebră și matrice. De la acea descoperire, GPU a devenit și un instrument pentru acele funcții. Și TensorFlow este compatibil cu GPU-urile.

Citiți mai multe: Ce este de Keras și TensorFlow

Avantajele TensorFlow

Fără să menționăm avantajele TensorFlow, nu putem răspunde la întrebarea „Ce este TensorFlow?” în mod corespunzător.

Abstracția

Abstracția este cel mai mare avantaj al TensorFlow. Vă permite să vă rezolvați problema concentrându-vă pe logica aplicației. Îndepărtează cerința de a se concentra pe detaliile minuscule ale unui algoritm sau metoda de a produce o ieșire dintr-o anumită intrare.

Convenabil

TensorFlow are o interfață foarte ușor de utilizat, ceea ce îl face un instrument convenabil pentru orice dezvoltator. În special, le permite dezvoltatorilor să-și depaneze aplicațiile TensorFlow mult mai ușor. Are modul de execuție dornic prin care puteți verifica și edita fiecare funcție grafică în mod transparent și separat. În caz contrar, ar fi trebuit să modificați întregul grafic ca o singură unitate pentru a-l modifica sau evalua corect.

Un alt exemplu excelent al confortului TensorFlow este TensorBoard. Este instrumentul de vizualizare al TensorFlow care vă permite să inspectați graficele printr-un tablou de bord interactiv și bazat pe web.

Suportul Google

TensorFlow este un produs al echipei Google Brain Team și acesta este un avantaj major în sine. Nu numai că a ajutat TensorFlow să se dezvolte mai rapid, dar l-a și făcut mai ușor de implementat și utilizat. Unitatea de procesare TensorFlow de la Google își crește performanța în mod substanțial și i-a oferit multe capacități.

Un dezavantaj

TensorFlow are cu siguranță mai multe caracteristici, dar are și un dezavantaj. Implementarea sa face ca munca de a obține rezultate deterministe de formare destul de dificilă. În unele cazuri, un model pe care l-ați antrenat pe un sistem s-ar comporta diferit pe alt sistem, chiar dacă le furnizați aceleași date.

TensorFlow vs. Alții

TensorFlow nu este singurul în industria cadrelor de învățare automată. De asemenea, aveți PyTorch, Apache MXNet și CNTK.

Pytorch se bazează pe Python și este destul de similar cu TensorFlow. Primul este excelent pentru proiecte mici, în timp ce al doilea este mai potrivit pentru proiecte lungi. CNTK este Microsoft Cognitive Toolkit și este înaintea TensorFlow în multe domenii (manipulare mai rapidă a rețelelor neuronale, structurilor grafice etc.). Cu toate acestea, este mult mai dificil de învățat în comparație cu TensorFlow.

MXNet acceptă API-uri în mai multe limbi, inclusiv Scala, Python, Perl, JavaScript, Go și R. Este cadrul principal de deep learning al Amazon pentru AWS. API-urile native ale MXNet sunt destul de neplăcute de utilizat atunci când le compari cu API-urile TensorFlow.

Citește și: Tensorflow vs Pytorch – Comparație, caracteristici și aplicații

Gânduri finale

Deci, ce este TensorFlow? Sperăm că ați găsit răspunsul în acest articol. Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre TensorFlow și capacitățile sale, atunci puteți consulta blogul nostru. Iată câteva idei interesante de proiecte TensorFlow pentru a începe.

De asemenea, puteți arunca o privire la cursurile noastre de învățare automată și puteți începe călătoria dvs. de învățare acolo. Cursurile noastre cuprinzătoare te vor ajuta să scapi de toate îndoielile tale și să-ți dezvolți abilitățile necesare pentru a deveni un expert în învățarea automată. Diploma PG de la IIIT-B și upGrad în învățare automată și IA este concepută pentru profesioniștii care lucrează și oferă peste 450 de ore de pregătire riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, statutul de absolvenți IIIT-B, peste 5 proiecte practice practice și asistență la locul de muncă cu firme de top.