Памятка TensorFlow: почему TensorFlow, функции и инструменты,

Обучайте свои модели с помощью TensorFlow

Каждый технический энтузиаст хочет освоить сложную дисциплину машинного обучения. Получение и обучение наборов данных, позволяющих компьютеру изучать закономерности и принимать соответствующие решения, иногда может быть ошеломляющим, если вы не знаете простого способа обойти это.

Google предложил решение и назвал его TensorFlow. Это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, используемая для решения и реализации некоторых сложных крупномасштабных моделей машинного обучения и нейронных сетей, чтобы упростить работу по прогнозированию будущих результатов. часть

Модели машинного обучения, использующие многослойные нейронные сети, называются глубоким обучением. Он был разработан для ускорения исследований глубоких нейронных сетей Google, и теперь его можно увидеть в расширенных поисковых предложениях Google. Гиганту поисковых систем с самым большим набором данных в мире нужен был какой-то эффективный способ масштабирования до массивных моделей и алгоритмов.

TensorFlow был запущен в 2017 году, текущая версия — 2.2. TL претерпел несколько изменений с тех пор, как был впервые предложен публике. Некоторые из изменений включают добавленную поддержку глубокого обучения в компьютерной графике и прекращение поддержки Python 2.

Как это работает…

TensorFlow предоставляет простой в использовании интерфейсный API Python, чтобы работать с фреймворком, в то время как ядро ​​написано на C++ для достижения высокой производительности. Python — это простой в изучении и работе язык, который имеет хорошую поддержку различных типов библиотек, что делает разработку более быстрой и удобной.

Он работает на основе графа, что делает его кроссплатформенным. Его можно использовать от процессоров и графических процессоров до мобильных систем.

Терминология дает намек на его работу

• Под тензором понимается массив или матрица, содержащая некоторые наборы данных. Итак, вы можете составить блок-схему того, как данные передаются на графике.
• Граф — это широко используемая структура данных, применяемая в различных областях компьютерных наук и часто используемая для обработки сложных наборов данных. Он имеет ряд узлов, соединенных ребрами.

Узлы описывают серию вычислений, которые необходимо выполнить, а ребра представляют собой многомерный набор данных, над которым необходимо выполнить операции.

График был выбран преднамеренно, так как он имеет много преимуществ, которые дают инструменту его возможности, например, возможность работать на разных платформах и простота развертывания.

У Google есть собственный блок обработки TensorFlow (TPU) , специально разработанный для рендеринга тензорных моделей, которые обеспечивают дальнейшее ускорение вычислений.

Почему TensorFlow?

• Представьте, что у вас есть куча наборов данных, которые вы хотите смоделировать, но вы не можете придумать, как это сделать эффективно, или не можете придумать, как связать все имеющиеся у вас фрагменты даже при наличии множества алгоритмов, имеющихся в вашем распоряжении. С TensorFlow вам не нужно беспокоиться об абстракции данных. Благодаря множеству включенных алгоритмов и глубоких нейронных сетей создание приложения становится намного проще.
• Одной из наиболее заметных особенностей TensorFlow является быстрое выполнение — эффективный способ отладки операций. Поскольку визуализация упрощается с помощью интерактивной веб-панели инструментов, вы можете работать с каждой графической операцией отдельно.
• Все различные библиотеки, включенные в эту платформу, значительно ускоряют масштабирование даже на больших наборах данных и на разных машинах.
• Будучи открытым исходным кодом и поддерживаемым Google, это один из самых известных инструментов глубокой нейронной сети, который вы можете получить.
• Одна из основных идей создания TensorFlow заключалась в ограничении вычислительной мощности. Так что вы даже можете запустить его на своих мобильных системах!
• Для платформы доступно множество моделей с открытым исходным кодом, которые связаны как с кодом, так и с весами моделей, чтобы помочь вам понять все различные аспекты этой библиотеки. Вы всегда можете найти некоторые модели, связанные с вашим рабочим процессом, и, возможно, даже настроить его с помощью трансферного обучения.

Узнать больше: Классификация изображений Tensorflow 2.0

Получите максимум от TensorFlow — Инструменты

1. Тензорборд

Как упоминалось выше, TensorFlow предоставляет эффективный способ абстракции, а TensorBoard — инструмент для этого. Понимание и визуализация графиков, частей графика и структуры потока могут быть легко выполнены с помощью TensorBoard. Он обеспечивает отслеживание и поддержание таких показателей, как потери и точность, отображение изображений, текстов и графиков моделей, проецирование встраивания и многое другое.

Читайте: Что есть что из Keras и TensorFlow

2. Нептун

Еще один способ отслеживать метрики через интеграцию библиотеки. Он имеет встроенную интеграцию с TensorFlow и представляет собой простой способ отслеживать вес модели, параметры и многое другое.

3. Инструмент «что, если»

Отличный инструмент для улучшения рабочего процесса с Tensor, What-if работает именно так, как кажется. Его можно использовать для сравнения нескольких моделей в рамках одного и того же рабочего процесса, упорядочивания точек данных по сходству, визуализации результатов логического вывода, проверки результатов проверки алгоритмов на справедливость и многого другого. Удобный инструмент, если вы хотите начать работу с TensorFlow.

4. Игровая площадка TensorFlow

Довольно буквальное название, этот инструмент позволяет вам «играть» с нейронными сетями вашей модели прямо в вашем браузере. Обладая такими функциями, как возможность выбирать тип набора данных, объектов, слоев просмотра, этот инструмент может сделать вам хороший шаг вперед в обучении ваших моделей.

5. Лаборатория данных

Если вы собираетесь использовать облачные сервисы Google для обработки и обучения своих моделей, Google Datalab предоставит вам среду на основе ноутбуков Jupyter, включающую набор инструментов, таких как NumPy, Matplotlib, pandas, в дополнение к TensorFlow, предварительно установленному и объединенному вместе для облегчить себе рабочий процесс.

6. Грани

Еще один инструмент визуализации данных, который поможет вам визуализировать ваши массивные наборы данных, формировать соединения, понимать, как различные ссылки взаимодействуют друг с другом, сравнивать различные наборы данных и результаты и даже состояния с наибольшим количеством смертельных случаев на дорогах.

Также ознакомьтесь с: Идеи проекта TensorFlow.

Будущие перспективы

Генеральный директор Alphabet Сундар Пичаи сказал, что ИИ важнее электричества или огня. Хотя непостижимо, предложение лидера отражает новую реальность. Обработка данных — это текущая и следующая большая вещь, и все, что упростит это, останется здесь надолго.

Машины и глубокое обучение никуда не денутся. Уже ведутся споры о том, захватит ли ИИ людей и к каким результатам он может привести в будущем — к добру или к худу? Но это не отрицает того факта, что это будущее. Даже если все еще существует крошечный карман, которого еще нет в облаке, он довольно скоро переместится туда, и компании, которые примут ИИ, скорее всего, выйдут на первое место. Это создает огромное пространство для таких инструментов, как TensorFlow.

Компании готовы тратить миллионы на отслеживание и обучение наборов данных, чтобы оставаться впереди своих конкурентов. Так что не удивляйтесь, если в ближайшем будущем вы увидите кучу библиотек, похожих на TensorFlow.

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT- Статус B Alumni, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.