Объяснение TensorFlow: компоненты, функции, поддерживаемые платформы и преимущества

Что такое TensorFlow?

Если вы заинтересованы в машинном обучении и глубоком обучении, то вы обратились по адресу! В этой статье мы рассмотрим, что такое TensorFlow, как он работает и из чего состоит. Читайте дальше, чтобы узнать все это!

Объяснение TensorFlow

TensorFlow — это фреймворк машинного обучения и продукт Google. Это упрощает задачи обучения модели, сбора данных, уточнения результатов и предоставления прогнозов. Это библиотека глубокого обучения с открытым исходным кодом, и Google использует ее для расширения своих многочисленных технологий. TensorFlow делает многие модели нейронных сетей и алгоритмы машинного обучения полезными для вычислений и приложений.

В качестве интерфейсного API он использует Python, и вы можете использовать его для создания приложений. Для выполнения тех же приложений можно использовать популярный язык C++. TensorFlow способен обучать и запускать технологии глубокого обучения для разработки встраивания слов, классификации цифр, RNN (рекуррентных нейронных сетей) и многих других.

Google использует TensorFlow для улучшения взаимодействия с пользователем и улучшения функции поиска. Отличным примером этого является автозаполнение в строке поиска Google. У Google есть обширный набор данных, и с помощью машинного обучения они могут улучшить работу своих пользователей.

Компоненты TensorFlow

TensorFlow содержит два основных компонента:

• Тензор
• Графики

Тензор

Tensor — это основная структура Tensorflow. Тензор — это матрица или вектор, который имеет n измерений и представляет все виды данных. Все значения, присутствующие в тензоре, имеют одинаковые типы данных с формой, которая представляет собой размерность массива или матрицы.

Тензор может возникнуть из ввода или в результате некоторых вычислений. И все операции в TensorFlow происходят в графе. Название этих операций — op node. Тензор состоит из ребра и узла. В то время как узел имеет математический процесс, ребро объясняет отношения между узлами.

Графики

TensorFlow основан на графовой структуре. Его график собирает и объясняет вычисления, которые система выполняет во время сеанса обучения. График довольно портативный и позволяет сохранять расчеты, поэтому вы можете использовать их, когда вам это нужно. Вы также можете сохранить диаграмму для дальнейшего использования.

Вычисления в графе происходят путем соединения тензоров. Графики могут работать на разных GPU и CPU. Вы также можете запускать их на мобильных системах.

Почему TensorFlow так популярен?

Создатели TensorFlow создали его в масштабе. Его доступность феноменальна, потому что любой может получить к нему доступ. В его библиотеке есть различные API, которые вы можете использовать для создания сложных архитектур, таких как рекуррентные нейронные сети.

Он использует графики для визуализации развития нейронных сетей для разработчика. Он делает это с помощью Tensorboard и помогает разработчику отлаживать программу, масштабировать ее и создавать надежные решения. Это самая популярная библиотека фреймворков глубокого обучения на GitHub. Итак, вы уже поняли, почему он так популярен.

Как работает TensorFlow?

Вы можете строить графики потоков данных с помощью TensorFlow. Эти графики показывают, как данные проходят через ряд узлов, представленных на графике. Как мы упоминали ранее, эти узлы представляют собой математические операции, а связи между этими узлами являются тензорами.

Вы можете использовать язык Python для использования всех этих возможностей. Python довольно прост в освоении и дает вам простые методы для передачи сложных абстракций. Узлы и тензоры TensorFlow — это объекты Python, и его приложения также являются приложениями Python.

Но хотя вы можете использовать Python для работы с узлами и тензорами, вы не можете использовать его для выполнения математических операций. Для этой цели вам придется использовать C++. Python обрабатывает только трафик между частями TensorFlow. Библиотеки преобразований в TensorFlow представляют собой двоичные файлы C++, поэтому для работы с ними вам потребуется использовать C++.

Запускать приложения TensorFlow легко и удобно. Вы можете запускать их в облаке, на локальном компьютере или даже на смартфоне. Вы также можете использовать блок обработки Google TensorFlow, если используете его в облаке. Недавно на рынок вышел TensorFlow 2.0, который еще больше упростил взаимодействие с пользователем за счет включения новейших решений (таких как Keras API).

Поддерживаемые платформы

Давайте теперь сосредоточимся на том, какие платформы вы будете использовать для выполнения различных операций с TensorFlow. Мы можем разделить его требования на две части:

Разработка

Это раздел, когда вы обучаете модель. Для этого этапа вы должны использовать ноутбук или настольный компьютер.

Вывод

На этом этапе вы запускаете TensorFlow на платформе. Вы можете выбирать из различных платформ, таких как мобильные устройства (Android или iOS), настольные ПК (Windows, Linux или macOS) или в облаке.

После обучения модели у вас есть возможность использовать ее на другом компьютере. TensorFlow также позволяет проводить обучение на графических процессорах. В 2010 году исследователи из Стэнфорда обнаружили, что графические процессоры отлично подходят для алгебры и матричных операций. После этого открытия GPU стал инструментом и для этих функций. И TensorFlow совместим с графическими процессорами.

Подробнее: Что есть что в Keras и TensorFlow

Преимущества ТензорФлоу

Не упомянув преимущества TensorFlow, мы не можем ответить на вопрос «Что такое TensorFlow?» должным образом.

Абстракция

Абстракция — самое большое преимущество TensorFlow. Это позволяет вам решить вашу проблему, сосредоточившись на логике приложения. Это устраняет необходимость сосредотачиваться на мельчайших деталях алгоритма или методе получения вывода из определенного ввода.

Удобный

TensorFlow имеет очень простой в использовании интерфейс, что делает его удобным инструментом для любого разработчика. В частности, это позволяет разработчикам намного проще отлаживать свои приложения TensorFlow. Он имеет активный режим выполнения, с помощью которого вы можете проверять и редактировать каждую графическую функцию прозрачно и отдельно. В противном случае вам пришлось бы изменить весь график как единое целое, чтобы правильно изменить или оценить его.

Еще один отличный пример удобства TensorFlow — TensorBoard. Это инструмент визуализации TensorFlow, который позволяет вам просматривать графики через интерактивную веб-панель управления.

Поддержка Google

TensorFlow — продукт команды Google Brain Team, и это само по себе является большим преимуществом. Это не только помогло TensorFlow быстрее развиваться, но и упростило развертывание и использование. Кремний Google TensorFlow Processing Unit значительно повышает его производительность и предоставляет множество возможностей.

Один недостаток

У TensorFlow, безусловно, много функций, но есть и недостаток. Его реализация значительно усложняет задачу получения детерминированных результатов обучения. В некоторых случаях модель, которую вы обучили в одной системе, будет вести себя иначе в другой системе, даже если вы предоставите им одни и те же данные.

TensorFlow против других

TensorFlow не одинок в индустрии фреймворков машинного обучения. У вас также есть PyTorch, Apache MXNet и CNTK.

Pytorch основан на Python и очень похож на TensorFlow. Первый отлично подходит для небольших проектов, тогда как последний лучше подходит для длинных проектов. CNTK — это Microsoft Cognitive Toolkit, опережающий TensorFlow во многих областях (более быстрая обработка нейронных сетей, структур графов и т. д.). Тем не менее, его гораздо сложнее освоить по сравнению с TensorFlow.

MXNet поддерживает несколько языковых API, включая Scala, Python, Perl, JavaScript, Go и R. Это основная платформа глубокого обучения Amazon для AWS. Родные API-интерфейсы MXNet довольно неприятны в использовании, если сравнивать их с API-интерфейсами TensorFlow.

Также читайте: Tensorflow против Pytorch — сравнение, особенности и приложения

Последние мысли

Итак, что такое TensorFlow? Надеемся, вы нашли ответ в этой статье. Если вам интересно узнать больше о TensorFlow и его возможностях, вы можете посетить наш блог. Вот несколько интересных идей проекта TensorFlow, которые помогут вам начать работу.

Вы также можете ознакомиться с нашими курсами по машинному обучению и начать свое обучение там. Наши комплексные курсы помогут вам избавиться от всех сомнений и развить навыки, необходимые для того, чтобы стать экспертом в области машинного обучения. Диплом IIIT-B и upGrad PG в области машинного обучения и искусственного интеллекта предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, статус выпускника IIIT-B, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве. с ведущими фирмами.