แผ่นโกง TensorFlow: ทำไม TensorFlow, ฟังก์ชัน & เครื่องมือ,

ฝึกโมเดลของคุณด้วย TensorFlow

ผู้ที่ชื่นชอบเทคโนโลยีทุกคนต้องการฝึกฝนการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรที่ซับซ้อน การจัดหาและฝึกอบรมชุดข้อมูลเพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้รูปแบบและตัดสินใจตามนั้นได้ บางครั้งอาจเป็นเรื่องยากหากคุณไม่ทราบวิธีง่ายๆ

Google ออกวิธีแก้ปัญหาและเรียกมันว่า TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพนซอร์สที่ใช้ในการจัดการและปรับใช้แมชชีนเลิร์นนิงขนาดใหญ่และโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อน เพื่อทำให้การคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตง่ายขึ้น เป็นส่วนหนึ่งของ

โมเดล ML ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบหลายชั้นเรียกว่าการเรียนรู้เชิงลึก ได้รับการพัฒนาเพื่อเพิ่มการวิจัยเครือข่ายประสาทในเชิงลึกของ Google และขณะนี้สามารถดูได้ในคำแนะนำการค้นหาขั้นสูงของ Google ยักษ์ใหญ่ของเสิร์ชเอ็นจิ้นที่มีชุดข้อมูลที่ใหญ่ที่สุดในโลกต้องการวิธีที่มีประสิทธิภาพในการปรับขนาดเป็นโมเดลขนาดใหญ่และอัลกอริธึม

TensorFlow เปิดตัวในปี 2560 และเวอร์ชันปัจจุบันอยู่ที่ 2.2 TL มีการเปลี่ยนแปลงหลายอย่างตั้งแต่เปิดตัวสู่สาธารณะเป็นครั้งแรก การเปลี่ยนแปลงบางอย่างรวมถึงการสนับสนุนเพิ่มเติมสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกในคอมพิวเตอร์กราฟิกและการหยุดรองรับ Python 2

มันทำงานอย่างไร…

TensorFlow จัดเตรียม Python frontend API ที่ง่ายต่อการทำงานกับเฟรมเวิร์กในขณะที่คอร์เขียนด้วยภาษา C++ เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพระดับสูง Python เป็นภาษาที่เรียนรู้ได้ง่ายและใช้งานได้จริง และมีการสนับสนุนที่ดีสำหรับไลบรารีประเภทต่างๆ เพื่อให้การพัฒนารวดเร็วและสะดวก

มันทำงานบนเฟรมเวิร์กกราฟ ดังนั้นจึงทำให้ข้ามแพลตฟอร์มได้ สามารถใช้งานได้ตั้งแต่ CPU และ GPU ไปจนถึงระบบมือถือ

คำศัพท์บอกใบ้ถึงการทำงาน

• เทนเซอร์ หมายถึงอาร์เรย์หรือเมทริกซ์ที่มีชุดข้อมูลบางชุด ดังนั้น คุณสามารถสร้างโฟลว์ชาร์ตว่าข้อมูลไหลอย่างไรในกราฟได้
• กราฟเป็นโครงสร้างข้อมูลที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านต่างๆ ของวิทยาการคอมพิวเตอร์ และมักใช้เพื่อจัดการชุดข้อมูลที่ซับซ้อน มันมีชุดของโหนดที่เชื่อมต่อผ่านขอบ

โหนดอธิบายชุดของการคำนวณที่ต้องดำเนินการในขณะที่ขอบเป็นชุดข้อมูลหลายมิติที่จำเป็นต้องดำเนินการ

กราฟได้รับการคัดเลือกอย่างรอบคอบเนื่องจากมีข้อดีหลายประการที่ทำให้เครื่องมือมีความสามารถ เช่น สามารถทำงานบนแพลตฟอร์มต่างๆ และปรับใช้ได้ง่าย

Google มี หน่วยประมวลผล TensorFlow (TPU) ที่กำหนดเองซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อแสดงโมเดลเทนเซอร์ที่ช่วยเร่งความเร็วในการคำนวณ

ทำไมต้อง TensorFlow?

• ลองนึกภาพว่าคุณมีชุดข้อมูลจำนวนมากที่คุณต้องการสร้างแบบจำลอง แต่คุณไม่สามารถคิดหาวิธีที่จะทำเช่นนั้นได้อย่างมีประสิทธิภาพหรือไม่สามารถหาวิธีเชื่อมโยงชิ้นส่วนทั้งหมดที่คุณมีได้ แม้ว่าจะมีอัลกอริทึมมากมายเหลือเฟือ ด้วย TensorFlow คุณไม่จำเป็นต้องกังวลเกี่ยวกับการแยกข้อมูล ด้วยอัลกอริธึมที่มีอยู่มากมายและโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก การสร้างแอปพลิเคชันจึงกลายเป็นเรื่องง่าย
• หนึ่งในคุณสมบัติที่โดดเด่นที่สุดของ TensorFlow คือการดำเนินการอย่างกระตือรือร้น ซึ่งเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการดีบักการดำเนินการ เนื่องจากการแสดงภาพข้อมูลจะง่ายขึ้นด้วยแดชบอร์ดบนเว็บแบบโต้ตอบ คุณจึงสามารถดำเนินการกับกราฟแต่ละรายการแยกกันได้
• ไลบรารีต่างๆ ทั้งหมดที่รวมอยู่ในแพลตฟอร์มนี้ทำให้การปรับขนาดเร็วขึ้นมาก แม้กระทั่งบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่และข้ามเครื่อง
• การเป็นโอเพ่นซอร์สและได้รับการสนับสนุนจาก Google จึงเป็นหนึ่งในเครื่องมือเครือข่ายประสาทเทียมระดับลึกที่โดดเด่นที่สุดที่คุณสามารถรับมือได้
• แนวคิดหลักประการหนึ่งเบื้องหลังการสร้าง TensorFlow อยู่ภายใต้การจำกัดพลังการประมวลผล ดังนั้นคุณจึงสามารถรันบนระบบมือถือของคุณได้!
• มีโมเดลโอเพนซอร์ซมากมายสำหรับแพลตฟอร์มซึ่งมาพร้อมกับน้ำหนักของโค้ดและโมเดลเพื่อช่วยให้คุณเข้าใจแง่มุมต่างๆ ของไลบรารีนี้ คุณสามารถค้นหาบางรุ่นที่เกี่ยวข้องกับเวิร์กโฟลว์ของคุณ และอาจปรับแต่งโดยใช้การเรียนรู้แบบถ่ายโอน

เรียนรู้เพิ่มเติม: การจัดประเภทรูปภาพ Tensorflow 2.0

รับประโยชน์สูงสุดจาก TensorFlow – เครื่องมือ

1. เทนเซอร์บอร์ด

ดังที่กล่าวไว้ข้างต้น TensorFlow ให้วิธีการสร้างนามธรรมที่มีประสิทธิภาพ และ TensorBoard เป็นเครื่องมือในการทำเช่นนั้น การทำความเข้าใจและการแสดงภาพกราฟ ส่วนของกราฟ และโครงสร้างการไหลสามารถทำได้ง่ายด้วย TensorBoard ให้การติดตามและบำรุงรักษาตัววัด เช่น การสูญเสียและความแม่นยำ การแสดงภาพ ข้อความและกราฟแบบจำลอง การฉายภาพการฝัง และอื่นๆ อีกมากมาย

อ่าน: Keras และ TensorFlow คืออะไร

2. ดาวเนปจูน

อีกวิธีหนึ่งในการติดตามเมตริกผ่านการผสานรวมไลบรารี มีการผสานรวมกับ TensorFlow ที่พร้อมใช้งานทันที และเป็นวิธีที่ง่ายในการติดตามน้ำหนักของแบบจำลอง พารามิเตอร์ และอื่นๆ

3. เครื่องมืออะไรถ้า

เครื่องมือที่ยอดเยี่ยมในการปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ด้วย Tensor What-if ทำงานได้ตามที่คิดไว้ สามารถใช้เพื่อเปรียบเทียบหลายรุ่นภายในเวิร์กโฟลว์เดียวกัน จัดเรียงจุดข้อมูลตามความคล้ายคลึงกัน แสดงภาพผลการอนุมาน ทดสอบผลลัพธ์ความเป็นธรรมของอัลกอริทึม และอื่นๆ อีกมากมาย เครื่องมือแสนสะดวกหากคุณต้องการเริ่มต้นกับ TensorFlow

4. สนามเด็กเล่น TensorFlow

เครื่องมือนี้ค่อนข้างชื่อตามตัวอักษร ทำให้คุณสามารถ 'เล่น' กับโครงข่ายประสาทเทียมของแบบจำลองของคุณได้จากเบราว์เซอร์ของคุณ การมีฟังก์ชันต่างๆ เช่น สามารถเลือกประเภทของชุดข้อมูล คุณลักษณะ เลเยอร์การดู เครื่องมือนี้จะช่วยให้คุณก้าวไปข้างหน้าได้ดีในการฝึกโมเดลของคุณ

5. Datalab

หากคุณต้องการใช้บริการระบบคลาวด์ของ Google เพื่อจัดการและฝึกโมเดลของคุณ Google Datalab จะมอบสภาพแวดล้อมตามโน้ตบุ๊ก Jupyter ที่รวมเครื่องมือมากมาย เช่น NumPy, Matplotlib, pandas นอกเหนือจาก TensorFlow ที่ติดตั้งไว้ล่วงหน้าและรวมเข้าด้วยกันเพื่อ ทำให้กระบวนการทำงานของคุณง่ายขึ้น

6. แง่มุม

เครื่องมือสร้างภาพข้อมูลอื่นที่จะช่วยให้คุณเห็นภาพชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของคุณ การเชื่อมต่อแบบฟอร์ม ทำความเข้าใจว่าลิงก์ต่างๆ มีปฏิสัมพันธ์กันอย่างไร เปรียบเทียบชุดข้อมูลและผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน และแม้แต่รัฐที่มีอัตราการเสียชีวิตจากการเข้าชมมากที่สุด

ตรวจสอบด้วย: แนวคิดโครงการ TensorFlow

อนาคตข้างหน้า

Sundar Pichai CEO ของ Alphabet กล่าวว่า AI สำคัญกว่าไฟฟ้าหรือไฟ แม้จะหยั่งรู้ไม่ได้ แต่ประโยคของผู้นำกลับกลายเป็นความจริงใหม่ การจัดการข้อมูลเป็นปัจจุบันและเป็นเรื่องใหญ่ถัดไป และสิ่งใดก็ตามที่จะช่วยให้ทำได้ง่ายขึ้นจะคงอยู่ที่นี่เป็นเวลานาน

แมชชีนและการเรียนรู้เชิงลึกอยู่ที่นี่แล้ว มีการถกเถียงกันอยู่แล้วว่า AI จะเข้ามาครอบงำมนุษย์หรือไม่ หรือผลลัพธ์ที่อาจจะเกิดขึ้นในอนาคต ดีหรือไม่ดี? แต่นั่นไม่ได้ปฏิเสธความจริงที่ว่ามันคืออนาคต แม้ว่าจะยังมีกระเป๋าเล็กๆ ที่ยังไม่ได้อยู่บนคลาวด์ แต่ก็จะย้ายไปที่นั่นในไม่ช้า และบริษัทต่างๆ ที่ยอมรับ AI ก็มีแนวโน้มที่จะก้าวขึ้นมาเป็นผู้นำ ทำให้เป็นพื้นที่ขนาดใหญ่สำหรับเครื่องมืออย่าง TensorFlow

บริษัทยินดีจ่ายเงินหลายล้านเพื่อติดตามและฝึกอบรมชุดข้อมูลเพื่อนำหน้าคู่แข่ง ดังนั้น อย่าแปลกใจถ้าคุณเห็น TensorFlow มากมาย เช่น ห้องสมุดที่ขวางทางคุณในอนาคตอันใกล้

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ IIIT- สถานะศิษย์เก่า B, 5+ โครงการหลักที่ใช้งานได้จริง & ความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ