อธิบาย TensorFlow: ส่วนประกอบ ฟังก์ชัน แพลตฟอร์มและข้อดีที่รองรับ

TensorFlow คืออะไรกันแน่?

หากคุณสนใจแมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึก คุณมาถูกที่แล้ว! ในบทความนี้ เราจะมาสำรวจว่า TensorFlow คืออะไร ทำงานอย่างไร และสร้างขึ้นจากอะไร อ่านต่อเพื่อเรียนรู้ทั้งหมด!

อธิบาย TensorFlow

TensorFlow คือเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงและผลิตภัณฑ์ของ Google ช่วยลดความซับซ้อนของงานของการฝึกโมเดล การเก็บข้อมูล การปรับแต่งผลลัพธ์ และการให้บริการการคาดคะเน เป็นห้องสมุดการเรียนรู้เชิงลึกแบบโอเพนซอร์ส และ Google ใช้เพื่อส่งเสริมเทคโนโลยีมากมายของพวกเขา TensorFlow ทำให้โมเดลโครงข่ายประสาทเทียมและอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจำนวนมากมีประโยชน์สำหรับการคำนวณและแอปพลิเคชัน

สำหรับ front-end API นั้นใช้ Python และคุณสามารถใช้เพื่อสร้างแอปพลิเคชันได้ ในการใช้งานแอพเดียวกัน คุณสามารถใช้ภาษา C++ ยอดนิยมได้ TensorFlow สามารถฝึกอบรมและใช้งานเทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อพัฒนาการฝังคำ การจำแนกตัวเลข RNN (โครงข่ายประสาทเทียมแบบเกิดซ้ำ) และอื่นๆ อีกมากมาย

Google ใช้ TensorFlow เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้และปรับปรุงคุณลักษณะการค้นหา ตัวอย่างที่ดีของสิ่งนี้คือการป้อนข้อความอัตโนมัติในแถบค้นหาของ Google Google มีชุดข้อมูลมากมาย และด้วยการใช้แมชชีนเลิร์นนิง พวกเขาสามารถปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ได้

ส่วนประกอบ TensorFlow

TensorFlow ประกอบด้วยสององค์ประกอบหลัก:

• เทนเซอร์
• กราฟ

เทนเซอร์

Tensor เป็นเฟรมเวิร์กหลักของ Tensorflow เทนเซอร์คือเมทริกซ์หรือเวกเตอร์ที่มีมิติ n และแสดงถึงข้อมูลทุกประเภท ค่าทั้งหมดที่มีอยู่ในเทนเซอร์มีชนิดข้อมูลที่เหมือนกันที่มีรูปร่าง ซึ่งเป็นมิติของอาร์เรย์หรือเมทริกซ์

เทนเซอร์อาจเกิดจากอินพุตหรือเป็นผลมาจากการคำนวณบางอย่าง และการดำเนินการทั้งหมดใน TensorFlow เกิดขึ้นในกราฟ ชื่อของการดำเนินการเหล่านี้คือ op node เทนเซอร์ประกอบด้วยขอบและโหนด ในขณะที่โหนดมีกระบวนการทางคณิตศาสตร์ ขอบจะอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างโหนด

กราฟ

TensorFlow ขึ้นอยู่กับเฟรมเวิร์กของกราฟ กราฟจะรวบรวมและอธิบายการคำนวณที่ระบบดำเนินการระหว่างช่วงการฝึก กราฟนี้พกพาสะดวกและช่วยให้สามารถคงการคำนวณไว้ได้ คุณจึงใช้กราฟเหล่านี้ได้ทุกเมื่อที่ต้องการ คุณสามารถบันทึกแผนภูมิเพื่อใช้ในอนาคตได้เช่นกัน

การคำนวณในกราฟเกิดขึ้นจากการเชื่อมต่อเทนเซอร์ กราฟสามารถทำงานบน GPU และ CPU ต่างๆ คุณสามารถเรียกใช้บนระบบมือถือได้เช่นกัน

ทำไม TensorFlow ถึงได้รับความนิยม?

ผู้สร้าง TensorFlow ได้สร้างขึ้นมาเพื่อขยายขนาด การเข้าถึงนั้นยอดเยี่ยมมากเพราะทุกคนสามารถเข้าถึงได้ ห้องสมุดมี API ต่างๆ ที่คุณสามารถใช้เพื่อสร้างสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อน เช่น Recurrent Neural Networks

ใช้กราฟเพื่อแสดงภาพการพัฒนาโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับนักพัฒนา โดยทำผ่าน Tensorboard และช่วยนักพัฒนาในการดีบักโปรแกรม ปรับใช้ตามขนาด และสร้างโซลูชันที่มีประสิทธิภาพ เป็นไลบรารีเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับความนิยมมากที่สุดบน GitHub ตอนนี้คุณคงเข้าใจแล้วว่าทำไมมันถึงได้รับความนิยม

TensorFlow ทำงานอย่างไร

คุณสามารถสร้างกราฟกระแสข้อมูลโดยใช้ TensorFlow กราฟเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าข้อมูลผ่านชุดของโหนดที่มีอยู่ในกราฟอย่างไร ดังที่เราได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ โหนดเหล่านี้แสดงถึงการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ และการเชื่อมต่อระหว่างโหนดเหล่านี้เป็นเมตริกซ์

คุณสามารถใช้ภาษา Python เพื่อใช้งานสิ่งอำนวยความสะดวกเหล่านี้ทั้งหมดได้ Python นั้นค่อนข้างง่ายต่อการเรียนรู้และให้วิธีการง่ายๆ ในการถ่ายทอดนามธรรมที่ซับซ้อน โหนดและเทนเซอร์ของ TensorFlow เป็นวัตถุ Python และแอปพลิเคชันของมันคือแอปพลิเคชัน Python เช่นกัน

แต่ในขณะที่คุณสามารถใช้ Python เพื่อทำงานกับโหนดและเทนเซอร์ได้ คุณจะไม่สามารถใช้สิ่งเดียวกันนี้ในการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ได้ เพื่อจุดประสงค์นั้น คุณจะต้องใช้ C++ Python จัดการเฉพาะการรับส่งข้อมูลระหว่างชิ้นส่วนของ TensorFlow ไลบรารีของการแปลงใน TensorFlow เป็นไบนารี C++ นั่นคือเหตุผลที่คุณจะต้องใช้ C++ เพื่อทำงานกับไลบรารีเหล่านี้

การรันแอพพลิเคชั่น TensorFlow นั้นง่ายและสะดวก คุณสามารถเรียกใช้ได้บนคลาวด์ เครื่องในเครื่อง หรือแม้แต่บนสมาร์ทโฟน คุณสามารถใช้หน่วยประมวลผล TensorFlow ของ Google ได้เช่นกัน หากคุณใช้งานบนคลาวด์ เมื่อเร็วๆ นี้ TensorFlow 2.0 เข้าสู่ตลาด และทำให้ประสบการณ์ผู้ใช้ง่ายขึ้นด้วยการผสมผสานโซลูชันล่าสุด (เช่น Keras API)

แพลตฟอร์มที่รองรับ

ตอนนี้ มาเน้นที่แพลตฟอร์มที่คุณจะใช้เพื่อดำเนินการต่างๆ กับ TensorFlow เราสามารถจำแนกความต้องการออกเป็นสองส่วน:

การพัฒนา

นี่คือส่วนเมื่อคุณฝึกโมเดล สำหรับระยะนี้ คุณควรใช้แล็ปท็อปหรือคอมพิวเตอร์เดสก์ท็อป

การอนุมาน

ในขั้นตอนนี้ คุณเรียกใช้ TensorFlow บนแพลตฟอร์ม คุณสามารถเลือกจากแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น อุปกรณ์มือถือ (Android หรือ iOS) เดสก์ท็อปพีซี (Windows, Linux หรือ macOS) หรือบนคลาวด์

หลังจากฝึกโมเดล คุณจะมีตัวเลือกในการใช้งานกับเครื่องอื่น TensorFlow อนุญาตให้ฝึก GPU ได้เช่นกัน นักวิจัยของ Stanford ค้นพบในปี 2010 ว่า GPU นั้นยอดเยี่ยมสำหรับการดำเนินการเกี่ยวกับพีชคณิตและเมทริกซ์ นับตั้งแต่การค้นพบนั้น GPU ก็กลายเป็นเครื่องมือสำหรับฟังก์ชันเหล่านั้นเช่นกัน และ TensorFlow เข้ากันได้กับ GPU

อ่านเพิ่มเติม: Keras และ TensorFlow คืออะไร

ข้อดีของ TensorFlow

เราไม่สามารถตอบคำถามที่ว่า “TensorFlow คืออะไร” โดยไม่ต้องพูดถึงข้อดีของ TensorFlow อย่างถูกต้อง.

สิ่งที่เป็นนามธรรม

นามธรรมเป็นข้อได้เปรียบที่ใหญ่ที่สุดของ TensorFlow ช่วยให้คุณสามารถแก้ปัญหาของคุณโดยเน้นที่ตรรกะของแอปพลิเคชัน โดยจะขจัดความต้องการเน้นที่รายละเอียดเล็กๆ น้อยๆ ของอัลกอริธึม หรือวิธีการผลิตเอาต์พุตจากอินพุตเฉพาะ

สะดวก

TensorFlow มีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายมาก ซึ่งทำให้เป็นเครื่องมือที่สะดวกสำหรับนักพัฒนา โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ช่วยให้นักพัฒนาสามารถดีบักแอป TensorFlow ได้ง่ายขึ้นมาก มีโหมดการดำเนินการที่กระตือรือร้นซึ่งคุณสามารถตรวจสอบและแก้ไขทุกฟังก์ชันของกราฟได้อย่างโปร่งใสและแยกจากกัน ไม่เช่นนั้น คุณจะต้องแก้ไขกราฟทั้งหมดเป็นหน่วยเดียวเพื่อแก้ไขหรือประเมินอย่างถูกต้อง

อีกตัวอย่างที่ดีของความสะดวกของ TensorFlow คือ TensorBoard เป็นเครื่องมือสร้างภาพของ TensorFlow ที่ให้คุณตรวจสอบกราฟผ่านแดชบอร์ดบนเว็บและโต้ตอบได้

การสำรองข้อมูลของ Google

TensorFlow เป็นผลิตภัณฑ์ของ Brain Team ของ Google และนั่นเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญในตัวมันเอง ไม่เพียงแต่ช่วยให้ TensorFlow พัฒนาเร็วขึ้น แต่ยังทำให้ปรับใช้และใช้งานได้ง่ายขึ้นอีกด้วย ซิลิกอนของหน่วยประมวลผล TensorFlow ของ Google ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพอย่างมากและให้ความสามารถมากมาย

ข้อเสียอย่างหนึ่ง

TensorFlow มีคุณสมบัติหลายอย่าง แต่ก็มีข้อเสียเช่นกัน การใช้งานทำให้การรับผลการฝึกอบรมที่กำหนดขึ้นค่อนข้างยาก ในบางกรณี โมเดลที่คุณฝึกบนระบบหนึ่งจะมีพฤติกรรมแตกต่างไปจากระบบอื่น แม้ว่าคุณจะป้อนข้อมูลเดียวกันให้พวกเขาก็ตาม

TensorFlow เทียบกับอื่นๆ

TensorFlow ไม่ได้อยู่เพียงคนเดียวในอุตสาหกรรมเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่อง คุณยังมี PyTorch, Apache MXNet และ CNTK

Pytorch ใช้ Python และค่อนข้างคล้ายกับ TensorFlow แบบแรกเหมาะสำหรับโครงการขนาดเล็ก ในขณะที่แบบหลังเหมาะสำหรับโครงการขนาดยาว CNTK คือ Microsoft Cognitive Toolkit และนำหน้า TensorFlow ในหลาย ๆ ด้าน (การจัดการโครงข่ายประสาทเทียม โครงสร้างกราฟ ฯลฯ ได้เร็วกว่า) อย่างไรก็ตาม การเรียนรู้เมื่อเทียบกับ TensorFlow นั้นยากกว่ามาก

MXNet รองรับ API หลายภาษา รวมถึง Scala, Python, Perl, JavaScript, Go และ R ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกหลักของ Amazon สำหรับ AWS API ดั้งเดิมของ MXNet นั้นค่อนข้างไม่น่าใช้เมื่อคุณเปรียบเทียบกับ API ของ TensorFlow

อ่านเพิ่มเติม: Tensorflow vs Pytorch – การเปรียบเทียบ คุณลักษณะ & แอปพลิเคชัน

ความคิดสุดท้าย

ดังนั้น TensorFlow คืออะไร? เราหวังว่าคุณจะพบคำตอบในบทความนี้ หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ TensorFlow และความสามารถของ TensorFlow คุณสามารถดูบล็อกของเราได้ ต่อไปนี้คือ แนวคิดโครงการ TensorFlow ที่น่าสนใจ ที่จะช่วยให้คุณเริ่มต้นได้

คุณยังสามารถดู หลักสูตรการเรียนรู้ด้วยเครื่อง ของเรา และเริ่มต้นเส้นทางการเรียนรู้ของคุณได้ที่นั่น หลักสูตรที่ครอบคลุมของเราจะช่วยให้คุณขจัดข้อสงสัยทั้งหมดและพัฒนาทักษะที่จำเป็นในการเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิง IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI ได้รับการออกแบบมาสำหรับมืออาชีพด้านการทำงานและเสนอการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง, กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30+, สถานะศิษย์เก่า IIIT-B, 5+ โครงการหลักและความช่วยเหลือด้านงาน กับบริษัทชั้นนำ