Johdatus Tensorflowiin
TensorFlow on yksi Googlen alun perin kehittämä suosituimmista avoimen lähdekoodin kirjastoista, joka suorittaa numeerisen laskennan tietovirtakaavioiden avulla. Keinotekoisen älykkyyden aikakaudella TensorFlow tukee vahvasti sekä kone- että syväoppimista. Se on Python-pohjainen, joka voi ajaa syviä hermoverkkoja kuvan tunnistamiseen, sanan upottamiseen, käsin kirjoitettujen numeroiden luokitteluun ja erilaisten sekvenssimallien luomiseen. Sen joustava arkkitehtuuri mahdollistaa laskennan helpon käyttöönoton useilla alustoilla, kuten CPU: lla, GPU: lla (Graphics Processing Unit ) ja palvelinryhmillä. TensorFlow-ohjelmalla voidaan luoda algoritmeja objektien visualisoimiseksi ja myös koneen kouluttamiseksi tunnistamaan esine. Lisäksi se voi käyttää tietoja ymmärtämään suurten tietojoukkojen kuvioita ja käyttäytymistä, ottamaan käyttöön sentimenttianalyysimallin. Koska koneoppimisella on nykyään laaja käyttö, monet organisaatiot käyttävät Tensorflowia.
Tensorflowin pääkomponentit
Yllä olevassa osassa olemme tutkineet Johdatus tensorflowiin. Nyt jatkamme tensorflowin pääkomponenttien kanssa. Tenorit ovat TensorFlow-järjestelmän tärkeimmät komponentit. Ne on määritelty moniulotteiseksi taulukkoksi tai luetteloksi, jotka ovat TensorFlow-kielen perustietorakenteita. Minkä tahansa vuokaavion, jota kutsutaan datan vuokaaviona, yhdysreunat ovat tenoreita. Nämä ovat monilinjaisia karttoja, jotka voivat olla mitä tahansa vektoritiloista todellisiin lukuihin. Joten tensori voi olla skalaari tai vektori tai matriisi.TensorFlow-ohjelmat on yleensä rakennettu rakennusvaiheeseen, joka kokoaa kuvaajan, ja suoritusvaiheeseen, joka käyttää istuntoa suorittamiseen.
Tensors tunnistetaan seuraavien kolmen parametrin perusteella:
1. Sijoitus
Tennsorissa kuvattua mittayksikköä kutsutaan rankiksi. Se identifioi tensorin mittojen lukumäärän.
2. Muoto
Rivien ja sarakkeiden lukumäärä yhdessä määrittelee Tensorin muodon.
3. Kirjoita
Tyyppi kuvaa Tensorin elementteille määritettyä tietotyyppiä.
Tensorin rakentamisessa meidän on harkittava n-ulotteisen taulukon rakentamista ja n-ulotteisen taulukon muuntamista. Eri mitat tensorflow-johdannossa ovat seuraavat.
- Yksiulotteinen sensori:
Se on normaali taulukkorakenne, joka sisältää yhden arvot saman tietotyypin.
- Kaksiulotteinen sensori:
Kaksiulotteisen tenorin luomiseen käytetään taulukkosekvenssiä.
On tärkeää ymmärtää, että kaavio ja istunnot luodaan, jotka hallitsevat Tenoreita ja tuottavat asianmukaisen tuotoksen. Graafin avulla meillä on lähtö, joka määrittelee Tentors-yksiköiden väliset matemaattiset laskelmat. Kaaviot säästävät laskennan hakemalla vain vaaditut arvot suorittamalla tietyt alakerrat, helpottavat hajautettua laskentaa, jakamalla työn useille laitteille. Lisäksi monet yleiset koneoppimismallit visualisoidaan kuvaajina.
Tensorflow-ominaisuudet
Kuten keskustelimme Tensorflow-johdannosta, nyt aiomme oppia Tensorflow-ominaisuuksista, jotka ovat seuraavat:
- TensorFlow: lla kuvaajan visualisointi on helpompaa verrattuna muihin kirjastoihin, kuten Numpy jne.
- TensorFlow on avoimen lähdekoodin kirjasto, joka tarjoaa joustavuutta toiminnallisuudessaan.
- Helposti koulutettavissa CPU: lla sekä GPU: lla hajautettua laskentaa varten.
- TensorFlow tarjoaa Parallel Neural Network Training -sovelluksen, joka tekee malleista tehokkaita suurissa järjestelmissä
- Siinä on ominaisuussarake, joka auttaa yhdistämään tulotiedot mallin kanssa.
- Tarjoaa laajan valikoiman toimintoja ja luokkia, joiden avulla käyttäjät voivat määritellä malleja tyhjästä.
- TensorBoardilla mallin eri esitys voidaan arvioida ja tarvittavat muutokset voidaan tehdä virheenkorjauksen aikana.
- TensorFlow erottaa laskennan määritelmän niiden suorituksesta.
Tensorflow-sovellukset
TensorFlow-ohjelmalla voidaan rakentaa minkä tahansa tyyppisiä syvän oppimisen algoritmeja, kuten CNN, RNN, DBN, FeedForward Neural Network, luonnollisen kielen käsittelyyn jne. TensorFlow-järjestelmän johdannossa on useita ohjelmointielementtejä, kuten vakioita, muuttujia, paikkamerkkejä, istuntoja jne. Sillä on laaja valikoima sovelluksia, joista jotkut mainitaan jäljempänä.
- Puheentunnistusjärjestelmät
- Kuvan / videon tunnistus
- Itse ajavat autot
- Tekstin yhteenveto
- Aistien analyysi
- Syvä neuraaliverkko hakujärjestykseen
- Mobiili kuvien ja videoiden käsittely
- Massiiviset monitasoiset verkot huumeiden löytämiseen
- Optinen merkkitunnistus reaaliaikaiseen käännökseen
Tensorflowin edut ja haitat
Kun olemme tutkineet TensorFlow-ominaisuuksia ja johdantoa nyt, ymmärrämme TensorFlow: n edut ja haitat :
Tensorflowin edut
- TensorFlow-kirjastossa on sarja visualisointityökaluja - TensorBoard -, joka parantaa laskennallisia graafisia visualisointeja.
- Avoimen lähdekoodin kirjasto monimutkaiselle analyysille.
- TensorFlow tukee useita asiakaskieliä: JavaScript, Python, C ++, Go, Java ja Swift.
- Etu saumattomasta suorituskyvystä, nopeista päivityksistä ja usein uusista julkaisuista, joissa on uusia ominaisuuksia.
- Tarjoaa hyvän virheenkorjausmenetelmän, koska se suorittaa kaavion alaosat, joka helpottaa erillisen datan syöttämistä ja hakemista reunalle.
- Kirjastot voidaan ottaa käyttöön monilla laitteilla (matkapuhelimilla, monimutkaisilla asetuksilla varustetut tietokoneet)
- Erittäin yhdensuuntainen hermoverkko, joka yhdistää suuret hajautetut järjestelmät.
- TensorFlow mahdollistaa koulutetun mallin jakamisen helposti.
Tensorflowin haitat
- TensorFlow ei tarjoa symbolisia silmukoita, mutta on kiertotapa, jossa käytetään äärellistä aukeamista (kauhat).
- Windows-käyttäjien on asennettava TensorFlow python-pakettikirjastolla pip, koska se sopii paremmin Linux-käyttäjille.
- Puute nopeudesta ja käytöstä kilpailijoihin verrattuna.
- Tällä hetkellä ainoat tuetut GPU: t ovat NVIDIA: ta.
- Ainoa täysi kielituki on Python, joka on haittapuoli, koska muiden kielten lukumäärä syvällisessä oppimisessa on lisääntynyt.
- TensorFlow onkin tehokkaampi ja parempi syvään oppimiseen, mutta ei sovellu yksinkertaisempiin tehtäviin.
Suositellut artikkelit
Tämä on ollut opas Tensorflowin käyttöönotosta. Tässä olemme keskustelleet Johdatus Tensorflowiin Tensorflowin tärkeimmistä komponenteista, ominaisuuksista, eduista ja haitoista. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- TensorFlow vs. kahvila
- Tensorflow vs. Pytorch
- Python vs Groovy
- JavaScript vs. VBScript
- Kuusi parhainta vertailua CNN: n ja RNN: n välillä