Bevezetés a Tensorflow-ba
A TensorFlow az egyik leggyakrabban használt nyílt forráskódú könyvtár, amelyet eredetileg a Google fejlesztett ki, és numerikus számítást végez adatáramlási grafikonok segítségével. A mesterséges intelligencia korszakában a TensorFlow erőteljes támogatást nyújt mind a gépi, mind a mélyreható tanuláshoz. A Python alapú képes mély neurális hálózatokat futtatni a képfelismerés, a szó beágyazása, a kézírásos számjegy-osztályozás és a különféle szekvenciamodellek létrehozása céljából. Rugalmas architektúrája lehetővé teszi a számítás egyszerű telepítését számos platformon, például CPU, GPU (Graphics Processing Unit ) és kiszolgálófürtök között. A TensorFlow felhasználható algoritmusok létrehozására az objektumok megjelenítéséhez, valamint a gép felkészítéséhez az objektum felismerésére. Ezenkívül felhasználhatja az adatokat a nagy adathalmazok mintáinak és viselkedésének megértésére, a sentiment elemzési modell telepítésére. Mivel manapság széles körben használják a gépi tanulást, sok szervezet használja a Tensorflow-ot.
A Tensorflow fő alkotóelemei
A fenti szakaszban a tensorflow bevezetésével foglalkoztunk. Most a tensorflow fő alkotóelemeivel foglalkozunk. A tenzorok a TensorFlow fő alkotóelemei. Többdimenziós tömbként vagy listaként definiálják, amelyek a TensorFlow nyelv alapvető adatstruktúrái. Az adatáramlási grafikonnak nevezett folyamatábrák összekötő élei tenzorok. Ezek többlineáris térképek, amelyek bármilyen lehetnek, a vektorközöktől kezdve a valós számokig. Tehát a tenzor lehet skalár, vektor vagy mátrix. A TenorFlow programokat általában egy építési fázisra osztják fel, amely összeállít egy gráfot, és egy végrehajtási fázist, amely egy munkamenetet használ a végrehajtáshoz.
A tenzorokat a következő három paraméter azonosítja:
1. Rang
A tenzorban leírt dimenziós egységet rangnak nevezzük. Meghatározza a tenzor méreteit.
2. Alak
A sorok és oszlopok száma együttesen határozza meg a Tensor alakját.
3. Írja be
A típus leírja a Tensor elemekhez rendelt adattípust.
A Tensor felépítéséhez figyelembe kell vennünk egy n-dimenziós tömb felépítését és az n-dimenziós tömb konvertálását. A tensorflow bevezetésében szereplő különféle méretek a következők.
- Egydimenziós tenzor:
Ez egy normál tömbszerkezet, amely ugyanazon adattípus egyik értékkészletét tartalmazza.
- Kétdimenziós tenzor:
Kétdimenziós Tensor létrehozásához a tömbök sorrendjét használjuk.
Fontos megérteni, hogy a grafikon és a munkamenetek létrejönnek, amelyek kezelik a Tenzorokat és előállítják a megfelelő outputot. A grafikon segítségével megkapjuk a kimenetet, amely meghatározza a Tenzorok közötti matematikai számításokat. A grafikonok úgy takarítják meg a számítást, hogy az általunk megkövetelt értékeket csak az egyes algráfok futtatásával nyerik be, megkönnyítik az elosztott számítást, és a munka több eszközre oszthatók. Ezenkívül számos általános gépi tanulási modell grafikonként jelenik meg.
A Tensorflow jellemzői
Ahogy a Tensorflow bevezetésének megvitatták, Most megismerjük a Tensorflow tulajdonságait, amelyek a következők:
- A TensorFlow segítségével a grafikon megjelenése könnyebbé válik más könyvtárakhoz, például Numpy stb.
- A TensorFlow egy nyílt forráskódú könyvtár, amely rugalmasságot kínál a működés modulárissága szempontjából.
- Könnyen kezelhető CPU-n és GPU-n keresztül az elosztott számításhoz.
- A TensorFlow Párhuzamos Neurális Hálózati Képzést nyújt, amely hatékonyan teszi a modelleket nagy léptékű rendszerekben
- Van egy olyan oszlop, amely elősegíti a bemeneti adatok modellel való összekapcsolását.
- Széles körű funkciókat és osztályokat kínál, amelyek lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy a modelleket a semmiből meghatározzák.
- A TensorBoard segítségével a modell eltérő ábrázolása kiértékelhető, és a szükséges módosítások elvégezhetők a hibakeresés közben.
- A TensorFlow elválasztja a számítások meghatározását a végrehajtásuktól.
A Tensorflow alkalmazásai
A TensorFlow felhasználható bármilyen típusú Deep Learning algoritmus felépítésére, például CNN, RNN, DBN, FeedForward neurális hálózat, a természetes nyelv feldolgozására stb. Széles alkalmazási köre van, néhányat az alábbiakban említünk.
- Beszédfelismerő rendszerek
- Kép / videó felismerés
- Önálló járművek
- Szövegösszefoglalás
- Érzelmi elemzés
- Mély idegi hálózat keresési rangsoroláshoz
- Mobil kép- és videófeldolgozás
- Hatalmas multitask-hálózatok a kábítószer-felfedezéshez
- Optikai karakterfelismerés a valós idejű fordításhoz
A Tensorflow előnyei és hátrányai
Amint megvizsgáltuk a TensorFlow tulajdonságait és bevezetését, megértjük a TensorFlow előnyeit és hátrányait :
A Tensorflow előnyei
- A TensorFlow könyvtár a megjelenítés eszközeinek készletével - TensorBoard - érhető el a jobb számítógépes grafikus megjelenítésekhez.
- Nyílt forráskódú könyvtár a komplex elemzéshez.
- A TensorFlow több kliens nyelvet támogat: JavaScript, Python, C ++, Go, Java és Swift.
- A zökkenőmentes teljesítmény, a gyors frissítések és a gyakori új verziók új funkciókkal való előnye.
- Jó hibakeresési módszert kínál, mivel végrehajtja egy grafikon alrészeit, amely megkönnyíti a diszkrét adatok bevezetését és visszakeresését a szélére.
- A könyvtárak különféle hardverekre telepíthetők (mobil eszközök, összetett beállításokkal rendelkező számítógépek)
- Nagyon párhuzamos neurális hálózat, amely nagy disztribúciós rendszereket alkot.
- A TensorFlow segítségével könnyedén megoszthatja a kiképzett modellt.
A Tensorflow hátrányai
- A TensorFlow nem kínál szimbolikus hurkokat, de létezik egy megoldás a véges kibontás (vödrövés) használatával.
- A Windows felhasználóknak a Python csomag könyvtár, pip használatával kell telepíteniük a TensorFlow szoftvert, mivel ez jobban megfelel a Linux felhasználók számára.
- Hiányzik mind a sebesség, mind a használat, összehasonlítva a versenytársakkal.
- Jelenleg az egyetlen támogatott GPU az NVIDIA.
- Az egyetlen teljes nyelvi támogatás a Python, amely hátránya, mivel növekszik a többi nyelv száma a mély tanulásban.
- Bár a TensorFlow erősebb és jobb a mély tanuláshoz, de nem alkalmas egyszerűbb feladatok elvégzésére.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a Tensorflow bevezetéséhez. Itt tárgyaltuk a Tensorflow bevezetését a Tensorflow fő alkotóelemeiről, jellemzőiről, előnyeiről és hátrányairól. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- TensorFlow vs Caffe
- Tensorflow vs Pytorch
- Python vs Groovy
- JavaScript vs VBScript
- A 6 legfontosabb összehasonlítás a CNN és az RNN között