Tensorflow sissejuhatus
Tensorflow on avatud lähtekoodiga tarkvara ja teek. Selle töötas välja Google Braini meeskond, mille lõi sügava õppimisega tehisintellekti uurimisrühm aadressil google 2010. Google kasutas seda sisemiseks kasutamiseks, pärast seda vabastati see Apache2.0 avatud lähtekoodiga - 2015. Selles teemas käsitleme ot õppida tundma Tensorflow põhitõdesid.
Tensorflow on google aju teise põlvkonna süsteem. Versioon 1 ilmus 11. veebruaril 2017. Tensorflow 1.0-l oli nüüd Python API ja Java java ning versioonile 1.0 on lisatud ka GO keel. Tensorflow operatsioonid närvivõrgus, mis viidi läbi mitmemõõtmelisel andmemassiivil, mida nimetatakse tenoriks. See töötab Tenzoritega. See on tarkvararaamatukogu sügava õppimise jaoks ja töötab peamiselt numbriliste arvutuste jaoks, kasutades andmevoo graafikuid.
Mis on Tensorflow põhitõed?
Tensorid on objektid, mis kirjeldavad vektorite, skalaaride ja muude tenoride vahelist lineaarset suhet. Tenorid pole midagi muud kui mitmemõõtmelised massiivid.
Tensorflow pakub tuge teie vajadustele vastava koodi kirjutamiseks ja juurdepääsule mitmesugustele tööriistadele. Saame kirjutada koodi C ++ ja helistada Pythonilt C ++ koodile. Või võime kirjutada pythoni koodi ja helistada sellele C ++ abil.
Pildi kohal vaadates on madalaim kiht, mida see toetab kahte keelt, esiteks Pythoni keel ja teine C ++ keel. Selle saate kirjutada mis tahes keeles, mis asub teie mugavustsoonis. Sellel on kollektsioon erinevaid matemaatikaraamatukogusid, mis aitavad matemaatikafunktsioone hõlpsalt luua.
See toetab ka töötlemist nagu protsessor, GPU, TPU ja töötab ka android-mobiiltelefonides.
Tf.layers : - tf.layers kasutatakse abstraktse meetodi jaoks, nii et saate kohandada närvivõrkude kihte.
Tf.estimator : - tensorflow -s kõige sagedamini kasutatav API on tf.estimator. See aitab modelle luua ja koolitada, testida.
Tensorflow paigaldamine
- Esmalt kontrollige oma pip versiooni, kui see pole hilisem, siis käivitage pipi uuendamiseks järgmine käsk
pip install - uuendage pip
- Tensorflow lihtsama versiooni installimiseks käivitage kood allpool
pip paigaldus tensorflow / conda install tensorflow (Anaconda)
- See installib Tensorflow gpu toetatud konfiguratsioonidega.
pip install Tensorflow-gpu
Näide tf.estimatorist klassifikaatori kasutamiseks 3 koodirea järgi
Import tensorflow as tf
classifier = tf.estimator.LinearClassifier(feature_columns)
classifier.train(input_fn=train_input_function, steps=2000)
predictions = classifier.predict(input_fn=predict_input_function)
Tensorflow põhiandmete tüübid
Tensorflow raamistiku põhiandmetüübid (Tensors)
Allpool on näidatud tenorite iga mõõde.
- Skaalar - O-mõõtmeline massiiv
- Vektor - 1-mõõtmeline massiiv
- Maatriks - 2-mõõtmeline massiiv
- 3D Tensor - kolmemõõtmeline massiiv
- N - D Tensor - N-mõõtmeline massiiv
Pidevad tenorid
Muutujad
tf.Variable klass muutuja loomiseks tensorflow-s ja funktsiooni tf.get_variable kutsumiseks
Muutujate lähtestamine
Muutujate lähtestamiseks saame kõik muutujad lähtestada, helistades aadressile tf.global_variables_initializer.
Lihtne näide muutuja ja matemaatika avaldistest
Tavaline viis
a = 3, 0, b = 8 * a +10
Tensorflow viis
c = tf.Variable (tf.add (tf.korduvalt (X, a), b)
Graafikud
Meie koodi iga rida, mis on kirjutatud tensorflow 's, teisendatakse aluseks olevaks diagrammiks
Näide:
- Sõlmed: see tähistab matemaatilisi operatsioone.
- Servad: see tähistab mitmemõõtmelist massiivi (Tensors) ja näitab, kuidas nad omavahel suhtlevad.
Tensorflow 2.0
- Tensorflow teises versioonis keskendusid nad API lihtsustamiseks ja hõlpsaks kasutamiseks.
- API komponendid integreeruvad Kerasega paremini, vaikimisi aktiveeritakse innukas täitmisrežiim.
- Eager Mode: innukas täitmine on käitamisliides, kus toimingud teostatakse kohe, kui Pythonilt neid kutsutakse.
- Graafirežiimi asemel võime kasutada innukat režiimi. Saame arvutada, mida peame arvutama, ja saame tulemusi kohe. See teeb Tensorflow sama lihtsaks kui Pytorch
- Keskendumine dubleerivate API-de eemaldamisele.
Keras
- Tensorflow pakub kõrgetasemelist API süvaõppe mudelite loomiseks ja koolitamiseks. Seda tensorflow ei lisatud, kuid viimases väljaandes on Keras lisatud Tensorflow 2.0.
- Kasutajasõbralik: Keras pakub lihtsa ja järjepideva kasutajaliidese tavakasutuseks.
- Moodul- ja komposiitkomplektid: Kerase mudelid valmistatakse ehitusplokkide ühendamise teel.
- Lihtne laiendada: uute kihtide, mõõdikute ja kadude funktsioonide loomine või värskendamine
- Kerase mudelite kasutamiseks kasutage tf.keras.
Tensorflow Lite
- 2017. aastal kuulutas Google välja tarkvara, mis on spetsiaalselt loodud mobiilside arendamiseks, Tensorflow Lite.
- Tensorflow Lite (TFLite) on kerge lahendus mobiilsideseadmete jaoks.
- Saame seda kasutada ka IOS-i ja Androidi jaoks, luues C ++ API, samuti saame Java-mähkimisklassi Androidi arendajatele.
Algoritmi loetelu, mida Tensorflow toetab
1. Regressiooni jaoks
- Lineaarne regressioon (tf.estimator. Lineaarne regressioon)
- Võimenduspuu regressioon (tf.estimator. Võimendatud puu regressor)
2. Klassifitseerimiseks
- Klassifikatsioon (tf.estimator. Lineaarne klassifikaator)
- Sügav õppimine kombineeritud (tf.estimator. DNNLinearCombinedClassifier)
- Võimendatud puu klassifikaator (tf.estimator. Võimendatud puu klassifikaator)
Tensorflow omadused
- Tensorflow töötab tõhusalt erinevat tüüpi matemaatiliste avaldistega, mis hõlmavad mitmemõõtmelisi massiive (tenoreid)
- Samuti pakub see tuge süvaõppe närvivõrkudele ja muudele masinõppe kontseptsioonidele.
- Tensorflow saab töötada mitme protsessori ja GPU-ga.
- See pakub ka oma töötlemisvõimsust, mis on Tensori töötlemisüksus.
Tensori protsessor (TPU)
- Google teatas oma Tensori töötlemisüksusest (TPU) rakendusespetsiifilisest integraallülitusest (riistvarakiip), mis on spetsiaalselt masinõppe jaoks loodud ja kohandatud Tensorflow jaoks.
- 2017. aastal kuulutas Google välja Tensorflow teise versiooni, samuti TPU-de saadavuse google pilves.
- TPU on programmeeritav AI kiirendi ja ehitatud mudelite kasutamiseks või käitamiseks. Google haldab TPU-sid oma andmekeskustes juba enam kui aasta.
Serva TPÜ
- Edge TPU on kiip, mille googlid on loodud Tensorflow Lite'i masinõppe (ML) mudelite jaoks loodud ja käitatavateks, et neid saaks kasutada väikestes arvutusseadmetes nagu nutitelefonid.
- Suur skaleeritavus tohutute andmekogumite arvutamiseks
- Samuti saab see modelle treenida ja reaalajas modelle teenindada. Koodi ei ole vaja ümber kirjutada
Järeldus - Tensorflow põhitõed
Tensorflow on väga levinud süvaõppe raamatukogu. Seda kasutatakse enamasti närvivõrkude loomisel, kasutavad ka startup ettevõtted, suured ettevõtted.
Nagu ülalpool räägitud, kasutab Google tensorflow ka oma sisemisel otstarbel, seda kasutatakse ikka veel kõikvõimalikes toodetes, näiteks Gmailis ja google'i otsingumootoris.
Soovitatavad artiklid
See on Tensorflow põhitõdede juhend. Siin käsitleme Tensorflow installimist funktsioonide ja algoritmi loendiga, mida Tensorflow toetab. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmist artiklit -
- Mis on TensorFlow?
- TensorFlow alternatiivid
- Tensorflow sissejuhatus
- Kuidas installida TensorFlow
- C ++ andmetüübid