Tensorflow sissejuhatus
TensorFlow on üks kõige algsemalt Google'i poolt välja töötatud avatud lähtekoodiga teekidest, mis teostab arvandmeid andmevoogude graafikute abil. Kunstliku intelligentsuse ajastul pakub TensorFlow tugevat tuge nii masinaõppele kui ka sügavale õppimisele. See on Pythonil põhinev, mis suudab juhtida sügavaid närvivõrke piltide tuvastamiseks, sõnade kinnistamiseks, käsitsi kirjutatud numbrite klassifitseerimiseks ja erinevate järjestusmudelite loomiseks. Selle paindlik ülesehitus võimaldab arvutuse hõlpsat kasutuselevõttu erinevatel platvormidel, näiteks protsessorid, GPU-d (graafika töötlemise üksus ) ja serverite klastrid. TensorFlow abil saab algoritme luua objektide visualiseerimiseks, samuti masina koolitamiseks objekti tuvastamiseks. Samuti saab see andmeid kasutada suurte andmestike mustrite ja käitumise mõistmiseks, sentimentide analüüsimismudeli juurutamiseks. Kuna masinõppel on tänapäeval lai kasutus, kasutavad paljud organisatsioonid Tensorflow.
Tensorflow põhikomponendid
Ülaltoodud jaotises oleme uurinud tensorflow sissejuhatust. Nüüd jätkame tensorflow põhikomponentidega. Tenorid on TensorFlow põhikomponendid. Neid määratletakse kui mitmemõõtmelist massiivi või loendit, mis on TensorFlow keeles põhilised andmestruktuurid. Mis tahes vooskeemi, mida nimetatakse andmevoo graafikuks, ühendusservad on tenorid. Need on mittelineaarsed kaardid, mis võivad olla erinevad, alates vektorruumidest kuni reaalarvudeni. Seega võib tenor olla skalaar, vektor või maatriks. TensorFlow programmid on tavaliselt struktureeritud ehitusetappi, mis koondab graafiku, ja täitmisfaasini, mille täitmiseks kasutatakse seanssi.
Tensorid identifitseeritakse järgmise kolme parameetri järgi:
1. auaste
Tennsori sees kirjeldatud mõõtmete ühikut nimetatakse järguks. See tuvastab tenori mõõtmete arvu.
2. Kuju
Tensori kuju määravad kokku ridade ja veergude arv.
3. Tüüp
Tüüp kirjeldab Tensori elementidele määratud andmetüüpi.
Tensori ehitamiseks peame kaaluma n-mõõtmelise massiivi ehitamist ja n-mõõtmelise massiivi teisendamist. Erinevad mõõtmed tensorflow sissejuhatuses on järgmised.
- Ühemõõtmeline tenor:
See on tavaline massiivistruktuur, mis sisaldab ühte ja sama andmetüübi väärtuste komplekti.
- Kahemõõtmeline tenor:
Kahemõõtmelise Tensori loomiseks kasutatakse massiivide jada.
Oluline on mõista, et luuakse graafik ja seansid, mis haldavad tenoreid ja genereerivad sobiva väljundi. Graafiku abil on meil väljund, mis täpsustab Tensoride vahelisi matemaatilisi arvutusi. Graafikud salvestavad arvutamise, tõmmates ainult meile vajalikud väärtused konkreetse alamgraafi käitamisega, hõlbustavad hajutatud arvutamist, jagades töö mitme seadme vahel. Ka paljud tavalised masinõppe mudelid visualiseeritakse graafikutena.
Tensorflow omadused
Nagu arutasime Tensorflow sissejuhatust, uurime nüüd Tensorflow omadusi, mis on järgmised:
- TensorFlow abil muutub graafiku visualiseerimine teiste raamatukogudega (nt Numpy jne) võrreldes lihtsamaks.
- TensorFlow on avatud lähtekoodiga raamatukogu, mis pakub paindlikkust töö modulaarsuse osas.
- Kergesti treenitav nii CPU kui ka GPU hajutatud andmetöötluse jaoks.
- TensorFlow pakub paralleelset närvivõrgustiku koolitust, mis muudab mudelid efektiivseks suuremahulistes süsteemides
- Tal on funktsioonide veerg, mis aitab sisendandmeid mudeliga ühendada.
- Pakub ulatuslikku funktsioonide ja klasside komplekti, mis võimaldavad kasutajatel mudeleid nullist määratleda.
- TensorBoardi abil saab mudeli erinevat esitust hinnata ja vajalikke muudatusi teha selle silumisel.
- TensorFlow eraldab arvutuste määratluse nende täitmisest.
Tensorflow rakendused
TensorFlow abil saab luua mis tahes tüüpi süvaõppe algoritme, näiteks CNN, RNN, DBN, FeedForwardi närvivõrk, loomuliku keele töötlemiseks jne. TensorFlow sissejuhatuses on mitu programmeerimiselementi, näiteks konstandid, muutujad, kohahoidjad, seansid jne. Sellel on lai valik rakendusi, millest mõnda on mainitud allpool.
- Kõnetuvastussüsteemid
- Kujutise / video äratundmine
- Isesõitvad autod
- Teksti kokkuvõte
- Sentimentide analüüs
- Sügav närvivõrk otsingu paremusjärjestuse määramiseks
- Mobiilsete piltide ja videotöötlus
- Ulatuslikud multitask-võrgud ravimite avastamiseks
- Optiline märkituvastus reaalajas tõlkimiseks
Tensorflow eelised ja puudused
Kuna oleme uurinud TensorFlow omadusi ja sissejuhatust, mõistame nüüd TensorFlow eeliseid ja puudusi järgmiselt :
Tensorflow eelised
- TensorFlow raamatukoguga on kaasas komplekt visualiseerimisvahendeid - TensorBoard, mis võimaldavad graafilisi arvutusi paremini arvutada.
- Avatud lähtekoodiga raamatukogu keerukaks analüüsiks.
- TensorFlow toetab mitut kliendi keelt: JavaScript, Python, C ++, Go, Java ja Swift.
- Sujuva jõudluse, kiirete värskenduste ja uute funktsioonide sagedaste uute väljaannete eelis.
- Pakub head silumismeetodit, kuna see täidab graafiku alajaotusi, mis hõlbustab diskreetsete andmete sisestamist ja nende servale saamist.
- Raamatukogusid saab kasutada paljudes riistvarades (mobiilseadmed, keerukate seadistustega arvutid)
- Väga paralleelne närvivõrk, mis koosneb suurtest hajutatud süsteemidest.
- TensorFlow võimaldab treenitud mudelit hõlpsalt jagada.
Tensorflow puudused
- TensorFlow ei paku sümboolseid silmuseid, kuid on olemas ümbersuunamine, kasutades piiratud lahtipakkimist (koppimist).
- Windowsi kasutajad peavad TensorFlow installima python paketi teegi pip abil, kuna see sobib rohkem Linuxi kasutajatele.
- Puudub nii kiirusel kui ka kasutamisel võrreldes tema konkurentidega.
- Praegu on ainsad toetatud GPU-d NVIDIA-d.
- Ainus täielik keeletugi on Python, millel on puudus, kuna süvaõppes on suurenenud muude keelte arv.
- TensorFlow on küll sügava õppimise jaoks võimsam ja parem, kuid ei sobi lihtsamateks ülesanneteks.
Soovitatavad artiklid
See on olnud Tensorflow sissejuhatuse juhend. Siin on arutatud Tensorflow sissejuhatust Tensorflow põhikomponentide, omaduste, eeliste ja puudustega. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- TensorFlow vs kohvik
- Tensorflow vs Pytorch
- Python vs Groovy
- JavaScript vs VBScript
- Kuus parimat võrdlust CNN-i ja RNN-i vahel