Introducere în Tensorflow
TensorFlow este una dintre cele mai populare biblioteci open source dezvoltate inițial de Google care efectuează calcule numerice folosind graficele fluxului de date. În era inteligenței artificiale, TensorFlow vine cu un sprijin puternic atât pentru învățare mecanică, cât și pentru învățare profundă. Este bazat pe Python care poate rula rețele neuronale profunde pentru recunoașterea imaginii, încorporarea cuvintelor, clasificarea scrisă de mână și crearea diferitelor modele de secvență. Arhitectura sa flexibilă permite implementarea ușoară a calculului pe o varietate de platforme precum procesoare, GPU (unitate de procesare grafică ) și clustere de servere. TensorFlow poate fi utilizat pentru a crea algoritmi pentru vizualizarea obiectelor, precum și pentru a antrena o mașină pentru a recunoaște obiectul. De asemenea, poate utiliza datele pentru a înțelege tiparele și comportamentul de la seturi de date mari, implementați modelul de analiză a sentimentelor. Deoarece Machine Learning are o utilizare largă în zilele noastre, multe organizații folosesc Tensorflow.
Componentele principale ale Tensorflow
În secțiunea de mai sus am studiat despre Introducerea tensiunii în flux, Acum mergem înainte cu principalele componente ale tensiunii de flux. Tensorii sunt componentele principale din TensorFlow. Acestea sunt definite ca tablou sau listă multidimensională, care sunt structurile de date de bază în limbajul TensorFlow. Margini de conectare în orice diagramă de flux numită Graficul de flux de date, sunt tensori. Acestea sunt hărți multiliniare, care pot fi orice, de la spații vectoriale la numere reale. Deci un tensor poate fi un scalar sau un vector sau o matrice.Programele TensorFlow sunt de obicei structurate într-o fază de construcție, care asamblează un grafic și o fază de execuție care folosește o sesiune pentru a executa.
Tensorii sunt identificați după următorii trei parametri:
1. Rang
Unitatea de dimensionalitate descrisă în interiorul tensorului se numește rang. Identifică numărul de dimensiuni ale tensorului.
2. Forma
Numărul de rânduri și coloane definește forma Tensorului.
3. Tipul
Tipul descrie tipul de date alocat elementelor Tensor.
Pentru a construi un Tensor, trebuie să luăm în considerare construirea unui tablou n-dimensional și transformarea tabloului n-dimensional. Diferitele dimensiuni din introducerea în tensiune sunt următoarele.
- Tensor dimensional:
Este o structură normală de matrice care include un set de valori de același tip de date.
- Tensor cu două dimensiuni:
Pentru crearea Tensorului bidimensional, se folosește secvența de tablouri.
Este important să înțelegem că graficul și sesiunile sunt create, care gestionează tensorii și generează ieșirea corespunzătoare. Cu ajutorul graficului, avem ieșirea care specifică calculele matematice între tensori. Graficele economisesc calculul preluând doar valorile pe care le solicităm rulând anumite subgrafe, facilitează calculul distribuit, împărțind munca pe mai multe dispozitive. De asemenea, multe modele comune de învățare a mașinilor sunt vizualizate sub formă de grafice.
Caracteristicile Tensorflow
Când am discutat despre introducerea în Tensorflow, acum vom afla despre caracteristicile Tensorflow, care sunt următoarele:
- Cu TensorFlow, vizualizarea graficului devine mai ușoară în comparație cu alte biblioteci precum Numpy etc.
- TensorFlow este o bibliotecă open source care oferă flexibilitate din punct de vedere al modularității în funcționare.
- Ușor de instruit atât pe CPU cât și pe GPU pentru calcularea distribuită.
- TensorFlow oferă o formare paralelă a rețelei neuronale, ceea ce face ca modelele să fie eficiente pe sisteme de mari dimensiuni
- Are o coloană de caracteristici care ajută la conectarea datelor de intrare cu modelul.
- Oferă o suită extinsă de funcții și clase care permit utilizatorilor să definească modelele de la zero.
- Cu TensorBoard se poate evalua o reprezentare diferită a unui model, iar modificările necesare pot fi făcute în timp ce se depanează.
- TensorFlow separă definiția calculelor de execuția lor.
Aplicații ale Tensorflow
TensorFlow poate fi utilizat pentru a construi orice tip de algoritmi de învățare profundă precum CNN, RNN, DBN, FeedForward Neural Network, pentru prelucrarea limbajului natural, etc. Există mai multe elemente de programare în introducerea TensorFlow precum constante, variabile, placeholderi, sesiuni etc. Are o gamă largă de aplicații, dintre care unele sunt menționate mai jos.
- Sisteme de recunoaștere a vorbirii
- Recunoaștere imagine / video
- Mașini auto
- Rezumarea textului
- Analiza sentimentelor
- Rețea neuronală profundă pentru clasarea căutării
- Procesare mobilă de imagini și video
- Rețele masive multitask pentru descoperirea drogurilor
- Recunoașterea caracterului optic pentru traducere în timp real
Avantajele și dezavantajele tensiunii fluxului
După cum am studiat caracteristicile și introducerea în TensorFlow acum, vom înțelege avantajele și dezavantajele TensorFlow sunt următoarele :
Avantajele Tensorflow
- Biblioteca TensorFlow vine cu o suită de instrumente de vizualizare - TensorBoard, pentru vizualizări grafice de calcul mai bune.
- Biblioteca open source pentru analiză complexă.
- TensorFlow acceptă mai multe limbi de client: JavaScript, Python, C ++, Go, Java și Swift.
- Avantajul performanței perfecte, actualizări rapide și versiuni noi frecvente cu funcții noi.
- Oferă o metodă bună de depanare, deoarece execută sub-părți ale unui grafic care facilitează introducerea și preluarea datelor discrete pe o margine.
- Bibliotecile pot fi implementate pe o gamă de hardware (dispozitive celulare, computere cu configurații complexe)
- Rețea neuronală extrem de paralelă, care adună sisteme mari distribuite.
- Cu TensorFlow permite partajarea cu ușurință a unui model instruit.
Dezavantajele Tensorflow
- TensorFlow nu oferă bucle simbolice, dar există o soluție folosind desfășurarea finită (găleată).
- Utilizatorii Windows trebuie să instaleze TensorFlow folosind biblioteca de pachete python, pip deoarece este mai potrivit pentru utilizatorii Linux.
- Lipsește viteza și utilizarea în comparație cu concurenții săi.
- În prezent, singurele GPU acceptate sunt ale NVIDIA.
- Singurul suport lingvistic complet este Python, care este un dezavantaj, deoarece există o creștere a numărului de alte limbi în învățarea profundă.
- Deși TensorFlow este mai puternic și mai bun pentru învățarea profundă, dar nu este potrivit pentru sarcini mai simple.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid despre Introducerea Tensorflow. Aici am discutat Introducerea Tensorflow cu principalele componente, caracteristici, avantaje și dezavantaje ale Tensorflow. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- TensorFlow vs Caffe
- Tensorflow vs Pytorch
- Python vs Groovy
- JavaScript vs VBScript
- Top 6 comparații între CNN și RNN