برنامج TensorFlow التعليمي للمبتدئين

TensorFlow هي مكتبة برامج أنشأتها Google. إنه مفتوح المصدر ويستخدم بشكل أساسي لتنفيذ أنظمة التعلم العميق والتعلم الآلي. في جوهرها ، تسمح هذه المكتبة للكمبيوتر بتعلم أنماط الإكتشاف واتخاذ أفضل القرارات الممكنة منها.

في جوهره ، TensorFlow هو كل شيء عن برمجة تدفق البيانات ويستفيد من تقنيات التحسين المختلفة لجعل الحسابات الرياضية أسهل وأكثر سهولة. تتضمن بعض الميزات الرئيسية التي تجعل TensorFlow أداة فعالة للغاية ما يلي:

• يعمل بكفاءة مع التعبيرات الرياضية ، خاصة تلك التي تتضمن مصفوفات ومتجهات ذات أبعاد n.
• يدعم مفاهيم الشبكات العصبية العميقة بكل سهولة.
• يوفر GPU وكذلك قدرات حوسبة وحدة المعالجة المركزية.
• يوفر قابلية التوسع في العمليات الحسابية عبر مجموعات بيانات ضخمة وآلات وأنظمة مختلفة.

معًا ، تجعل هذه الميزات TensorFlow الإطار المثالي لذكاء الآلة على نطاق الإنتاج.

سيساعدك برنامج TensorFlow التعليمي هذا في إعداد TensorFlow وتثبيته. سنتحدث أيضًا بعمق عن حالات الاستخدام والميزات والمزايا والقيود والمزيد!

تثبيت TensorFlow

في هذا البرنامج التعليمي ، سننظر في TensorFlow Python API التي تعمل مع Python 3.3+. إصدار Linux Only من هذا يتطلب Cuda Toolkit و cuDNN.

أولاً ، سنبدأ باستخدام مدير الحزم Conda لتثبيت TensorFlow على نظامنا. بهذه الطريقة ، يمكننا فصل بيئات متعددة على نظام واحد. تعرف على المزيد حول تثبيت Conda من هنا .

بمجرد تثبيت Conda ووضعه في مكانه ، يمكنك إنشاء البيئة بسرعة لاستخدامها أثناء تثبيت TensorFlow واستخدامه. بعد تثبيت Conda ، يمكننا أن نجعل البيئة التي سنستخدمها لتثبيت TensorFlow واستخدامها. يعتبر السطر التالي من التعليمات البرمجية ضروريًا لإعداد البيئة مع مكتبات مهمة إضافية مثل NumPy وما إلى ذلك ، والتي تعد ضرورية للعمل مع TensorFlow:

كوندا خلق - اسم TensorflowEnv biopython

لجعل الأمور أبسط بالنسبة لك ، يمكنك تثبيت biopython ، كما ذكرنا أعلاه ، بدلاً من مجرد تثبيت NumPy. يتضمن Biopython في حد ذاته NumPy وبعض الحزم الحيوية الأخرى التي ستكون مطلوبة أثناء العمل مع TensorFlow. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك دائمًا تثبيت الحزم التي تحتاجها باستخدام أوامر تثبيت النقطة أو تثبيت conda.

الآن بعد أن تم إنشاء بيئتنا ، نحتاج إلى تنشيط المجال لبدء العمل. بمجرد تنشيط البيئة ، سنبدأ في استخدام الحزم المختلفة التي توفرها دون مزجها مع الحزم الأخرى المثبتة عالميًا. فيما يلي سطر الكود الذي يمكن استخدامه لتنشيط بيئة conda:

تنشيط المصدر TensorFlowEnv

شيء واحد يجب ملاحظته هنا هو أن أداة تثبيت النقطة هي جزء لا يتجزأ من بيئة Conda. باستخدام ذلك ، سنتمكن من تثبيت مكتبة TensorFlow. ولكن قبل القيام بذلك ، من المستحسن تحديث النقطة إلى أحدث إصدار باستخدام سطر التعليمات البرمجية التالي:

تثبيت نقطة - ترقية نقطة

الآن ، ما عليك سوى تشغيل الأمر المذكور أدناه لتثبيت TensorFlow بسرعة:

نقطة تثبيت Tensorflow

قد يستغرق التنزيل النهائي لـ TensorFlow عدة دقائق ، لذا كن صبورًا. في غضون ذلك ، دعنا نمضي قدمًا ونحاول فهم ما تعنيه Tensors.

ما هي موتر؟

كما يوحي اسم الأداة ، يوفر TensorFlow العناصر الأولية لتحديد الوظائف باستخدام Tensors وحساب الفروق بينها. في هذه المرحلة ، من الأهمية بمكان أن تتوقف لحظة وترى ماهية Tensors.

ببساطة ، الموترات هي مجرد مصفوفات ذات أبعاد أعلى يمكن استخدامها لتمثيل كمية هائلة من البيانات في شكل أرقام في مصطلحات برمجة الكمبيوتر. NumPy والعديد من مكتبات المصفوفات الأخرى متوفرة أيضًا ، لكن TensorFlow يقف بعيدًا عن طريق توفير طرق لإنشاء وظائف موتر تسمح له بالعثور تلقائيًا على المشتقات.

مصدر الصورة

بعد تسوية ذلك ، دعنا الآن نلقي نظرة على المزيد من استخدامات TensorFlow.

حالات استخدام TensorFlow

يسهّل TensorFlow إنشاء أشجار القرار أو أقرب جيران K وخوارزميات تعلم الآلة الأخرى للحصول على أفضل نتيجة. تمثل الصورة أدناه النظام البيئي الكامل لـ TensorFlow:

كما ترون من الصورة أعلاه ، يتكامل TensorFlow بسلاسة ويوفر تبعيات تشمل Cpp و Python ومعالجة GPU ويمكن استخدامها للتكامل مع أجهزة الإرساء أيضًا.

مصدر الصورة

الآن ، دعنا ننتقل إلى فهم مفهوم TensorBoard في TensorFlow.

TensorBoard في TensorFlow

TensorBoard عبارة عن مجموعة من أدوات التصور التي توفرها TensorFlow لإنشاء رسوم بيانية ومرئيات سلسة وبديهية وسهلة الفهم. باستخدام هذه اللوحة ، يمكنك أيضًا رسم مقاييس كمية مختلفة حول الرسم البياني وتزويده بمعلومات إضافية مثل الصور لتمريرها.

مصدر الصورة

العملية في TensorFlow

يعمل TensorFlow على العديد من الأنظمة الأساسية ، وطريقة التثبيت التي تتبعها هي نظام Linux فقط ، وهو أمر شاق بعض الشيء من عمليات التثبيت التي تعتمد على وحدة المعالجة المركزية (CPU) فقط. ومع ذلك ، يمكنك تثبيته باستخدام بيئة conda أو pip. فيما يتعلق بالعمليات ، يتجاوز تطبيق TensorFlow التعلم العميق والتعلم الآلي ويدعم جميع الجوانب المختلفة والأساسية للتعلم الآلي مثل التعلم المعزز والتعلم تحت الإشراف وما إلى ذلك. هذه التقنيات مهمة لتطوير التطبيقات الموجهة نحو الهدف مثل مساعدة الروبوت على التنقل في التضاريس غير المستوية ، والفوز في ألعاب الفيديو ، وما إلى ذلك.

تطبيقات TensorFlow

يأتي TensorFlow مع العديد من التطبيقات التي يمكن استخدامها من قبل المهندسين والعلماء على حدٍ سواء. بادئ ذي بدء ، يسهل TensorFlow استكشاف استراتيجيات مختلفة للتعلم الآلي مثل ترجمة google ، وتلخيص النص ، والتعرف على الصور ، وتحليل المشاعر ، وغير ذلك الكثير.

البرنامج موثوق به ويعمل به رواد الصناعة والعمالقة مثل Uber و IBM و Dropbox و Airbnb و Facebook و Google و Instagram وغيرها الكثير. لذلك حيثما احتجت إلى تعلم آلي قوي أو خوارزميات التعلم العميق أو أنظمة قادرة على التعلم بشكل مستقل ، ستجد TensorFlow قيد التنفيذ.

Tensorflow - الميزات والمزايا والقيود

الآن بعد أن فهمنا عمليات وتطبيقات TensorFlow الأساسية ، دعنا نتعمق أكثر ونناقش ميزات TensorFlow ومزاياها وعيوبها كمكتبة برمجة برمجية.

TensorFlow غني بالميزات ويوفر واجهات برمجة تطبيقات لـ C ++ و MATLAB و Python جنبًا إلى جنب مع مجموعة واسعة من لغات البرمجة الأخرى التي تدعمها. مع مرور كل يوم ، مع زيادة تعقيد التعلم الآلي والأدوات الكامنة وراءه ، يتحسن TensorFlow أيضًا. في قمة حديثة ، قدمت TensorFlow مكتبة جافا سكريبت للعمل مع نماذج التعلم الآلي - تسمى tensorflow.js. يمكنك التحقق من ذلك بمزيد من التفاصيل على playground.tensorflow.org. هنا يمكنك رؤية التغييرات في الوقت الفعلي. كم ذلك رائع!

الآن دعنا نلقي نظرة على بعض المزايا المهمة لاستخدام TensorFlow في مشروعات ومساع التعلم الآلي الخاصة بك:

• لوحة TensorBoard المزودة مع TensorFlow رائعة لإنشاء تصورات بسيطة وسريعة لنقل نتائجك إلى عدد كبير من الأشخاص.
• TensorFlow هو بطبيعته لا يعرف النظام الأساسي. لذلك ، يمكن استخدامه مع منصات ولغات مختلفة حسب حاجتك.
• يعد تدريب نماذج TensorFlow أمرًا سهلاً ، سواء على الحوسبة الموزعة لوحدة معالجة الرسومات (GPU) ووحدة المعالجة المركزية (CPU).
• يجلب TensorFlow معه قدرات التمايز التلقائي. بهذه الطريقة ، فإنه يفيد خوارزميات التعلم القائم على التدرج.
• يحتوي على دعم للحسابات غير المتزامنة وقوائم الانتظار والخيوط.
• أخيرًا وليس آخرًا ، المكتبة مفتوحة المصدر بالكامل ، مما يسمح بمزيد من التعديلات والتحسينات وفقًا لاختيارات المطورين.

الآن ، دعنا نتحقق من بعض قيود أو عيوب TensorFlow. يتم العمل على هذه العيوب وأنت تقرأ هذا ، وبمرور الوقت ، سيتم حلها من قبل المطورين.

• يأتي TensorFlow مزودًا بذاكرة GPU التي قد تتعارض مع Theano إذا كان كلاهما مهمًا في نفس نطاق التطبيق.
• يفتقر TensorFlow إلى أي دعم لـ OpenCL.
• للعمل بشكل صحيح مع TensorFlow ، تحتاج إلى فهم ومعرفة بحساب التفاضل والتكامل والجبر وعدم نسيان التعلم الآلي.

خاتمة

في هذا البرنامج التعليمي ، رأينا ماهية TensorFlow ، وكيف يتم تثبيته ، وما هو Tensors ، جنبًا إلى جنب مع التطبيقات والميزات والفوائد والقيود المختلفة لاستخدام TensorFlow. إذا كنت قد قرأت هذا الآن ، فمن المحتمل أنك تريد معرفة المزيد عن العمل مع TensorFlow.

تمت كتابة هذا البرنامج التعليمي التمهيدي لمنحك فهمًا أساسيًا لـ TensorFlow كأداة. الآن ، مع هذه المعرفة من جانبك ، ستتمكن من الغوص بشكل أعمق في عالم إنشاء وتدريب نماذج التعلم الآلي باستخدام مكتبة TensorFlow مفتوحة المصدر.

إذا كنت لا تزال تشعر بأنك عالق ، فراجع الشهادة المتقدمة في التعلم الآلي والسحابة ، حيث نأخذك من الأساسيات ونساعدك على تطوير النماذج والأنظمة الخاصة بك. يتم تقديم الدورة التدريبية بالتعاون مع IIT-Madras وهي مصممة لمساعدة كل من المبتدئين والأشخاص ذوي الخبرة.

انضم إلى دورة تعلم الآلة من أفضل الجامعات في العالم. احصل على درجة الماجستير أو برنامج PGP التنفيذي أو برامج الشهادات المتقدمة لتسريع مسار حياتك المهنية.

تحقق من ذلك وقم بتسجيل نفسك اليوم!