TensorFlow-Tutorial für Anfänger

TensorFlow ist eine von Google erstellte Softwarebibliothek. Es ist Open Source und wird hauptsächlich zur Implementierung von Deep-Learning- und Machine-Learning-Systemen verwendet. Im Wesentlichen ermöglicht diese Bibliothek einem Computer, Erkennungsmuster zu lernen und daraus die bestmöglichen Entscheidungen zu treffen.

Im Kern dreht sich bei TensorFlow alles um die Datenflussprogrammierung und nutzt verschiedene Optimierungstechniken, um mathematische Berechnungen einfacher und intuitiver zu gestalten. Einige Schlüsselfunktionen, die TensorFlow zu einem äußerst effizienten Tool machen, sind:

• Funktioniert effizient mit mathematischen Ausdrücken, insbesondere mit n-dimensionalen Arrays und Vektoren.
• Unterstützt mühelos tiefe neuronale Netzwerkkonzepte.
• Bietet sowohl GPU- als auch CPU-Computing-Fähigkeiten.
• Bietet Skalierbarkeit von Berechnungen über riesige Datensätze und verschiedene Maschinen und Systeme hinweg.

Zusammen machen diese Funktionen TensorFlow zum perfekten Framework für Maschinenintelligenz im Produktionsmaßstab.

Dieses TensorFlow-Tutorial hilft Ihnen beim Einrichten und Installieren von TensorFlow. Wir werden auch ausführlich über Anwendungsfälle, Funktionen, Vorteile, Einschränkungen und mehr sprechen!

TensorFlow installieren

In diesem Tutorial sehen wir uns die TensorFlow-Python-API an, die mit Python 3.3+ funktioniert. Die Nur-Linux-Version davon erfordert das Cuda Toolkit und cuDNN.

Zunächst verwenden wir den Conda-Paketmanager, um TensorFlow auf unserem System zu installieren. Auf diese Weise können wir mehrere Umgebungen auf einem System trennen. Erfahren Sie hier mehr über die Installation von Conda .

Sobald Sie Conda installiert und eingerichtet haben, können Sie schnell die Umgebung erstellen, die verwendet werden soll, während TensorFlow installiert und verwendet wird. Nach der Installation von Conda können wir die Umgebung erstellen, die wir für die Installation und Verwendung von TensorFlow verwenden werden. Folgende Codezeile ist essenziell für die Einrichtung der Umgebung mit weiteren wichtigen Bibliotheken wie NumPy etc., die für die Arbeit mit TensorFlow entscheidend sind:

conda create –name TensorflowEnv biopython

Um es Ihnen einfacher zu machen, können Sie Biopython installieren, wie oben beschrieben, anstatt nur NumPy zu installieren. Biopython selbst enthält NumPy und einige andere wichtige Pakete, die für die Arbeit mit TensorFlow benötigt werden. Außerdem können Sie immer Pakete installieren, die Sie benötigen, indem Sie die Befehle pip install oder conda install verwenden.

Nachdem unsere Umgebung erstellt wurde, müssen wir die Domäne aktivieren, um mit der Arbeit zu beginnen. Sobald wir die Umgebung aktiviert haben, beginnen wir mit der Verwendung verschiedener Pakete, die sie bereitstellt, ohne sie mit anderen global installierten Paketen zu mischen. Hier ist die Codezeile, die zum Aktivieren der Conda-Umgebung verwendet werden kann:

Quelle aktivieren TensorFlowEnv

Eine Sache, die hier zu beachten ist, ist, dass das Pip-Installationstool ein integraler Bestandteil der Conda-Umgebung ist. Damit können wir die TensorFlow-Bibliothek installieren. Aber bevor Sie das tun, ist es eine gute Idee, pip mit der folgenden Codezeile auf die neueste Version zu aktualisieren:

pip install – pip aktualisieren

Führen Sie jetzt einfach den unten genannten Befehl aus, um TensorFlow schnell zu installieren:

pip installieren tensorflow

Der endgültige Download von TensorFlow kann einige Minuten dauern, seien Sie also geduldig. Lassen Sie uns in der Zwischenzeit weitermachen und versuchen zu verstehen, was Tensoren bedeuten.

Was sind Tensoren?

Wie der Name des Tools vermuten lässt, bietet TensorFlow Grundelemente zum Definieren von Funktionen mithilfe von Tensoren und zum Berechnen ihrer Differenzierungen. An diesem Punkt ist es entscheidend, sich einen Moment Zeit zu nehmen und zu sehen, was Tensoren sind.

Einfach ausgedrückt sind Tensoren einfach höherdimensionale Arrays, die verwendet werden können, um eine riesige Datenmenge in Form von Zahlen in der Computerprogrammierung darzustellen. NumPy und mehrere andere n–d-Array-Bibliotheken sind ebenfalls verfügbar, aber TensorFlow zeichnet sich dadurch aus, dass es Methoden zum Erstellen von Tensorfunktionen bereitstellt, mit denen es automatisch die Ableitungen finden kann.

Bildquelle

Nachdem dies geklärt ist, schauen wir uns nun einige weitere Verwendungen von TensorFlow an.

Anwendungsfälle von TensorFlow

TensorFlow erleichtert das Erstellen von Entscheidungsbäumen oder k-nächsten Nachbarn und anderen maschinellen Lernalgorithmen für das beste Ergebnis. Das folgende Bild repräsentiert das gesamte Ökosystem von TensorFlow:

Wie Sie dem obigen Bild entnehmen können, lässt sich TensorFlow nahtlos integrieren und bietet Abhängigkeiten, die Cpp, Python und GPU-Verarbeitung umfassen, und kann auch zur Integration mit Dockern verwendet werden.

Bildquelle

Lassen Sie uns nun das Konzept eines TensorBoards in TensorFlow verstehen.

TensorBoard in TensorFlow

TensorBoard ist einfach eine Sammlung von Visualisierungstools, die von TensorFlow bereitgestellt werden, um nahtlose, intuitive und leicht verständliche Diagramme und Visualisierungen zu erstellen. Mit diesem Board können Sie auch verschiedene quantitative Metriken über das Diagramm zeichnen und ihm zusätzliche Informationen wie Bilder zur Verfügung stellen, um es zu durchlaufen.

Bildquelle

Betrieb in TensorFlow

TensorFlow läuft auf mehreren Plattformen, und die Installationsmethode, der es folgt, ist eher Linux-only, was etwas mühsamer ist als reine CPU-Installationen. Sie können es jedoch mit der Conda- oder Pip-Umgebung installieren. In Bezug auf den Betrieb geht die TensorFlow-Anwendung weit über Deep Learning und maschinelles Lernen hinaus und unterstützt alle verschiedenen und wesentlichen Aspekte des maschinellen Lernens wie Reinforcement Learning, überwachtes Lernen und dergleichen. Diese Techniken sind wichtig für die Entwicklung zielorientierter Anwendungen, wie z. B. dem Helfen eines Roboters beim Navigieren in unebenem Gelände, beim Gewinnen bei Videospielen usw.

Anwendungen von TensorFlow

TensorFlow enthält viele Anwendungen, die von Ingenieuren und Wissenschaftlern gleichermaßen genutzt werden können. Zunächst einmal macht es TensorFlow einfach, verschiedene maschinelle Lernstrategien wie Google Translate, Textzusammenfassung, Bilderkennung, Stimmungsanalyse und vieles mehr zu erkunden.

Die Software genießt das Vertrauen und wird von Branchenführern und Giganten wie Uber, IBM, Dropbox, Airbnb, Facebook, Google, Instagram und vielen mehr eingesetzt. Wo immer Sie also robuste maschinelle Lern- oder Deep-Learning-Algorithmen oder Systeme benötigen, die selbstständig lernen können, finden Sie TensorFlow im Einsatz.

Tensorflow – Funktionen, Vorteile und Einschränkungen

Nachdem wir nun die grundlegenden Operationen und Anwendungen von TensorFlow verstanden haben, wollen wir tiefer eintauchen und die Funktionen, Vor- und Nachteile von TensorFlow als Software-Programmierbibliothek diskutieren.

TensorFlow ist funktionsreich und bietet APIs für C++, MATLAB, Python sowie eine breite Palette an Unterstützung für andere Programmiersprachen. Mit jedem Tag, an dem maschinelles Lernen und die dahinter stehenden Tools ausgefeilter werden, wird auch TensorFlow besser. In einem kürzlich stattgefundenen Summit stellte TensorFlow eine Javascript-Bibliothek für die Arbeit mit maschinellen Lernmodellen vor – genannt tensorflow.js. Sie können es genauer unter playground.tensorflow.org nachlesen. Hier können Sie Änderungen in Echtzeit sehen. Wie cool ist das!

Sehen wir uns nun einige wichtige Vorteile der Verwendung von TensorFlow in Ihren maschinellen Lernprojekten und -bemühungen an:

• Das mit TensorFlow bereitgestellte TensorBoard eignet sich hervorragend zum Erstellen einfacher und schneller Visualisierungen, um Ihre Ergebnisse einer großen Anzahl von Menschen zu vermitteln.
• TensorFlow ist von Natur aus plattformunabhängig. So kann es je nach Bedarf mit verschiedenen Plattformen und Sprachen verwendet werden.
• Das Trainieren von TensorFlow-Modellen ist einfach, sowohl auf GPU- als auch auf CPU-verteiltem Computing.
• TensorFlow bringt automatische Differenzierungsfähigkeiten mit sich. Auf diese Weise kommt es gradientenbasierten Lernalgorithmen zugute.
• Es unterstützt asynchrone Berechnungen, Warteschlangen und Threads.
• Nicht zuletzt ist die Bibliothek vollständig Open Source, was weitere Modifikationen und Verbesserungen nach Wahl der Entwickler ermöglicht.

Sehen wir uns nun einige Einschränkungen oder Nachteile von TensorFlow an. An diesen Nachteilen wird gearbeitet, während Sie dies lesen, und mit der Zeit werden sie von den Entwicklern behoben.

• TensorFlow wird mit GPU-Speicher geliefert, der mit Theano in Konflikt geraten könnte, wenn beide im selben Anwendungsbereich wichtig sind.
• TensorFlow fehlt jegliche Unterstützung für OpenCL.
• Um richtig mit TensorFlow arbeiten zu können, benötigen Sie Verständnis und Kenntnisse in Analysis, Algebra und nicht zu vergessen – maschinellem Lernen.

Fazit

In diesem Tutorial haben wir gesehen, was TensorFlow ist, wie es installiert wird, was Tensoren sind, zusammen mit verschiedenen Anwendungen, Funktionen, Vorteilen und Einschränkungen bei der Verwendung von TensorFlow. Wenn Sie bis hierher gelesen haben, möchten Sie wahrscheinlich mehr über die Arbeit mit TensorFlow erfahren.

Dieses Einführungstutorial wurde geschrieben, um Ihnen ein grundlegendes Verständnis von TensorFlow als Tool zu vermitteln. Mit diesem Wissen an Ihrer Seite können Sie jetzt tiefer in die Welt des Erstellens und Trainierens von Modellen für maschinelles Lernen mit der Open-Source-Bibliothek TensorFlow eintauchen.

Wenn Sie immer noch nicht weiterkommen, sehen Sie sich unsere Advanced Certification in Machine Learning and Cloud an, in der wir Sie von den Grundlagen anleiten und Ihnen bei der Entwicklung Ihrer Modelle und Systeme helfen. Der Kurs wird in Zusammenarbeit mit IIT-Madras angeboten und soll sowohl Anfängern als auch Menschen mit etwas Erfahrung helfen.

Nehmen Sie an Machine Learning-Kursen von den besten Universitäten der Welt teil. Erwerben Sie Master-, Executive PGP- oder Advanced Certificate-Programme, um Ihre Karriere zu beschleunigen.

Probieren Sie es aus und melden Sie sich noch heute an!