Was ist TensorFlow? Wie es funktioniert? Komponenten und Vorteile
Veröffentlicht: 2021-07-20Egal, ob Sie maschinelles Lernen studieren oder ein KI-Enthusiast sind, Sie müssen von TensorFlow gehört haben. Es gehört zu den beliebtesten Lösungen für Fachleute für maschinelles Lernen und Deep Learning und ist zu einer festen Größe in der Branche geworden.
Das heißt, wenn Sie eine Karriere im Bereich KI und ML anstreben, müssen Sie sich mit dieser Technologie gut auskennen. Wenn Sie sich fragen, was TensorFlow ist und wie es funktioniert, sind Sie hier genau richtig, denn der folgende Artikel gibt Ihnen einen detaillierten Überblick über diese Technologie.
Inhaltsverzeichnis
Was ist TensorFlow?
TensorFlow ist eine Open-Source-Bibliothek für Deep Learning. Die Leute vom Google Brain Team hatten es ursprünglich entwickelt, um große Berechnungen durchzuführen. Es wurde nicht speziell für Deep Learning entwickelt. Sie erkannten jedoch bald, dass TensorFlow für Deep-Learning-Implementierungen von Vorteil war, und haben es seitdem zu einer Open-Source-Lösung gemacht.
TensorFlow bündelt mehrere Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen und -Modelle. Es ermöglicht Ihnen die Verwendung von Python für maschinelles Lernen und bietet eine Front-End-API zum Erstellen von Anwendungen. Sie können C++ mit TensorFlow verwenden, um diese Anwendungen auszuführen und von hoher Leistung zu profitieren.
Mit TensorFlow können Sie tiefe neuronale Netze für verschiedene ML-Anwendungen einfach trainieren und ausführen. Dazu gehören Wörterinbettungen, handschriftliche Ziffernklassifizierung, rekurrente neuronale Netze, Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und partielle Differentialgleichungssimulationen.
Neben solch vielseitigen Anwendungen können Sie mit TensorFlow auch Produktionsvorhersagen in großem Maßstab durchführen, da Sie dieselben Modelle für das Training verwenden können.
Es akzeptiert Tensoren, bei denen es sich um mehrdimensionale Arrays höherer Dimensionen handelt. Sie sind sehr hilfreich bei der Verwaltung und Nutzung großer Datenmengen.
Was sind die Komponenten von TensorFlow?
Um zu verstehen, was TensorFlow ist, sollten Sie sich zunächst mit den Komponenten dieser Technologie vertraut machen:
1. Tensor
Die wichtigste Komponente in TensorFlow heißt Tensor. Es ist eine Matrix oder ein Vektor mit mehreren Dimensionen, die alle Datentypen darstellen. Alle Werte in einem Tensor haben identische Datentypen mit teilweise oder vollständig bekannter Form. Die Datenform bezieht sich auf die Dimensionalität des Arrays oder der Matrix. Alle TensorFlow-Berechnungen verwenden Tensoren. Sie sind die Bausteine für die Software.
Ein Tensor kann aus Berechnungen als Ergebnis oder als Eingabedaten für dieselbe stammen. Alle Operationen in TensorFlow finden in einem Diagramm statt. In TensorFlow ist ein Diagramm eine Reihe aufeinanderfolgender Berechnungen.
Jede Operation in TensorFlow wird als Op-Knoten bezeichnet und sie sind miteinander verknüpft. Ein Diagramm skizziert die Verbindungen zwischen den verschiedenen Knoten und den Ops. Beachten Sie, dass die Werte nicht angezeigt werden. Jede Kante eines Knotens ist der Tensor. Mit anderen Worten, eine Kante eines Knotens ermöglicht es Ihnen, ihn mit Daten zu füllen.
2. Diagrammrahmen
Operationen in Tensorflow verwenden ein Graph-Framework. Der Graph würde die verschiedenen Berechnungen sammeln und beschreiben, die während des Trainings stattfinden. Es bietet verschiedene Vorteile.
Die Grafiken in Tensorflow ermöglichen es, die Software auf mehreren GPUs oder CPUs zu verwenden. Es ermöglicht Ihnen auch, die Software auf einem mobilen Betriebssystem zu verwenden. Seine Portabilität ermöglicht es Ihnen, die Berechnungen für eine spätere Verwendung aufzubewahren. Sie können ein Diagramm speichern, damit Sie es in Zukunft ausführen können, wodurch Ihre Aufgaben viel einfacher zu handhaben sind.
Berechnungen in Graphen erfolgen durch Verbinden von Tensoren. Jeder Tensor hat eine Kante und einen Knoten. Der Knoten trägt die Operation und generiert eine Endpunktausgabe. Die Kante erklärt die Input-Output-Beziehung zwischen den Knoten.
Wie funktioniert es?
Mithilfe von TensorFlow können Sie Datenflussdiagramme erstellen. Ein Datenflussgraph ist eine Struktur, die erklärt, wie sich Daten durch eine Reihe von Verarbeitungsknoten oder einen Graphen bewegen. Jeder Knoten in einem Graphen steht für eine mathematische Operation.
TensorFlow gibt Ihnen all diese Informationen für die Programmierung über die Python-Sprache. Python ist einfach zu erlernen und zu verwenden. Darüber hinaus ist es ziemlich einfach zu erklären, wie Sie durch Python Abstraktionen auf hoher Ebene zusammenführen können. In Python sind die Knoten und Tensoren von TensorFlow Python-Objekte und alle TensorFlow-Anwendungen sind Python-Anwendungen.
Allerdings führen Sie in Python nicht die eigentlichen mathematischen Operationen durch. Die in TensorFlow verfügbaren Transformationsbibliotheken sind leistungsstarke C++-Binärdateien. Python leitet einfach den Datenverkehr zwischen diesen Teilen und gibt Ihnen Programmierabstraktionen auf hoher Ebene, damit Sie sie verbinden können.
Da Sie TensorFlow-Anwendungen auf jedem Ziel wie Android- oder iOS-Geräten, lokalen Maschinen, Clustern in der Cloud usw. ausführen können, können Sie die resultierenden Modelle auch auf verschiedenen Geräten ausführen.
Die neueste Version von TensorFlow, genannt TensorFlow 2.0, hat die Art und Weise, wie Sie diese Technologie nutzen können, grundlegend verändert. Es führte die Keras-API ein, die die Verwendung von TensorFlow viel einfacher macht und Unterstützung für TensorFlow Lite bietet, mit der Sie Modelle auf einem größeren Spektrum von Plattformen bereitstellen können.
Der einzige Haken ist, dass Sie den Code neu schreiben müssen, der für die vorherige TensorFlow-Version neu geschrieben wurde.
Vorteile der Verwendung von TensorFlow
TensorFlow gehört zu den beliebtesten Machine-Learning- und Deep-Learning-Technologien. Der Hauptgrund für seine weit verbreitete Popularität sind die verschiedenen Vorteile, die es Unternehmen bietet. Im Folgenden sind die Hauptvorteile der Verwendung von TensorFlow aufgeführt:
1. Open-Source
TensorFlow ist eine Open-Source-Lösung. Dies bedeutet, dass die Nutzung kostenlos ist, was die Zugänglichkeit erheblich verbessert hat, da Unternehmen nicht viel investieren müssen, um mit der Nutzung von TensorFlow zu beginnen.
2. Verwendung von Graphenberechnung
Die Graphenberechnung ermöglicht es Ihnen, die Konstruktion eines neuronalen Netzwerks durch das Tensorboard zu visualisieren. Durch die Visualisierung können Sie das Diagramm untersuchen und die erforderlichen Erkenntnisse generieren.
3. Flexibel
TensorFlow ist mit verschiedenen Geräten kompatibel. Darüber hinaus hat die Einführung von TensorFlow lite es viel flexibler gemacht, da es mit mehr Geräten kompatibel geworden ist. Sie können TensorFlow von überall aus verwenden, solange Sie ein kompatibles Gerät (Laptop, PC, Cloud usw.) haben.
4. Vielseitig
TensorFlow verfügt über viele APIs zum Erstellen von Deep-Learning-Architekturen im großen Maßstab. Darüber hinaus ist es ein Google-Produkt, das Zugriff auf die umfangreichen Ressourcen von Google bietet. TensorFlow lässt sich problemlos in viele KI- und ML-Technologien integrieren, was es sehr vielseitig macht. Sie können TensorFlow aufgrund seiner zahlreichen Funktionen für verschiedene Deep-Learning-Anwendungen verwenden.
Erfahren Sie mehr über TensorFlow und andere KI-Themen
Es gibt viele Anwendungen von TensorFlow. Zu verstehen, wie es funktioniert und wie Sie es beim Deep Learning verwenden können, sind fortgeschrittene Konzepte. Darüber hinaus müssen Sie auch die Grundlagen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens kennen, um diese Software richtig zu verwenden.
Daher ist der effizienteste Weg, TensorFlow und seine relevanten Konzepte zu erlernen, die Teilnahme an einem Kurs für maschinelles Lernen. Wenn Sie einen solchen Kurs belegen, erhalten Sie Zugang zu einem detaillierten Lehrplan und lernen von Experten.
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Fazit
TensorFlow ist eine beliebte KI-Technologie, und wenn Sie daran interessiert sind, ein KI- oder ML-Profi zu werden, müssen Sie mit dieser Software vertraut sein.
TensorFlow verwendet Tensoren und ermöglicht es Ihnen, Diagrammberechnungen durchzuführen. Wenn Sie mehr über TensorFlow erfahren möchten, empfehlen wir Ihnen, sich den Kurs anzusehen, den wir oben geteilt haben.
