Tutorial de TensorFlow para principiantes

TensorFlow es una biblioteca de software creada por Google. Es de código abierto y se utiliza principalmente para implementar sistemas de aprendizaje profundo y aprendizaje automático. En esencia, esta biblioteca permite que una computadora aprenda patrones de detección y tome las mejores decisiones posibles a partir de ellos.

En esencia, TensorFlow tiene que ver con la programación de flujo de datos y aprovecha diferentes técnicas de optimización para hacer que los cálculos matemáticos sean más fáciles e intuitivos. Algunas características clave que hacen de TensorFlow una herramienta sumamente eficiente incluyen:

• Trabaja eficientemente con expresiones matemáticas, especialmente aquellas que involucran matrices y vectores n-dimensionales.
• Admite conceptos de redes neuronales profundas con facilidad.
• Proporciona capacidades informáticas de GPU y CPU.
• Ofrece escalabilidad de cálculos en grandes conjuntos de datos y diferentes máquinas y sistemas.

Juntas, estas características hacen de TensorFlow el marco perfecto para la inteligencia artificial a escala de producción.

Este tutorial de TensorFlow lo ayudará a configurar e instalar TensorFlow. ¡También hablaremos en profundidad sobre sus casos de uso, características, ventajas, limitaciones y más!

Instalación de TensorFlow

En este tutorial, veremos la API de Python de TensorFlow que funciona con Python 3.3+. La versión Linux Only de esto requiere Cuda Toolkit y cuDNN.

Primero, comenzaremos usando el administrador de paquetes de Conda para instalar TensorFlow en nuestro sistema. De esa manera, podemos separar varios entornos en un sistema. Obtenga más información sobre la instalación de Conda desde aquí .

Una vez que tenga Conda instalado y en su lugar, puede crear rápidamente el entorno que se usará mientras se instala y usa TensorFlow. Después de instalar Conda, podemos crear el entorno que usaremos para la instalación y el uso de TensorFlow. La siguiente línea de código es esencial para configurar el entorno con bibliotecas importantes adicionales como NumPy, etc., que son cruciales para trabajar con TensorFlow:

conda crear –nombre TensorflowEnv biopython

Para facilitarle las cosas, puede instalar biopython, como lo hicimos arriba, en lugar de simplemente instalar NumPy. Biopython en sí mismo incluye NumPy y algunos otros paquetes vitales que serán necesarios al trabajar con TensorFlow. Además, siempre puede instalar los paquetes que necesita con los comandos pip install o conda install.

Ahora que nuestro entorno está creado, necesitamos activar el dominio para comenzar a trabajar. Una vez que hayamos activado el entorno, comenzaremos a usar diferentes paquetes que proporciona sin mezclarlos con otros paquetes instalados globalmente. Aquí está la línea de código que se puede usar para activar el entorno conda:

fuente activar TensorFlowEnv

Una cosa a tener en cuenta aquí es que la herramienta de instalación de pip es una parte integral del entorno de Conda. Usando eso, podremos instalar la biblioteca TensorFlow. Pero antes de hacer eso, es una buena idea actualizar pip a la última versión usando la siguiente línea de código:

instalación de pip – actualización de pip

Ahora, simplemente ejecute el comando mencionado a continuación para instalar rápidamente TensorFlow:

pip instalar tensorflow

La descarga final de TensorFlow puede tardar varios minutos, así que tenga paciencia. Mientras tanto, sigamos adelante y tratemos de entender qué significan los tensores.

¿Qué son los tensores?

Como sugiere el nombre de la herramienta, TensorFlow proporciona primitivas para definir funciones usando tensores y calcular sus diferenciaciones. En este punto, es crucial tomarse un momento y ver qué son los tensores.

En pocas palabras, los tensores son matrices de dimensiones superiores que se pueden utilizar para representar una gran cantidad de datos en forma de números en términos de programación informática. NumPy y varias otras bibliotecas de matrices n–d también están disponibles, pero TensorFlow se destaca al proporcionar métodos para crear funciones de tensor que le permiten encontrar automáticamente las derivadas.

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Con eso resuelto, ahora veamos algunos usos más de TensorFlow.

Casos de uso de TensorFlow

TensorFlow facilita la creación de árboles de decisión o k-vecinos más cercanos y otros algoritmos de aprendizaje automático para obtener el mejor resultado. La siguiente imagen representa todo el ecosistema de TensorFlow:

Como puede ver en la imagen de arriba, TensorFlow se integra a la perfección y proporciona dependencias que incluyen Cpp, Python, procesamiento de GPU y también se pueden usar para integrarse con acopladores.

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Ahora, pasemos a comprender el concepto de TensorBoard en TensorFlow.

TensorBoard en TensorFlow

TensorBoard es simplemente una colección de herramientas de visualización proporcionadas por TensorFlow para crear gráficos y visualizaciones fluidos, intuitivos y fáciles de entender. Con este tablero, también puede trazar diferentes métricas cuantitativas sobre el gráfico y proporcionarle información adicional, como imágenes, para pasar a través de él.

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Operación en TensorFlow

TensorFlow se ejecuta en varias plataformas y el método de instalación que sigue es más solo para Linux, lo cual es un poco tedioso que las instalaciones solo para CPU. Sin embargo, puede instalarlo utilizando el entorno conda o pip. En términos de operaciones, la aplicación TensorFlow va mucho más allá del aprendizaje profundo y el aprendizaje automático y es compatible con todos los aspectos diferentes y esenciales del aprendizaje automático, como el aprendizaje reforzado, el aprendizaje supervisado, etc. Estas técnicas son importantes para desarrollar aplicaciones orientadas a objetivos, como ayudar a un robot a navegar por un terreno irregular, ganar en videojuegos, etc.

Aplicaciones de TensorFlow

TensorFlow viene con muchas aplicaciones que pueden usar ingenieros y científicos por igual. Para empezar, TensorFlow facilita la exploración de diferentes estrategias de aprendizaje automático, como el traductor de Google, el resumen de texto, el reconocimiento de imágenes, el análisis de sentimientos y mucho más.

El software cuenta con la confianza y el empleo de líderes de la industria y gigantes como Uber, IBM, Dropbox, Airbnb, Facebook, Google, Instagram y muchos más. Entonces, donde sea que necesite algoritmos o sistemas robustos de aprendizaje automático o aprendizaje profundo capaces de aprender de forma independiente, encontrará TensorFlow en acción.

Tensorflow: características, ventajas y limitaciones

Ahora que comprendemos las operaciones y aplicaciones básicas de TensorFlow, profundicemos más y analicemos las características, ventajas y desventajas de TensorFlow como biblioteca de programación de software.

TensorFlow es rico en funciones y proporciona API para C++, MATLAB, Python junto con una amplia gama de compatibilidad con otros lenguajes de programación. Con cada día que pasa, a medida que el aprendizaje automático y las herramientas que lo respaldan se vuelven más sofisticados, TensorFlow también mejora. En una cumbre reciente, TensorFlow presentó una biblioteca de javascript para trabajar con modelos de aprendizaje automático, llamada tensorflow.js. Puede consultarlo con más detalle en playground.tensorflow.org. Aquí puedes ver los cambios en tiempo real. ¡Cuan genial es eso!

Ahora veamos algunas ventajas importantes de usar TensorFlow en sus proyectos y esfuerzos de aprendizaje automático:

• El TensorBoard provisto con TensorFlow es excelente para crear visualizaciones simples y rápidas para transmitir sus hallazgos a una gran población de personas.
• TensorFlow es inherentemente independiente de la plataforma. Por lo tanto, se puede usar con diferentes plataformas e idiomas según su necesidad.
• Entrenar modelos de TensorFlow es fácil, tanto en computación distribuida de GPU como de CPU.
• TensorFlow trae consigo capacidades de diferenciación automática. De esa forma, beneficia a los algoritmos de aprendizaje basados ​​en gradientes.
• Tiene soporte para computación asincrónica, colas e hilos.
• Por último, pero no menos importante, la biblioteca es completamente de código abierto, lo que permite más modificaciones y mejoras según las elecciones de los desarrolladores.

Ahora, veamos algunas limitaciones o inconvenientes de TensorFlow. Estos inconvenientes se están solucionando a medida que lee esto y, con el tiempo, los desarrolladores los resolverán.

• TensorFlow viene con memoria GPU que podría entrar en conflicto con Theano si ambos son importantes en el mismo ámbito de aplicación.
• TensorFlow carece de soporte para OpenCL.
• Para trabajar correctamente con TensorFlow, necesita comprensión y conocimiento de cálculo, álgebra y, sin olvidar, aprendizaje automático.

Conclusión

En este tutorial, vimos qué es TensorFlow, cómo se instala, qué son los Tensores, junto con diferentes aplicaciones, características, beneficios y limitaciones del uso de TensorFlow. Si ha leído hasta aquí, lo más probable es que quiera saber más sobre cómo trabajar con TensorFlow.

Este tutorial introductorio se escribió para brindarle una comprensión básica de TensorFlow como herramienta. Ahora, con este conocimiento a su lado, podrá profundizar en el mundo de la creación y el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático con la biblioteca TensorFlow de código abierto.

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