¿Qué es TensorFlow? ¿Cómo funciona? Componentes y Beneficios
Publicado: 2021-07-20Ya sea que esté estudiando aprendizaje automático o sea un entusiasta de la IA, debe haber oído hablar de TensorFlow. Es una de las soluciones más populares para los profesionales del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo y se ha convertido en un elemento básico de la industria.
Esto significa que si desea seguir una carrera en el campo de la IA y el ML, debe estar bien familiarizado con esta tecnología. Si tiene dudas sobre qué es TensorFlow y cómo funciona, ha venido al lugar correcto, ya que el siguiente artículo le brindará una descripción detallada de esta tecnología.
Tabla de contenido
¿Qué es TensorFlow?
TensorFlow es una biblioteca de código abierto para el aprendizaje profundo. La gente del Google Brain Team lo había creado inicialmente para realizar grandes cálculos. No fue creado particularmente para el aprendizaje profundo. Sin embargo, pronto se dieron cuenta de que TensorFlow era beneficioso para las implementaciones de aprendizaje profundo y, desde entonces, lo convirtieron en una solución de código abierto.
TensorFlow agrupa múltiples algoritmos y modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Le permite usar Python para el aprendizaje automático y ofrece una API de front-end para crear aplicaciones. Puede usar C++ con TensorFlow para ejecutar esas aplicaciones y disfrutar de un alto rendimiento.
Con TensorFlow, puede entrenar y ejecutar fácilmente redes neuronales profundas para varias aplicaciones de ML. Estos incluyen incrustaciones de palabras, clasificación de dígitos escritos a mano, redes neuronales recurrentes, reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y simulaciones de ecuaciones diferenciales parciales.
Junto con aplicaciones tan versátiles, TensorFlow también le permite realizar predicciones de producción a escala, ya que puede usar los mismos modelos para el entrenamiento.
Acepta tensores, que son matrices multidimensionales de dimensiones superiores. Son bastante útiles para administrar y utilizar grandes cantidades de datos.
¿Cuáles son los componentes de TensorFlow?
Para comprender qué es TensorFlow, primero debe familiarizarse con los componentes de esta tecnología:
1. tensor
El componente más importante de TensorFlow se llama tensor. Es una matriz o vector de múltiples dimensiones que representan todos los tipos de datos. Todos los valores en un tensor tienen tipos de datos idénticos con una forma parcial o completamente conocida. La forma de los datos se refiere a la dimensionalidad del arreglo o matriz. Todos los cálculos de TensorFlow usan tensores. Son los componentes básicos del software.
Un tensor puede originarse a partir del cómputo como resultado o como dato de entrada del mismo. Todas las operaciones en TensorFlow tienen lugar en un gráfico. En TensorFlow, un gráfico es un conjunto de cálculos sucesivos.
Cada operación en TensorFlow se denomina nodo de operación y están interrelacionados entre sí. Un gráfico describe las conexiones entre los distintos nodos y las operaciones. Tenga en cuenta que no muestra los valores. Cada arista de un nodo es el tensor. En otras palabras, un borde de un nodo le permite llenarlo con datos.
2. Marco gráfico
Las operaciones en Tensorflow usan un marco gráfico. El gráfico recopilaría y describiría los diferentes cálculos que se realizan durante el entrenamiento. Ofrece varios beneficios.
Los gráficos en Tensorflow permiten usar el software en múltiples GPU o CPU. También le permite utilizar el software en un sistema operativo móvil. Su portabilidad le permite conservar los cálculos para su uso posterior. Puede guardar un gráfico para poder ejecutarlo en el futuro, lo que hace que sus tareas sean mucho más manejables.
Los cálculos en gráficos se realizan conectando tensores. Todo tensor tiene una arista y un nodo. El nodo realiza la operación y genera una salida de punto final. El borde explica la relación de entrada-salida entre los nodos.
¿Como funciona?
Puede crear gráficos de flujo de datos con TensorFlow. Un gráfico de flujo de datos es una estructura que explica cómo se mueven los datos a través de una serie de nodos de procesamiento o un gráfico. Cada nodo en un gráfico representa una operación matemática.
TensorFlow te brinda toda esta información para la programación a través del lenguaje Python. Python es un lenguaje fácil de aprender y usar. Además, es bastante fácil explicar cómo se pueden juntar abstracciones de alto nivel a través de Python. En Python, los nodos y tensores de TensorFlow son objetos de Python, y todas las aplicaciones de TensorFlow son aplicaciones de Python.
Sin embargo, no realiza las operaciones matemáticas reales en Python. Las bibliotecas de transformación disponibles en TensorFlow son binarios de C++ de alto rendimiento. Python simplemente dirige el tráfico entre esas piezas y le brinda abstracciones de programación de alto nivel para que pueda conectarlas.
Debido a que puede ejecutar aplicaciones de TensorFlow en cualquier destino, como dispositivos Android o iOS, máquinas locales, clústeres en la nube, etc., también puede ejecutar los modelos resultantes en diferentes dispositivos.
La versión reciente de TensorFlow, llamada TensorFlow 2.0, ha cambiado sustancialmente la forma en que puede usar esta tecnología. Introdujo la API de Keras, que simplifica mucho el uso de TensorFlow y ofrece soporte para TensorFlow Lite que le permite implementar modelos en un espectro más amplio de plataformas.
El único problema es que tendrá que reescribir el código reescrito para la versión anterior de TensorFlow.
Beneficios de usar TensorFlow
TensorFlow se encuentra entre las tecnologías de aprendizaje automático y aprendizaje profundo más populares. La razón principal detrás de su gran popularidad son las diversas ventajas que ofrece a las empresas. Los siguientes son los principales beneficios de usar TensorFlow:
1. Código abierto
TensorFlow es una solución de código abierto. Esto significa que es de uso gratuito, lo que ha mejorado sustancialmente su accesibilidad ya que las empresas no tienen que invertir mucho para comenzar a usar TensorFlow.
2. Uso de la computación gráfica
El cálculo gráfico le permite visualizar la construcción de una red neuronal a través de Tensorboard. A través de la visualización, puede examinar el gráfico y generar los conocimientos necesarios.
3. flexibles
TensorFlow es compatible con varios dispositivos. Además, la introducción de TensorFlow lite lo ha hecho mucho más flexible, ya que se ha vuelto compatible con más dispositivos. Puede usar TensorFlow desde cualquier lugar siempre que tenga un dispositivo compatible (computadora portátil, PC, nube, etc.).
4. Versátil
TensorFlow tiene muchas API para construir arquitecturas de aprendizaje profundo a escala. Además, es un producto de Google, lo que le da acceso a los vastos recursos de Google. TensorFlow puede integrarse fácilmente con muchas tecnologías de IA y ML, lo que lo hace muy versátil. Puede usar TensorFlow para varias aplicaciones de aprendizaje profundo debido a sus múltiples funciones.
Más información sobre TensorFlow y otros temas de IA
Hay muchas aplicaciones de TensorFlow. Comprender cómo funciona y cómo puede usarlo en el aprendizaje profundo son conceptos avanzados. Además, también debe conocer los fundamentos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para usar este software correctamente.
Por lo tanto, la forma más eficiente de aprender TensorFlow y sus conceptos relevantes es realizar un curso de aprendizaje automático. Tomar un curso de este tipo le dará acceso a un plan de estudios detallado y aprenderá de los expertos.
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Conclusión
TensorFlow es una tecnología de IA popular, y si está interesado en convertirse en un profesional de IA o ML, debe estar familiarizado con este software.
TensorFlow usa tensores y le permite realizar cálculos gráficos. Si está interesado en obtener más información sobre TensorFlow, le recomendamos que consulte el curso que hemos compartido anteriormente.
