¿Qué es TensorFlow? Cómo funciona [con ejemplos]

TensorFlow es una biblioteca de código abierto que se utiliza para crear modelos de aprendizaje automático. Es una plataforma increíble para cualquier persona apasionada por trabajar con aprendizaje automático e inteligencia artificial. Además, con el crecimiento constante que está presenciando el mercado de aprendizaje automático, herramientas como TensorFlow han llamado la atención a medida que las empresas de tecnología exploran las diversas capacidades de la tecnología de IA. Sin duda, se prevé que el mercado mundial de aprendizaje automático alcance una valoración de 117 190 millones de USD para 2027 .

Pero desde el principio, es pertinente saber qué es TensorFlow y qué lo convierte en una opción popular entre los desarrolladores de todo el mundo.

¿Qué es TensorFlow?

TensorFlow es una plataforma de código abierto integral para el aprendizaje automático con un enfoque particular en las redes neuronales profundas. El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que implica el análisis de datos no estructurados a gran escala. El aprendizaje profundo se diferencia del aprendizaje automático tradicional en que este último generalmente trata con datos estructurados.

TensorFlow se jacta de una colección flexible y completa de bibliotecas, herramientas y recursos comunitarios. Permite a los desarrolladores crear e implementar aplicaciones de aprendizaje automático de última generación. Una de las mejores cosas de TensorFlow es que usa Python para proporcionar una API de front-end conveniente para crear aplicaciones mientras las ejecuta en C++ optimizado y de alto rendimiento.

El equipo de Google Brain desarrolló inicialmente la biblioteca de aprendizaje profundo TensorFlow Python para uso interno. Desde entonces, la plataforma de código abierto ha experimentado un enorme crecimiento en el uso de I+D y sistemas de producción.

Algunos conceptos básicos de TensorFlow

Ahora que tenemos una idea fundamental de lo que es TensorFlow , es hora de profundizar en algunos detalles más sobre la plataforma.

A continuación se incluye una breve descripción general de algunos conceptos básicos relacionados con TensorFlow. Comenzaremos con los tensores: los componentes principales de TensorFlow de los que la plataforma deriva su nombre.

tensores

En la biblioteca de aprendizaje profundo TensorFlow Python , un tensor es una matriz que representa los tipos de datos. A diferencia de un vector o matriz unidimensional o una matriz bidimensional, un tensor puede tener n dimensiones. En un tensor, los valores contienen tipos de datos idénticos con una forma conocida. La forma representa la dimensionalidad. Así, un vector será un tensor unidimensional, una matriz será un tensor bidimensional y un escalar será un tensor cerodimensional.

Fuente

Forma

En la biblioteca Python de TensorFlow , la forma se refiere a la dimensionalidad del tensor.

Fuente

En la imagen de arriba, la forma del tensor es (2,2,2).

Escribe

El tipo representa el tipo de datos que contienen los valores en un tensor. Por lo general, todos los valores en un tensor contienen un tipo de datos idéntico. Los tipos de datos en TensorFlow son los siguientes:

• enteros
• punto flotante
• enteros sin signo
• booleanos
• instrumentos de cuerda
• entero con operaciones cuantificadas
• números complejos

Grafico

Un gráfico es un conjunto de cálculos que se realizan sucesivamente en tensores de entrada. Comprende una disposición de nodos que representan las operaciones matemáticas en un modelo.

Sesión

Una sesión en TensorFlow ejecuta las operaciones en el gráfico. Se ejecuta para evaluar los nodos en un gráfico.

Operadores

Los operadores en TensorFlow son operaciones matemáticas predefinidas.

¿Cómo funcionan los tensores?

En TensorFlow, los gráficos de flujo de datos describen cómo se mueven los datos a través de una serie de nodos de procesamiento. TensorFlow usa gráficos de flujo de datos para crear modelos. Los cálculos de gráficos en TensorFlow se facilitan a través de las interconexiones entre tensores.

Los tensores n-dimensionales se alimentan a la red neuronal como entrada, que pasa por varias operaciones para dar la salida. Los gráficos tienen una red de nodos, donde cada nodo representa una operación matemática. Pero el borde entre los nodos es una matriz de datos multidimensional o un tensor. Una sesión de TensorFlow permite la ejecución de gráficos o partes de gráficos. Para eso, la sesión asigna recursos en una o más máquinas y mantiene los valores reales de los resultados intermedios y las variables.

Fuente

Las aplicaciones de TensorFlow se pueden ejecutar en casi cualquier destino conveniente, que podría ser CPU, GPU, un clúster en la nube, una máquina local o dispositivos Android e iOS.

Gráfico de cálculo de TensorFlow

Un gráfico de cálculo en TensorFlow es una red de nodos donde cada nodo opera la multiplicación, la suma o evalúa alguna ecuación multivariada. En TensorFlow, los códigos se escriben para crear un gráfico, ejecutar una sesión y ejecutar el gráfico. Cada variable que asignamos se convierte en un nodo donde podemos realizar operaciones matemáticas como multiplicaciones y sumas.

Aquí hay un ejemplo simple para mostrar la creación de un gráfico de cálculo:

Supongamos que queremos realizar el cálculo: F(x,y,z) = (x+y)*z.

Las tres variables x, y y z se traducirán en tres nodos en el gráfico que se muestra a continuación:

Fuente

Pasos para construir el gráfico:

Paso 1: Asigne las variables. En este ejemplo, los valores son:

x = 1, y = 2 y z = 3

Paso 2: suma x e y.

Paso 3: Multiplica z por la suma de x e y.

Finalmente, obtenemos el resultado como '9.'

Además de los nodos donde hemos asignado las variables, el gráfico tiene dos nodos más, uno para la operación de suma y otro para la operación de multiplicación. Por lo tanto, hay cinco nodos en total.

Elementos fundamentales de programación en TensorFlow

En TensorFlow, podemos asignar datos a tres tipos diferentes de elementos de datos: constantes, variables y marcadores de posición.

Veamos qué representa cada uno de estos elementos de datos.

1. Constantes

Como es evidente por el nombre, las constantes son parámetros con valores que no cambian. En TensorFlow, una constante se define mediante el comando tf.constant() . Durante el cálculo, los valores de las constantes no se pueden cambiar.

Aquí hay un ejemplo:

c = tf.constante(2.0,tf.float32)

d = tf.constante(3.0)

Imprimir (c, d)

2. Variables

Las variables permiten agregar nuevos parámetros al gráfico. El comando tf.variable() define una variable que debe inicializarse antes de ejecutar el gráfico en una sesión.

Aquí hay un ejemplo:

Y = tf.Variable([.4],dtype=tf.float32)

a = tf.Variable([-.4],dtype=tf.float32)

b = tf.placeholder(tf.float32)

modelo_lineal = Y*b+a

3. Marcadores de posición

Usando marcadores de posición, se pueden introducir datos en un modelo desde el exterior. Permite la posterior asignación de valores. El comando tf.placeholder() define un marcador de posición.

Aquí hay un ejemplo:

c = tf.placeholder(tf.float32)

re = c*2

resultado = sess.run(d,feed_out={c:3.0})

El marcador de posición se usa principalmente para alimentar un modelo. Los datos del exterior se envían a un gráfico usando un nombre de variable (el nombre de la variable en el ejemplo anterior es feed_out). Posteriormente, mientras ejecutamos la sesión, especificamos cómo queremos alimentar los datos al modelo.

Ejemplo de una sesión:

La ejecución del grafo se realiza llamando a una sesión. Se ejecuta una sesión para evaluar los nodos del gráfico, denominada tiempo de ejecución de TensorFlow. El comando sess = tf.Session() crea una sesión.

Ejemplo:

x = tf.constante(3.0)

y = tf.constante(4.0)

z = x+y

sess = tf.Session() #Sesión de lanzamiento

print(sess.run(z)) #Evaluando el Tensor z

En el ejemplo anterior, hay tres nodos: x, y y z. El nodo 'z' es donde se realiza la operación matemática y posteriormente se obtiene el resultado. Al crear una sesión y ejecutar el nodo z, primero se crearán los nodos x e y. Entonces, la operación de suma tendrá lugar en el nodo z. Por tanto, obtendremos el resultado '7'.

Avance en su carrera en ML y Deep Learning con upGrad

¿Está buscando el mejor lugar para saber más sobre qué es TensorFlow ? Entonces upGrad está aquí para ayudarlo en su viaje de aprendizaje.

Con una base de estudiantes que cubre más de 85 países, upGrad es la plataforma EdTech superior más grande del sur de Asia que ha impactado a más de 500,000 profesionales que trabajan en todo el mundo. Con profesores de clase mundial, colaboraciones con socios de la industria, la última tecnología y las prácticas pedagógicas más actualizadas, upGrad garantiza una experiencia de aprendizaje integral e inmersiva para sus más de 40 000 estudiantes pagos en todo el mundo.

El Programa de Certificado Avanzado en Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo es un curso de 6 meses académicamente riguroso y relevante para la industria que cubre los conceptos de Aprendizaje Profundo.

Puntos destacados del programa:

• Prestigioso reconocimiento del IIIT Bangalore
• Más de 240 horas de contenido con más de 5 estudios de casos y proyectos, más de 24 sesiones en vivo y más de 15 sesiones de coaching de expertos
• Cobertura integral de 12 herramientas, idiomas y bibliotecas (incluido TensorFlow)
• Asistencia profesional de 360 ​​grados, sesiones de tutoría y oportunidades de creación de redes entre pares

La Maestría en Ciencias en Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial de upGrad es un programa sólido de 18 meses para aquellos que desean aprender y mejorar sus habilidades con el Aprendizaje Automático avanzado y las tecnologías en la nube.

Puntos destacados del programa:

• Prestigioso reconocimiento de la Universidad John Moores de Liverpool y del IIT Madras
• Más de 650 horas de contenido con más de 25 estudios de casos y proyectos, más de 20 sesiones en vivo y más de 8 asignaciones de codificación
• Cobertura integral de 7 herramientas y lenguajes de programación (incluido TensorFlow)
• Asistencia profesional de 360 ​​grados, sesiones de tutoría y oportunidades de creación de redes entre pares

Conclusión

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial continúan evolucionando. Lo que alguna vez fue el tema de las películas de ciencia ficción ahora es una realidad. Desde recomendaciones de películas de Netflix y asistentes virtuales hasta autos sin conductor y descubrimiento de drogas, el aprendizaje automático impacta todas las dimensiones de nuestras vidas. Además, con herramientas como TensorFlow, las innovaciones en el aprendizaje automático han alcanzado nuevas cotas. La biblioteca de código abierto es, sin duda, una gran ayuda para los desarrolladores y los profesionales en ciernes que innovan en tecnologías impulsadas por el aprendizaje automático.

¿Entonces, Qué esperas? ¡Comienza a aprender con upGrad hoy!