Tutoriel TensorFlow pour les débutants

TensorFlow est une bibliothèque logicielle créée par Google. Il est open-source et principalement utilisé pour mettre en œuvre des systèmes d'apprentissage en profondeur et d'apprentissage automatique. Essentiellement, cette bibliothèque permet à un ordinateur d'apprendre des modèles de repérage et de prendre les meilleures décisions possibles à partir d'eux.

À la base, TensorFlow concerne la programmation de flux de données et exploite différentes techniques d'optimisation pour rendre les calculs mathématiques plus faciles et plus intuitifs. Certaines fonctionnalités clés qui font de TensorFlow un outil extrêmement efficace incluent :

• Fonctionne efficacement avec les expressions mathématiques, en particulier celles impliquant des tableaux et des vecteurs à n dimensions.
• Prend facilement en charge les concepts de réseaux neuronaux profonds.
• Fournit des capacités de calcul GPU et CPU.
• Offre une évolutivité des calculs sur de vastes ensembles de données et différentes machines et systèmes.

Ensemble, ces fonctionnalités font de TensorFlow le cadre idéal pour l'intelligence artificielle à l'échelle de la production.

Ce didacticiel TensorFlow vous aidera à configurer et à installer TensorFlow. Nous parlerons également en détail de ses cas d'utilisation, de ses fonctionnalités, de ses avantages, de ses limites et bien plus encore !

Installer TensorFlow

Dans ce didacticiel, nous examinerons l'API Python TensorFlow qui fonctionne avec Python 3.3+. La version Linux uniquement nécessite le kit d'outils Cuda et cuDNN.

Tout d'abord, nous allons commencer par utiliser le gestionnaire de packages Conda pour installer TensorFlow sur notre système. De cette façon, nous pouvons séparer plusieurs environnements sur un seul système. En savoir plus sur l'installation de Conda à partir d' ici .

Une fois que vous avez installé et mis en place Conda, vous pouvez rapidement créer l'environnement à utiliser pendant l'installation et l'utilisation de TensorFlow. Après avoir installé Conda, nous pouvons créer l'environnement que nous utiliserons pour l'installation et l'utilisation de TensorFlow. La ligne de code suivante est essentielle pour configurer l'environnement avec d'autres bibliothèques importantes telles que NumPy, etc., qui sont essentielles pour travailler avec TensorFlow :

conda créer -nom TensorflowEnv biopython

Pour vous simplifier la tâche, vous pouvez installer biopython, comme nous l'avons fait ci-dessus, au lieu de simplement installer NumPy. Biopython en lui-même comprend NumPy et quelques autres packages vitaux qui seront nécessaires lors de l'utilisation de TensorFlow. De plus, vous pouvez toujours installer les packages dont vous avez besoin à l'aide des commandes pip install ou conda install.

Maintenant que notre environnement est créé, nous devons activer le domaine pour commencer à travailler. Une fois que nous aurons activé l'environnement, nous commencerons à utiliser différents packages qu'il fournit sans les mélanger avec d'autres packages installés globalement. Voici la ligne de code qui peut être utilisée pour activer l'environnement conda :

source activer TensorFlowEnv

Une chose à noter ici est que l'outil d'installation pip fait partie intégrante de l'environnement Conda. Grâce à cela, nous pourrons installer la bibliothèque TensorFlow. Mais avant de faire cela, c'est une bonne idée de mettre à jour pip vers la dernière version en utilisant la ligne de code suivante :

installation de pip - mise à niveau de pip

Maintenant, exécutez simplement la commande ci-dessous pour installer rapidement TensorFlow :

pip installer tensorflow

Le téléchargement final de TensorFlow peut prendre plusieurs minutes, alors soyez patient. En attendant, avançons et essayons de comprendre ce que signifient les tenseurs.

Que sont les Tenseurs ?

Comme le nom de l'outil le suggère, TensorFlow fournit des primitives pour définir des fonctions à l'aide de Tensors et calculer leurs différenciations. À ce stade, il est crucial de prendre un moment et de voir ce que sont les tenseurs.

En termes simples, les tenseurs ne sont que des tableaux de dimensions supérieures qui peuvent être utilisés pour représenter une quantité massive de données sous forme de nombres en termes de programmation informatique. NumPy et plusieurs autres bibliothèques de tableaux n–d sont également disponibles, mais TensorFlow se démarque en fournissant des méthodes pour créer des fonctions tensorielles qui lui permettent de trouver automatiquement les dérivées.

Source des images

Ceci étant réglé, examinons maintenant d'autres utilisations de TensorFlow.

Cas d'utilisation de TensorFlow

TensorFlow facilite la création d'arbres de décision ou de k-plus proches voisins et d'autres algorithmes d'apprentissage automatique pour un meilleur résultat. L'image ci-dessous représente l'ensemble de l'écosystème de TensorFlow :

Comme vous pouvez le voir sur l'image ci-dessus, TensorFlow s'intègre de manière transparente et fournit des dépendances qui incluent Cpp, Python, le traitement GPU et peuvent également être utilisés pour s'intégrer aux dockers.

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Passons maintenant à la compréhension du concept de TensorBoard dans TensorFlow.

TensorBoard dans TensorFlow

TensorBoard est simplement une collection d'outils de visualisation fournis par TensorFlow pour créer des graphiques et des visualisations transparents, intuitifs et faciles à comprendre. À l'aide de ce tableau, vous pouvez également tracer différentes métriques quantitatives sur le graphique et lui fournir des informations supplémentaires telles que des images pour le parcourir.

Source des images

Fonctionnement dans TensorFlow

TensorFlow s'exécute sur plusieurs plates-formes et la méthode d'installation qu'il suit est davantage basée sur Linux, ce qui est légèrement fastidieux que les installations sur CPU uniquement. Cependant, vous pouvez l'installer en utilisant l'environnement conda ou pip. En termes d'opérations, l'application TensorFlow va bien au-delà de l'apprentissage en profondeur et de l'apprentissage automatique et prend en charge tous les aspects différents et essentiels de l'apprentissage automatique comme l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage supervisé, etc. Ces techniques sont importantes pour développer des applications axées sur des objectifs, comme aider un robot à naviguer sur un terrain accidenté, gagner aux jeux vidéo, etc.

Applications de TensorFlow

TensorFlow est livré avec de nombreuses applications qui peuvent être utilisées aussi bien par les ingénieurs que par les scientifiques. Pour commencer, TensorFlow facilite l'exploration de différentes stratégies d'apprentissage automatique telles que Google Translate, le résumé de texte, la reconnaissance d'images, l'analyse des sentiments, et bien plus encore.

Le logiciel est approuvé et utilisé par des leaders et des géants de l'industrie comme Uber, IBM, Dropbox, Airbnb, Facebook, Google, Instagram et bien d'autres. Ainsi, partout où vous avez besoin d'algorithmes robustes d'apprentissage automatique ou d'apprentissage en profondeur ou de systèmes capables d'apprendre indépendamment, vous trouverez TensorFlow en action.

Tensorflow - Caractéristiques, avantages et limites

Maintenant que nous comprenons les opérations et les applications de base de TensorFlow, approfondissons et discutons des fonctionnalités, des avantages et des inconvénients de TensorFlow en tant que bibliothèque de programmation logicielle.

TensorFlow est riche en fonctionnalités et fournit des API pour C++, MATLAB, Python ainsi qu'un large éventail d'autres langages de programmation pris en charge. Chaque jour qui passe, à mesure que l'apprentissage automatique et les outils qui le sous-tendent deviennent plus sophistiqués, TensorFlow s'améliore également. Lors d'un récent sommet, TensorFlow a présenté une bibliothèque javascript pour travailler avec des modèles d'apprentissage automatique - appelée tensorflow.js. Vous pouvez le vérifier plus en détail sur playground.tensorflow.org. Ici, vous pouvez voir les changements en temps réel. À quel point cela est cool!

Examinons maintenant quelques avantages importants de l'utilisation de TensorFlow dans vos projets et efforts d'apprentissage automatique :

• Le TensorBoard fourni avec TensorFlow est superbe pour créer des visualisations simples et rapides afin de transmettre vos découvertes à une large population de personnes.
• TensorFlow est intrinsèquement indépendant de la plate-forme. Ainsi, il peut être utilisé avec différentes plates-formes et langues selon vos besoins.
• La formation des modèles TensorFlow est facile, à la fois sur le calcul distribué GPU et CPU.
• TensorFlow apporte avec lui des capacités de différenciation automatique. De cette façon, il bénéficie des algorithmes d'apprentissage basés sur les gradients.
• Il prend en charge le calcul asynchrone, les files d'attente et les threads.
• Enfin, la bibliothèque est entièrement open-source, permettant plus de modifications et d'améliorations selon les choix des développeurs.

Voyons maintenant quelques limitations ou inconvénients de TensorFlow. Ces inconvénients sont en cours d'élaboration au fur et à mesure que vous lisez ceci, et avec le temps, ils seront résolus par les développeurs.

• TensorFlow est livré avec une mémoire GPU qui peut entrer en conflit avec Theano si les deux sont importants dans la même portée d'application.
• TensorFlow ne prend pas en charge OpenCL.
• Pour travailler correctement avec TensorFlow, vous devez comprendre et connaître le calcul, l'algèbre et, sans oublier, l'apprentissage automatique.

Conclusion

Dans ce didacticiel, nous avons vu ce qu'est TensorFlow, comment il est installé, ce que sont les Tensors, ainsi que différentes applications, fonctionnalités, avantages et limites de l'utilisation de TensorFlow. Si vous avez lu jusqu'ici, il y a de fortes chances que vous souhaitiez en savoir plus sur l'utilisation de TensorFlow.

Ce didacticiel d'introduction a été écrit pour vous donner une compréhension de base de TensorFlow en tant qu'outil. Maintenant, avec ces connaissances à vos côtés, vous pourrez plonger plus profondément dans le monde de la création et de la formation de modèles d'apprentissage automatique à l'aide de la bibliothèque open source TensorFlow.

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