Qu'est-ce que TensorFlow ? Comment ça fonctionne? Composants et avantages
Publié: 2021-07-20Que vous étudiiez l'apprentissage automatique ou que vous soyez un passionné d'IA, vous devez avoir entendu parler de TensorFlow. Il fait partie des solutions les plus populaires pour les professionnels de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage en profondeur et est devenu un incontournable de l'industrie.
Cela signifie que si vous souhaitez poursuivre une carrière dans le domaine de l'IA et du ML, vous devez bien connaître cette technologie. Si vous vous posez des questions telles que ce qu'est TensorFlow et comment il fonctionne, vous êtes au bon endroit car l'article suivant vous donnera un aperçu détaillé de cette technologie.
Table des matières
Qu'est-ce que TensorFlow ?
TensorFlow est une bibliothèque open source pour l'apprentissage en profondeur. Les gens de l'équipe Google Brain l'avaient initialement créé pour effectuer de gros calculs. Il n'a pas été créé spécialement pour l'apprentissage en profondeur. Cependant, ils se sont vite rendu compte que TensorFlow était bénéfique pour les implémentations d'apprentissage en profondeur, et depuis lors, ils en ont fait une solution open source.
TensorFlow regroupe plusieurs algorithmes et modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur. Il vous permet d'utiliser Python pour l'apprentissage automatique et offre une API frontale pour créer des applications. Vous pouvez utiliser C++ avec TensorFlow pour exécuter ces applications et profiter de performances élevées.
Avec TensorFlow, vous pouvez facilement entraîner et exécuter des réseaux de neurones profonds pour diverses applications de ML. Il s'agit notamment des intégrations de mots, de la classification manuscrite des chiffres, des réseaux de neurones récurrents, de la reconnaissance d'images, du traitement du langage naturel et des simulations d'équations aux dérivées partielles.
Outre ces applications polyvalentes, TensorFlow vous permet également d'effectuer des prévisions de production à grande échelle, car vous pouvez utiliser les mêmes modèles pour la formation.
Il accepte les tenseurs, qui sont des tableaux multidimensionnels de dimensions supérieures. Ils sont très utiles pour gérer et utiliser de grandes quantités de données.
Quels sont les composants de TensorFlow ?
Pour comprendre ce qu'est TensorFlow, vous devez d'abord vous familiariser avec les composants de cette technologie :
1. Tenseur
Le composant le plus important de TensorFlow s'appelle un tenseur. C'est une matrice ou un vecteur de plusieurs dimensions qui représentent tous les types de données. Toutes les valeurs d'un tenseur ont des types de données identiques avec une forme partiellement ou complètement connue. La forme des données fait référence à la dimensionnalité du tableau ou de la matrice. Tous les calculs TensorFlow utilisent des tenseurs. Ce sont les blocs de construction du logiciel.
Un tenseur peut provenir d'un calcul en tant que résultat ou en tant que données d'entrée pour celui-ci. Toutes les opérations dans TensorFlow se déroulent dans un graphique. Dans TensorFlow, un graphe est un ensemble de calculs successifs.
Chaque opération dans TensorFlow est appelée un nœud opérationnel et elles sont liées les unes aux autres. Un graphique décrit les connexions entre les différents nœuds et les ops. Gardez à l'esprit qu'il ne montre pas les valeurs. Chaque arête d'un nœud est le tenseur. En d'autres termes, une arête d'un nœud vous permet de le remplir de données.
2. Cadre graphique
Les opérations dans Tensorflow utilisent un framework de graphes. Le graphique recueillerait et décrirait les différents calculs effectués pendant la formation. Il offre divers avantages.
Les graphiques de Tensorflow permettent d'utiliser le logiciel sur plusieurs GPU ou CPU. Il vous permet également d'utiliser le logiciel sur un système d'exploitation mobile. Sa portabilité vous permet de conserver les calculs pour une utilisation ultérieure. Vous pouvez enregistrer un graphique afin de pouvoir l'exécuter ultérieurement, ce qui rend vos tâches beaucoup plus faciles à gérer.
Les calculs dans les graphes se font en connectant des tenseurs. Chaque tenseur a une arête et un nœud. Le nœud effectue l'opération et génère une sortie de point de terminaison. Le bord explique la relation entrée-sortie entre les nœuds.
Comment ça marche?
Vous pouvez créer des graphiques de flux de données à l'aide de TensorFlow. Un graphe de flux de données est une structure qui explique comment les données se déplacent à travers une série de nœuds de traitement ou un graphe. Chaque nœud d'un graphe représente une opération mathématique.
TensorFlow vous donne toutes ces informations pour la programmation via le langage Python. Python est un langage facile à apprendre et à utiliser. De plus, il est assez facile d'expliquer comment vous pouvez combiner des abstractions de haut niveau via Python. En Python, les nœuds et les tenseurs de TensorFlow sont des objets Python, et toutes les applications TensorFlow sont des applications Python.
Cependant, vous n'effectuez pas les opérations mathématiques réelles en Python. Les bibliothèques de transformation disponibles dans TensorFlow sont des binaires C++ hautes performances. Python dirige simplement le trafic entre ces éléments et vous donne des abstractions de programmation de haut niveau afin que vous puissiez les connecter.
Étant donné que vous pouvez exécuter des applications TensorFlow sur n'importe quelle cible, telle que des appareils Android ou iOS, des machines locales, des clusters dans le cloud, etc., vous pouvez également exécuter les modèles résultants sur différents appareils.
La version récente de TensorFlow, appelée TensorFlow 2.0, a considérablement changé la façon dont vous pouvez utiliser cette technologie. Il a introduit l'API Keras, qui simplifie beaucoup l'utilisation de TensorFlow et offre une prise en charge de TensorFlow Lite qui vous permet de déployer des modèles sur un plus large éventail de plates-formes.
Le seul problème est que vous devrez réécrire le code réécrit pour la version précédente de TensorFlow.
Avantages de l'utilisation de TensorFlow
TensorFlow fait partie des technologies d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur les plus populaires. La principale raison de sa popularité généralisée réside dans les divers avantages qu'il offre aux entreprises. Voici les principaux avantages de l'utilisation de TensorFlow :
1. Open-source
TensorFlow est une solution open source. Cela signifie qu'il est gratuit, ce qui a considérablement amélioré son accessibilité, car les entreprises n'ont pas à investir beaucoup pour commencer à utiliser TensorFlow.
2. Utilisation du calcul graphique
Le calcul de graphe permet de visualiser la construction d'un réseau de neurones à travers le Tensorboard. Grâce à la visualisation, vous pouvez examiner le graphique et générer les informations requises.
3. Flexible
TensorFlow est compatible avec divers appareils. De plus, l'introduction de TensorFlow lite l'a rendu beaucoup plus flexible car il est devenu compatible avec plus d'appareils. Vous pouvez utiliser TensorFlow de n'importe où tant que vous disposez d'un appareil compatible (ordinateur portable, PC, cloud, etc.).
4. Polyvalent
TensorFlow dispose de nombreuses API pour créer des architectures d'apprentissage en profondeur à grande échelle. De plus, c'est un produit Google, ce qui lui donne accès aux vastes ressources de Google. TensorFlow peut s'intégrer facilement à de nombreuses technologies d'IA et de ML, ce qui le rend très polyvalent. Vous pouvez utiliser TensorFlow pour diverses applications d'apprentissage en profondeur en raison de ses multiples fonctionnalités.
En savoir plus sur TensorFlow et d'autres sujets liés à l'IA
Il existe de nombreuses applications de TensorFlow. Comprendre comment il fonctionne et comment vous pouvez l'utiliser dans l'apprentissage en profondeur sont des concepts avancés. De plus, vous devez également connaître les bases de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique pour utiliser correctement ce logiciel.
Par conséquent, le moyen le plus efficace d'apprendre TensorFlow et ses concepts pertinents consiste à suivre un cours d'apprentissage automatique. Suivre un tel cours vous donnera accès à un programme détaillé et vous permettra d'apprendre auprès d'experts.
upGrad propose le programme Executive PG en apprentissage automatique et IA avec IIIT-B pour vous aider de manière significative à apprendre et à comprendre TensorFlow.
Il s'agit d'un cours de 12 mois et vous oblige à avoir un baccalauréat avec 50% de notes avec une formation en mathématiques ou en statistique et un an d'expérience professionnelle en programmation ou en analyse. Le programme propose plus de 40 sessions en direct et plus de 25 sessions d'experts pour rationaliser votre expérience d'apprentissage.
Pendant le cours, vous travaillerez sur 14 missions et projets qui vous aideront à tester vos connaissances sur l'IA, le ML et d'autres sujets connexes. Vous aurez des opportunités de réseautage peer-to-peer pendant le programme. upGrad a une base d'apprenants dans plus de 85 pays. Grâce à cette plateforme, vous pouvez réseauter à l'échelle mondiale et accélérer considérablement la croissance de votre carrière.
En plus de ces avantages, vous bénéficierez également d'un coaching de carrière, d'un mentorat individuel dans l'industrie et d'entretiens ponctuels afin que vous puissiez poursuivre une carrière prometteuse dans ce domaine.
Conclusion
TensorFlow est une technologie d'IA populaire, et si vous souhaitez devenir un professionnel de l'IA ou du ML, vous devez être familiarisé avec ce logiciel.
TensorFlow utilise des tenseurs et vous permet d'effectuer des calculs de graphes. Si vous souhaitez en savoir plus sur TensorFlow, nous vous recommandons de consulter le cours que nous avons partagé ci-dessus.
