Tutorial TensorFlow untuk Pemula

TensorFlow adalah pustaka perangkat lunak yang dibuat oleh Google. Ini adalah sumber terbuka dan terutama digunakan untuk mengimplementasikan pembelajaran mendalam dan sistem pembelajaran mesin. Intinya, perpustakaan ini memungkinkan komputer untuk mempelajari pola bercak dan membuat keputusan terbaik dari pola tersebut.

Pada intinya, TensorFlow adalah semua tentang pemrograman aliran data dan memanfaatkan berbagai teknik pengoptimalan untuk membuat perhitungan matematis lebih mudah dan lebih intuitif. Beberapa fitur utama yang menjadikan TensorFlow alat yang sangat efisien meliputi:

• Bekerja secara efisien dengan ekspresi matematika, terutama yang melibatkan array n-dimensi dan vektor.
• Mendukung konsep jaringan saraf yang dalam dengan mudah.
• Menyediakan GPU serta kemampuan komputasi CPU.
• Menawarkan skalabilitas komputasi di seluruh kumpulan data yang luas serta mesin dan sistem yang berbeda.

Bersama-sama, fitur-fitur ini menjadikan TensorFlow kerangka kerja yang sempurna untuk kecerdasan mesin pada skala produksi.

Tutorial TensorFlow ini akan membantu Anda menyiapkan dan menginstal TensorFlow. Kami juga akan berbicara secara mendalam tentang kasus penggunaannya, fitur, kelebihan, keterbatasan, dan banyak lagi!

Memasang TensorFlow

Dalam tutorial ini, kita akan melihat TensorFlow Python API yang bekerja dengan Python 3.3+. Versi Linux Only ini membutuhkan Cuda Toolkit dan cuDNN.

Pertama, kita akan mulai dengan menggunakan manajer paket Conda untuk menginstal TensorFlow ke sistem kita. Dengan begitu, kita dapat memisahkan beberapa lingkungan pada satu sistem. Pelajari lebih lanjut tentang menginstal Conda dari sini .

Setelah Conda diinstal dan di tempatnya, Anda dapat dengan cepat membuat lingkungan untuk digunakan saat TensorFlow sedang diinstal dan digunakan. Setelah menginstal Conda, kita dapat membuat lingkungan yang akan kita gunakan untuk instalasi dan penggunaan TensorFlow. Baris kode berikut sangat penting untuk menyiapkan lingkungan dengan pustaka penting tambahan seperti NumPy dll., yang sangat penting untuk bekerja dengan TensorFlow:

conda create –nama TensorflowEnv biopython

Untuk mempermudah Anda, Anda dapat menginstal biopython, seperti yang kami miliki di atas, daripada hanya menginstal NumPy. Biopython sendiri mencakup NumPy dan beberapa paket penting lainnya yang akan diperlukan saat bekerja dengan TensorFlow. Plus, Anda selalu dapat menginstal paket yang Anda butuhkan menggunakan perintah pip install atau conda install.

Sekarang lingkungan kita dibuat, kita perlu mengaktifkan domain untuk mulai bekerja. Setelah kami mengaktifkan lingkungan, kami akan mulai menggunakan paket berbeda yang disediakannya tanpa mencampurnya dengan paket lain yang diinstal secara global. Berikut adalah baris kode yang dapat digunakan untuk mengaktifkan lingkungan conda:

sumber aktifkan TensorFlowEnv

Satu hal yang perlu diperhatikan di sini adalah bahwa alat instalasi pip merupakan bagian integral dari lingkungan Conda. Dengan menggunakan itu, kita akan dapat menginstal perpustakaan TensorFlow. Tetapi sebelum melakukan itu, ada baiknya untuk memperbarui pip ke versi terbaru menggunakan baris kode berikut:

instal pip – tingkatkan pip

Sekarang, cukup jalankan perintah yang disebutkan di bawah ini untuk menginstal TensorFlow dengan cepat:

pip instal tensorflow

Pengunduhan terakhir TensorFlow mungkin memerlukan waktu beberapa menit, jadi bersabarlah. Sementara itu, mari kita lanjutkan dan mencoba memahami apa yang dimaksud dengan Tensor.

Apa itu Tensor?

Seperti yang disarankan oleh nama alat tersebut, TensorFlow menyediakan primitif untuk mendefinisikan fungsi menggunakan Tensor dan menghitung diferensiasinya. Pada titik ini, sangat penting untuk meluangkan waktu sejenak dan melihat apa itu Tensor.

Sederhananya, tensor hanyalah array berdimensi lebih tinggi yang dapat digunakan untuk mewakili sejumlah besar data dalam bentuk angka dalam istilah pemrograman komputer. NumPy dan beberapa pustaka array n–d lainnya juga tersedia, tetapi TensorFlow berbeda dengan menyediakan metode untuk membuat fungsi tensor yang memungkinkannya menemukan turunannya secara otomatis.

Sumber Gambar

Setelah itu selesai, sekarang mari kita lihat beberapa kegunaan TensorFlow lagi.

Gunakan Kasus TensorFlow

TensorFlow mempermudah pembuatan pohon keputusan atau k-nearest tetangga dan algoritme pembelajaran mesin lainnya untuk hasil terbaik. Gambar di bawah ini mewakili seluruh ekosistem TensorFlow:

Seperti yang Anda lihat dari gambar di atas, TensorFlow terintegrasi dengan mulus dan menyediakan dependensi yang mencakup pemrosesan Cpp, Python, GPU dan dapat digunakan untuk berintegrasi dengan buruh pelabuhan juga.

Sumber Gambar

Sekarang, mari kita lanjutkan untuk memahami konsep TensorBoard di TensorFlow.

TensorBoard di TensorFlow

TensorBoard hanyalah kumpulan alat visualisasi yang disediakan oleh TensorFlow untuk membuat grafik dan visualisasi yang mulus, intuitif, dan mudah dipahami. Dengan menggunakan papan ini, Anda juga dapat memplot metrik kuantitatif yang berbeda tentang grafik dan memberikannya informasi tambahan seperti gambar untuk melewatinya.

Sumber Gambar

Operasi di TensorFlow

TensorFlow berjalan di beberapa platform, dan metode penginstalan yang mengikutinya lebih khusus Linux, yang sedikit membosankan daripada penginstalan khusus CPU. Namun, Anda dapat menginstalnya menggunakan lingkungan conda atau pip. Dalam hal operasi, aplikasi TensorFlow melampaui pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin dan mendukung semua aspek yang berbeda dan penting dari pembelajaran mesin seperti pembelajaran penguatan, pembelajaran yang diawasi, dan semacamnya. Teknik-teknik ini penting untuk mengembangkan aplikasi berorientasi tujuan seperti membantu robot menavigasi medan yang tidak rata, menang di video game, dll.

Aplikasi TensorFlow

TensorFlow hadir dengan banyak aplikasi yang dapat digunakan oleh para insinyur dan ilmuwan. Untuk memulainya, TensorFlow memudahkan untuk menjelajahi berbagai strategi pembelajaran mesin seperti terjemahan google, ringkasan teks, pengenalan gambar, analisis sentimen, dan banyak lagi.

Perangkat lunak ini dipercaya dan digunakan oleh para pemimpin industri dan raksasa seperti Uber, IBM, Dropbox, Airbnb, Facebook, Google, Instagram, dan banyak lagi. Jadi, di mana pun Anda membutuhkan pembelajaran mesin yang kuat atau algoritme pembelajaran mendalam atau sistem yang mampu belajar secara mandiri, Anda akan menemukan TensorFlow beraksi.

Tensorflow – Fitur, Keunggulan, dan Keterbatasan

Sekarang setelah kita memahami operasi dan aplikasi dasar TensorFlow, mari selami lebih dalam dan diskusikan fitur, kelebihan, dan kekurangan TensorFlow sebagai pustaka pemrograman perangkat lunak.

TensorFlow kaya fitur dan menyediakan API untuk C++, MATLAB, Python bersama dengan beragam dukungan bahasa pemrograman lainnya. Setiap hari, seiring dengan semakin canggihnya machine learning dan alat di baliknya, TensorFlow juga meningkat. Dalam KTT baru-baru ini, TensorFlow memperkenalkan pustaka javascript untuk bekerja dengan model pembelajaran mesin – yang disebut tensorflow.js. Anda dapat memeriksanya lebih detail di playground.tensorflow.org. Di sini Anda dapat melihat perubahan waktu nyata. Betapa kerennya itu!

Sekarang mari kita lihat beberapa keuntungan penting menggunakan TensorFlow dalam proyek dan upaya pembelajaran mesin Anda:

• TensorBoard yang disertakan dengan TensorFlow sangat bagus untuk membuat visualisasi yang sederhana dan cepat untuk menyampaikan temuan Anda kepada banyak orang.
• TensorFlow pada dasarnya adalah platform-agnostik. Jadi, ini dapat digunakan dengan berbagai platform dan bahasa sesuai kebutuhan Anda.
• Melatih model TensorFlow itu mudah, baik pada komputasi terdistribusi GPU maupun CPU.
• TensorFlow menghadirkan kemampuan diferensiasi otomatis. Dengan begitu, ini menguntungkan algoritma pembelajaran berbasis gradien.
• Ini memiliki dukungan untuk komputasi asinkron, antrian, dan utas.
• Last but not least, perpustakaan sepenuhnya open-source, memungkinkan lebih banyak modifikasi dan peningkatan sesuai pilihan pengembang.

Sekarang, mari kita periksa beberapa batasan atau kelemahan TensorFlow. Kelemahan ini sedang diperbaiki saat Anda membaca ini, dan seiring waktu, mereka akan diselesaikan oleh pengembang.

• TensorFlow hadir dengan memori GPU yang mungkin bertentangan dengan Theano jika keduanya penting dalam lingkup aplikasi yang sama.
• TensorFlow tidak memiliki dukungan untuk OpenCL.
• Untuk bekerja dengan TensorFlow dengan benar, Anda memerlukan pemahaman dan pengetahuan tentang kalkulus, aljabar, dan jangan lupa – pembelajaran mesin.

Kesimpulan

Dalam tutorial ini, kita melihat apa itu TensorFlow, cara menginstalnya, apa itu Tensor, beserta berbagai aplikasi, fitur, manfaat, dan batasan penggunaan TensorFlow. Jika Anda telah membaca sejauh ini, kemungkinan besar, Anda ingin tahu lebih banyak tentang bekerja dengan TensorFlow.

Tutorial pengantar ini ditulis untuk memberi Anda pemahaman dasar tentang TensorFlow sebagai alat. Sekarang, dengan pengetahuan ini di sisi Anda, Anda akan dapat menyelami lebih dalam dunia pembuatan dan pelatihan model machine learning menggunakan library TensorFlow open-source.

Jika Anda masih merasa buntu, lihat Sertifikasi Lanjutan kami dalam Pembelajaran Mesin dan Cloud , di mana kami membawa Anda dari dasar-dasar dan membantu Anda mengembangkan model dan sistem Anda. Kursus ini ditawarkan bekerja sama dengan IIT-Madras dan dirancang untuk membantu pemula dan orang-orang dengan beberapa pengalaman.

Bergabunglah dengan Kursus Pembelajaran Mesin dari Universitas top dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.

Lihat dan daftarkan diri Anda hari ini!