Tutorial TensorFlow per principianti

TensorFlow è una libreria software creata da Google. È open source e utilizzato principalmente per implementare sistemi di deep learning e machine learning. In sostanza, questa libreria consente a un computer di apprendere i modelli di individuazione e di prendere le migliori decisioni possibili da essi.

In sostanza, TensorFlow è incentrato sulla programmazione del flusso di dati e sfrutta diverse tecniche di ottimizzazione per rendere i calcoli matematici più semplici e intuitivi. Alcune caratteristiche chiave che rendono TensorFlow uno strumento estremamente efficiente includono:

• Funziona in modo efficiente con le espressioni matematiche, in particolare quelle che coinvolgono array e vettori n-dimensionali.
• Supporta con facilità concetti di rete neurale profonda.
• Fornisce GPU e capacità di elaborazione della CPU.
• Offre scalabilità dei calcoli su vasti set di dati e diverse macchine e sistemi.

Insieme, queste caratteristiche rendono TensorFlow il framework perfetto per l'intelligenza artificiale su scala di produzione.

Questo tutorial su TensorFlow ti aiuterà a configurare e installare TensorFlow. Parleremo anche in modo approfondito dei suoi casi d'uso, funzionalità, vantaggi, limitazioni e altro ancora!

Installazione di TensorFlow

In questo tutorial, esamineremo l'API Python di TensorFlow che funziona con Python 3.3+. La versione solo Linux di questo richiede Cuda Toolkit e cuDNN.

Innanzitutto, inizieremo utilizzando il gestore di pacchetti Conda per installare TensorFlow sul nostro sistema. In questo modo, possiamo separare più ambienti su un unico sistema. Ulteriori informazioni sull'installazione di Conda da qui .

Una volta installato e installato Conda, è possibile creare rapidamente l'ambiente da utilizzare durante l'installazione e l'utilizzo di TensorFlow. Dopo aver installato Conda, possiamo creare l'ambiente che utilizzeremo per l'installazione e l'utilizzo di TensorFlow. La seguente riga di codice è essenziale per configurare l'ambiente con librerie importanti aggiuntive come NumPy ecc., Che sono cruciali per lavorare con TensorFlow:

conda create –name TensorflowEnv biopython

Per semplificarti le cose, puoi installare biopython, come abbiamo fatto sopra, invece di installare semplicemente NumPy. Biopython di per sé include NumPy e alcuni altri pacchetti vitali che saranno richiesti durante l'utilizzo di TensorFlow. Inoltre, puoi sempre installare i pacchetti di cui hai bisogno usando i comandi pip install o conda install.

Ora che il nostro ambiente è stato creato, dobbiamo attivare il dominio per iniziare a funzionare. Una volta attivato l'ambiente, inizieremo a utilizzare i diversi pacchetti forniti senza mescolarli con altri pacchetti installati a livello globale. Ecco la riga di codice che può essere utilizzata per attivare l'ambiente conda:

sorgente attiva TensorFlowEnv

Una cosa da notare qui è che lo strumento di installazione pip è parte integrante dell'ambiente Conda. Usandolo, saremo in grado di installare la libreria TensorFlow. Ma prima di farlo, è una buona idea aggiornare pip all'ultima versione usando la seguente riga di codice:

pip install –aggiorna pip

Ora, esegui semplicemente il comando indicato di seguito per installare rapidamente TensorFlow:

pip install tensorflow

Il download finale di TensorFlow potrebbe richiedere diversi minuti, quindi sii paziente. Nel frattempo, andiamo avanti e cerchiamo di capire cosa significano Tensori.

Cosa sono i tensori?

Come suggerisce il nome dello strumento, TensorFlow fornisce primitive per definire le funzioni utilizzando i tensori e calcolarne le differenziazioni. A questo punto, è fondamentale prendersi un momento e vedere cosa sono i Tensori.

In poche parole, i tensori sono solo array di dimensioni superiori che possono essere utilizzati per rappresentare un'enorme quantità di dati sotto forma di numeri in termini di programmazione per computer. Sono disponibili anche NumPy e molte altre librerie di array n–d, ma TensorFlow si distingue fornendo metodi per creare funzioni tensore che gli consentono di trovare automaticamente le derivate.

Fonte immagine

Detto questo, diamo ora un'occhiata ad altri usi di TensorFlow.

Casi d'uso di TensorFlow

TensorFlow semplifica la creazione di alberi decisionali o vicini più vicini e altri algoritmi di apprendimento automatico per il miglior risultato. L'immagine seguente rappresenta l'intero ecosistema di TensorFlow:

Come puoi vedere dall'immagine sopra, TensorFlow si integra perfettamente e fornisce dipendenze che includono Cpp, Python, elaborazione GPU e possono essere utilizzate anche per l'integrazione con le finestre mobili.

Fonte immagine

Passiamo ora alla comprensione del concetto di TensorBoard in TensorFlow.

TensorBoard in TensorFlow

TensorBoard è semplicemente una raccolta di strumenti di visualizzazione forniti da TensorFlow per creare grafici e visualizzazioni senza interruzioni, intuitivi e di facile comprensione. Usando questa scheda, puoi anche tracciare diverse metriche quantitative sul grafico e fornirgli informazioni aggiuntive come immagini per attraversarlo.

Fonte immagine

Operazione in TensorFlow

TensorFlow funziona su diverse piattaforme e il metodo di installazione che segue è più solo Linux, il che è leggermente noioso rispetto alle installazioni solo CPU. Tuttavia, puoi installarlo usando l'ambiente conda o pip. In termini di operazioni, l'applicazione TensorFlow va ben oltre l'apprendimento profondo e l'apprendimento automatico e supporta tutti i diversi ed essenziali aspetti dell'apprendimento automatico come l'apprendimento per rinforzo, l'apprendimento supervisionato e così via. Queste tecniche sono importanti per lo sviluppo di applicazioni orientate agli obiettivi come aiutare un robot a navigare su terreni irregolari, vincere ai videogiochi, ecc.

Applicazioni di TensorFlow

TensorFlow viene fornito con molte applicazioni che possono essere utilizzate sia da ingegneri che da scienziati. Per cominciare, TensorFlow semplifica l'esplorazione di diverse strategie di apprendimento automatico come Google Translate, sintesi del testo, riconoscimento delle immagini, analisi del sentimento e molto altro.

Il software è affidabile e impiegato da leader e giganti del settore come Uber, IBM, Dropbox, Airbnb, Facebook, Google, Instagram e molti altri. Quindi, ovunque tu abbia bisogno di robusti algoritmi di machine learning o deep learning o sistemi in grado di apprendere in modo indipendente, troverai TensorFlow in azione.

Tensorflow: caratteristiche, vantaggi e limitazioni

Ora che comprendiamo le operazioni e le applicazioni di base di TensorFlow, approfondiamo e discutiamo le caratteristiche, i vantaggi e gli svantaggi di TensorFlow come libreria di programmazione software.

TensorFlow è ricco di funzionalità e fornisce API per C++, MATLAB, Python insieme a un'ampia gamma di altri linguaggi di programmazione supportati. Ogni giorno che passa, man mano che l'apprendimento automatico e gli strumenti dietro di esso diventano più sofisticati, anche TensorFlow sta migliorando. In un recente Summit, TensorFlow ha introdotto una libreria javascript per lavorare con i modelli di machine learning, chiamata tensorflow.js. Puoi verificarlo in modo più dettagliato su playground.tensorflow.org. Qui puoi vedere le modifiche in tempo reale. Quant'è fico!

Ora diamo un'occhiata ad alcuni importanti vantaggi dell'utilizzo di TensorFlow nei progetti e nelle attività di machine learning:

• Il TensorBoard fornito con TensorFlow è eccellente per creare visualizzazioni semplici e veloci per trasmettere i risultati a una vasta popolazione di persone.
• TensorFlow è intrinsecamente indipendente dalla piattaforma. Quindi, può essere utilizzato con diverse piattaforme e lingue secondo le tue necessità.
• L'addestramento dei modelli TensorFlow è facile, sia su GPU che su CPU distribuita.
• TensorFlow porta con sé capacità di differenziazione automatica. In questo modo, va a vantaggio degli algoritmi di apprendimento basati su gradiente.
• Supporta il calcolo asincrono, le code e i thread.
• Ultimo ma non meno importante, la libreria è interamente open-source, consentendo ulteriori modifiche e miglioramenti secondo le scelte degli sviluppatori.

Ora, esaminiamo alcune limitazioni o svantaggi di TensorFlow. Questi inconvenienti vengono elaborati mentre leggi questo e con il tempo verranno risolti dagli sviluppatori.

• TensorFlow viene fornito con memoria GPU che potrebbe entrare in conflitto con Theano se entrambe sono importanti nello stesso ambito applicativo.
• TensorFlow non ha alcun supporto per OpenCL.
• Per lavorare correttamente con TensorFlow, è necessaria la comprensione e la conoscenza del calcolo, dell'algebra e, da non dimenticare, dell'apprendimento automatico.

Conclusione

In questo tutorial, abbiamo visto cos'è TensorFlow, come viene installato, cosa sono i TensorFlow, insieme a diverse applicazioni, funzionalità, vantaggi e limitazioni dell'utilizzo di TensorFlow. Se hai letto fino a qui, è probabile che tu voglia saperne di più su come lavorare con TensorFlow.

Questo tutorial introduttivo è stato scritto per darti una comprensione di base di TensorFlow come strumento. Ora, con questa conoscenza al tuo fianco, sarai in grado di immergerti più a fondo nel mondo della creazione e dell'addestramento di modelli di machine learning utilizzando la libreria TensorFlow open source.

Se ti senti ancora bloccato, dai un'occhiata alla nostra certificazione avanzata in Machine Learning e Cloud , dove ti prendiamo dalle basi e ti aiutiamo a sviluppare i tuoi modelli e sistemi. Il corso è offerto in collaborazione con IIT-Madras ed è progettato per aiutare sia i principianti che le persone con una certa esperienza.

Partecipa al corso di Machine Learning dalle migliori università del mondo. Guadagna master, Executive PGP o programmi di certificazione avanzati per accelerare la tua carriera.

Dai un'occhiata e iscriviti oggi stesso!