Cos'è TensorFlow? Come funziona? Componenti e vantaggi
Pubblicato: 2021-07-20Che tu stia studiando l'apprendimento automatico o sia un appassionato di intelligenza artificiale, devi aver sentito parlare di TensorFlow. È tra le soluzioni più popolari per i professionisti dell'apprendimento automatico e del deep learning ed è diventata un punto fermo del settore.
Ciò significa che se vuoi intraprendere una carriera nel campo dell'IA e del ML, devi conoscere bene questa tecnologia. Se ti stai chiedendo domande come che cos'è TensorFlow e come funziona, sei nel posto giusto poiché il seguente articolo ti fornirà una panoramica dettagliata di questa tecnologia.
Sommario
Cos'è TensorFlow?
TensorFlow è una libreria open source per il deep learning. Le persone del Google Brain Team lo avevano inizialmente creato per eseguire calcoli di grandi dimensioni. Non è stato creato particolarmente per il deep learning. Tuttavia, si sono presto resi conto che TensorFlow era vantaggioso per le implementazioni di deep learning e da allora l'hanno resa una soluzione open source.
TensorFlow raggruppa più algoritmi e modelli di machine learning e deep learning. Ti consente di utilizzare Python per l'apprendimento automatico e offre un'API front-end per creare applicazioni. Puoi utilizzare C++ con TensorFlow per eseguire tali applicazioni e ottenere prestazioni elevate.
Con TensorFlow, puoi facilmente addestrare ed eseguire reti neurali profonde per varie applicazioni ML. Questi includono incorporamenti di parole, classificazione delle cifre scritte a mano, reti neurali ricorrenti, riconoscimento di immagini, elaborazione del linguaggio naturale e simulazioni di equazioni differenziali parziali.
Insieme a tali applicazioni versatili, TensorFlow ti consente anche di eseguire previsioni di produzione su larga scala poiché puoi utilizzare gli stessi modelli per l'addestramento.
Accetta tensori, che sono array multidimensionali di dimensioni superiori. Sono molto utili nella gestione e nell'utilizzo di grandi quantità di dati.
Quali sono i componenti di TensorFlow?
Per capire cos'è TensorFlow, dovresti prima avere familiarità con i componenti di questa tecnologia:
1. Tensore
Il componente più importante in TensorFlow è chiamato tensore. È una matrice o un vettore di dimensioni multiple che rappresentano tutti i tipi di dati. Tutti i valori in un tensore hanno tipi di dati identici con una forma parzialmente o completamente nota. La forma dei dati si riferisce alla dimensionalità dell'array o della matrice. Tutti i calcoli TensorFlow utilizzano tensori. Sono gli elementi costitutivi del software.
Un tensore può derivare dal calcolo come risultato o come dati di input per lo stesso. Tutte le operazioni in TensorFlow avvengono in un grafico. In TensorFlow, un grafico è un insieme di calcoli successivi.
Ogni operazione in TensorFlow è chiamata nodo operativo e sono interconnessi tra loro. Un grafico delinea le connessioni tra i vari nodi e le operazioni. Tieni presente che non mostra i valori. Ogni arco di un nodo è il tensore. In altre parole, un bordo di un nodo consente di popolarlo con i dati.
2. Struttura del grafico
Le operazioni in Tensorflow utilizzano un framework grafico. Il grafico raccoglierà e descriverà i diversi calcoli che hanno luogo durante l'addestramento. Offre vari vantaggi.
I grafici in Tensorflow consentono di utilizzare il software su più GPU o CPU. Consente inoltre di utilizzare il software su un sistema operativo mobile. La sua portabilità consente di preservare i calcoli per un uso successivo. Puoi salvare un grafico in modo da poterlo eseguire in futuro, rendendo le tue attività molto più gestibili.
I calcoli nei grafici avvengono collegando i tensori. Ogni tensore ha un arco e un nodo. Il nodo esegue l'operazione e genera un output di endpoint. Il bordo spiega la relazione input-output tra i nodi.
Come funziona?
È possibile creare grafici del flusso di dati utilizzando TensorFlow. Un grafico del flusso di dati è una struttura che spiega come i dati si spostano attraverso una serie di nodi di elaborazione o un grafico. Ogni nodo in un grafico rappresenta un'operazione matematica.
TensorFlow fornisce tutte queste informazioni alla programmazione tramite il linguaggio Python. Python è un linguaggio facile da imparare e da usare. Inoltre, è abbastanza facile spiegare come puoi astrazioni di alto livello insieme tramite Python. In Python, i nodi e i tensori di TensorFlow sono oggetti Python e tutte le applicazioni TensorFlow sono applicazioni Python.
Tuttavia, non esegui le operazioni matematiche effettive in Python. Le librerie di trasformazione disponibili in TensorFlow sono binari C++ ad alte prestazioni. Python dirige semplicemente il traffico tra quei pezzi e ti offre astrazioni di programmazione di alto livello in modo da poterle connettere.
Poiché puoi eseguire applicazioni TensorFlow su qualsiasi destinazione come dispositivi Android o iOS, macchine locali, cluster nel cloud, ecc., puoi eseguire i modelli risultanti anche su dispositivi diversi.
La recente versione di TensorFlow, denominata TensorFlow 2.0, ha cambiato sostanzialmente il modo in cui è possibile utilizzare questa tecnologia. Ha introdotto l'API Keras, che semplifica notevolmente l'utilizzo di TensorFlow e offre supporto per TensorFlow Lite che consente di distribuire modelli su uno spettro più ampio di piattaforme.
L'unico problema è che dovrai riscrivere il codice riscritto per la versione precedente di TensorFlow.
Vantaggi dell'utilizzo di TensorFlow
TensorFlow è tra le più popolari tecnologie di machine learning e deep learning. Il motivo principale alla base della sua diffusa popolarità sono i vari vantaggi che offre alle imprese. I seguenti sono i principali vantaggi dell'utilizzo di TensorFlow:
1. Open-source
TensorFlow è una soluzione open source. Ciò significa che è gratuito, il che ha notevolmente migliorato la sua accessibilità poiché le aziende non devono investire molto per iniziare a utilizzare TensorFlow.
2. Uso del calcolo dei grafi
Il calcolo del grafico consente di visualizzare la costruzione di una rete neurale attraverso il Tensorboard. Attraverso la visualizzazione è possibile esaminare il grafico e generare gli insight richiesti.
3. Flessibile
TensorFlow è compatibile con vari dispositivi. Inoltre, l'introduzione di TensorFlow lite lo ha reso molto più flessibile poiché è diventato compatibile con più dispositivi. Puoi utilizzare TensorFlow da qualsiasi luogo purché tu disponga di un dispositivo compatibile (laptop, PC, cloud, ecc.).
4. Versatile
TensorFlow ha molte API per creare architetture di deep learning su larga scala. Inoltre, è un prodotto Google, che gli dà accesso alle vaste risorse di Google. TensorFlow può integrarsi facilmente con molte tecnologie AI e ML, rendendolo estremamente versatile. Puoi utilizzare TensorFlow per varie applicazioni di deep learning grazie alle sue molteplici funzionalità.
Scopri di più su TensorFlow e altri argomenti sull'IA
Ci sono molte applicazioni di TensorFlow. Comprendere come funziona e come utilizzarlo nel deep learning sono concetti avanzati. Inoltre, devi anche conoscere i fondamenti dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico per utilizzare correttamente questo software.
Quindi, il modo più efficiente per imparare TensorFlow e i suoi concetti rilevanti è seguire un corso di machine learning. Partecipare a un corso del genere ti darà accesso a un curriculum dettagliato e imparerai da esperti.
upGrad offre il programma Executive PG in Machine Learning e AI con IIIT-B per aiutarti in modo significativo nell'apprendimento e nella comprensione di TensorFlow.
È un corso di 12 mesi e richiede di avere una laurea con il 50% di voti con background matematico o statistico e un anno di esperienza lavorativa professionale in programmazione o analisi. Il programma offre oltre 40 sessioni dal vivo e oltre 25 sessioni di esperti per semplificare la tua esperienza di apprendimento.
Durante il corso, lavorerai su 14 incarichi e progetti che ti aiuteranno a testare la tua conoscenza di AI, ML e altri argomenti correlati. Durante il programma avrai opportunità di networking peer-to-peer. upGrad ha una base di studenti in oltre 85 paesi. Attraverso questa piattaforma, puoi fare rete a livello globale e accelerare significativamente la tua crescita professionale.
Oltre a questi vantaggi, riceverai anche coaching professionale, tutoraggio individuale nel settore e interviste just-in-time in modo da poter intraprendere una carriera promettente in questo campo.
Conclusione
TensorFlow è una popolare tecnologia di intelligenza artificiale e se sei interessato a diventare un professionista di intelligenza artificiale o ML, devi avere familiarità con questo software.
TensorFlow utilizza tensori e consente di eseguire calcoli grafici. Se sei interessato a saperne di più su TensorFlow, ti consigliamo di dare un'occhiata al corso che abbiamo condiviso sopra.
