Samouczek TensorFlow dla początkujących

TensorFlow to biblioteka oprogramowania stworzona przez Google. Jest open-source i służy przede wszystkim do wdrażania systemów głębokiego uczenia i uczenia maszynowego. Zasadniczo ta biblioteka pozwala komputerowi uczyć się wzorców dostrzegania i podejmować na ich podstawie najlepsze możliwe decyzje.

W swej istocie TensorFlow polega na programowaniu przepływu danych i wykorzystuje różne techniki optymalizacji, aby obliczenia matematyczne były łatwiejsze i bardziej intuicyjne. Niektóre kluczowe cechy, które sprawiają, że TensorFlow jest niezwykle wydajnym narzędziem, to:

• Pracuje wydajnie z wyrażeniami matematycznymi, zwłaszcza z n-wymiarowymi tablicami i wektorami.
• Z łatwością obsługuje głębokie koncepcje sieci neuronowych.
• Zapewnia możliwości obliczeniowe GPU i CPU.
• Oferuje skalowalność obliczeń w rozległych zestawach danych oraz na różnych maszynach i systemach.

Razem te cechy sprawiają, że TensorFlow jest idealną platformą dla inteligencji maszyn na skalę produkcyjną.

Ten samouczek TensorFlow pomoże Ci skonfigurować i zainstalować TensorFlow. Porozmawiamy również szczegółowo o jego przypadkach użycia, funkcjach, zaletach, ograniczeniach i nie tylko!

Instalowanie TensorFlow

W tym samouczku przyjrzymy się API TensorFlow Python, które współpracuje z Pythonem 3.3+. Wersja Linux Only tego wymaga Cuda Toolkit i cuDNN.

Najpierw zaczniemy od użycia menedżera pakietów Conda, aby zainstalować TensorFlow w naszym systemie. W ten sposób możemy rozdzielić wiele środowisk w jednym systemie. Dowiedz się więcej o instalacji Condy tutaj .

Po zainstalowaniu i uruchomieniu Condy możesz szybko stworzyć środowisko, które będzie używane podczas instalowania i używania TensorFlow. Po zainstalowaniu Condy możemy stworzyć środowisko, którego użyjemy do instalacji i użytkowania TensorFlow. Poniższa linia kodu jest niezbędna do skonfigurowania środowiska z dodatkowymi ważnymi bibliotekami, takimi jak NumPy itp., które są kluczowe do pracy z TensorFlow:

conda create – nazwa TensorflowEnv biopython

Aby uprościć sobie sprawę, możesz zainstalować biopythona, tak jak powyżej, zamiast instalować tylko NumPy. Sam Biopython zawiera NumPy i kilka innych ważnych pakietów, które będą wymagane podczas pracy z TensorFlow. Ponadto zawsze możesz zainstalować pakiety, których potrzebujesz, korzystając z poleceń pip install lub conda install.

Teraz, gdy nasze środowisko zostało stworzone, musimy aktywować domenę, aby rozpocząć pracę. Po aktywacji środowiska zaczniemy korzystać z różnych pakietów, które zapewnia, bez mieszania ich z innymi pakietami zainstalowanymi globalnie. Oto wiersz kodu, którego można użyć do aktywacji środowiska conda:

źródło aktywacja TensorFlowEnv

Należy zauważyć, że narzędzie do instalacji pip jest integralną częścią środowiska Conda. Dzięki temu będziemy mogli zainstalować bibliotekę TensorFlow. Ale zanim to zrobisz, dobrze jest zaktualizować pip do najnowszej wersji za pomocą następującego wiersza kodu:

pip install – uaktualnij pip

Teraz po prostu uruchom poniższe polecenie, aby szybko zainstalować TensorFlow:

pip zainstalować tensorflow

Ostateczne pobranie TensorFlow może potrwać kilka minut, więc bądź cierpliwy. Tymczasem przejdźmy dalej i spróbujmy zrozumieć, co oznaczają Tensory.

Czym są tensory?

Jak sugeruje nazwa narzędzia, TensorFlow dostarcza prymitywów do definiowania funkcji za pomocą tensorów i obliczania ich różnic. W tym momencie warto poświęcić chwilę i zobaczyć, czym są Tensory.

Mówiąc najprościej, tensory to po prostu tablice o wyższych wymiarach, które można wykorzystać do reprezentowania ogromnej ilości danych w postaci liczb w kategoriach programowania komputerowego. NumPy i kilka innych bibliotek tablic n-d są również dostępne, ale TensorFlow wyróżnia się dostarczaniem metod tworzenia funkcji tensorowych, które pozwalają automatycznie znajdować pochodne.

Źródło obrazu

Po ustaleniu tego, przyjrzyjmy się teraz kilku innym zastosowaniom TensorFlow.

Przypadki użycia TensorFlow

TensorFlow ułatwia budowanie drzew decyzyjnych lub k-najbliższych sąsiadów i innych algorytmów uczenia maszynowego w celu uzyskania najlepszych wyników. Poniższy obraz przedstawia cały ekosystem TensorFlow:

Jak widać na powyższym obrazku, TensorFlow integruje się bezproblemowo i zapewnia zależności, które obejmują przetwarzanie Cpp, Python, GPU i mogą być używane również do integracji z dokerami.

Źródło obrazu

Przejdźmy teraz do zrozumienia koncepcji TensorBoard w TensorFlow.

TensorBoard w TensorFlow

TensorBoard to po prostu zbiór narzędzi wizualizacyjnych dostarczanych przez TensorFlow do tworzenia płynnych, intuicyjnych i łatwych do zrozumienia wykresów i wizualizacji. Korzystając z tej tablicy, możesz również wykreślić różne dane ilościowe na wykresie i dostarczyć mu dodatkowe informacje, takie jak obrazy, które będą przez niego przechodzić.

Źródło obrazu

Działanie w TensorFlow

TensorFlow działa na kilku platformach, a metoda instalacji, którą stosuje, jest bardziej oparta tylko na Linuksie, co jest nieco żmudne niż instalacje tylko na CPU. Można go jednak zainstalować za pomocą środowiska conda lub pip. Pod względem operacyjnym aplikacja TensorFlow wykracza daleko poza głębokie uczenie i uczenie maszynowe i obsługuje wszystkie różne i istotne aspekty uczenia maszynowego, takie jak uczenie ze wzmocnieniem, uczenie nadzorowane i tym podobne. Techniki te są ważne przy opracowywaniu aplikacji zorientowanych na cel, takich jak pomaganie robotowi w poruszaniu się po nierównym terenie, wygrywanie w grach wideo itp.

Zastosowania TensorFlow

TensorFlow zawiera wiele aplikacji, z których mogą korzystać zarówno inżynierowie, jak i naukowcy. Po pierwsze, TensorFlow ułatwia poznawanie różnych strategii uczenia maszynowego, takich jak tłumaczenie Google, podsumowywanie tekstu, rozpoznawanie obrazów, analiza sentymentu i wiele innych.

Oprogramowanie cieszy się zaufaniem i jest stosowane przez liderów branży i gigantów, takich jak Uber, IBM, Dropbox, Airbnb, Facebook, Google, Instagram i wielu innych. Tak więc wszędzie tam, gdzie potrzebujesz solidnego uczenia maszynowego lub algorytmów głębokiego uczenia lub systemów zdolnych do samodzielnego uczenia się, znajdziesz TensorFlow w akcji.

Tensorflow — cechy, zalety i ograniczenia

Teraz, gdy rozumiemy już podstawowe operacje i aplikacje TensorFlow, zagłębmy się głębiej i omówmy funkcje, zalety i wady TensorFlow jako biblioteki programowania oprogramowania.

TensorFlow jest bogaty w funkcje i zapewnia interfejsy API dla C++, MATLAB, Python wraz z szeroką gamą obsługi innych języków programowania. Z każdym dniem, w miarę jak uczenie maszynowe i związane z nim narzędzia stają się coraz bardziej wyrafinowane, TensorFlow również się poprawia. Na niedawnym szczycie TensorFlow wprowadził bibliotekę javascript do pracy z modelami uczenia maszynowego – o nazwie tensorflow.js. Możesz to sprawdzić bardziej szczegółowo na placu zabaw.tensorflow.org. Tutaj możesz zobaczyć zmiany w czasie rzeczywistym. Jakie to jest świetne!

Przyjrzyjmy się teraz kilku ważnym zaletom korzystania z TensorFlow w projektach i przedsięwzięciach związanych z uczeniem maszynowym:

• TensorBoard dostarczany z TensorFlow doskonale nadaje się do tworzenia prostych i szybkich wizualizacji, aby przekazać wyniki dużej populacji ludzi.
• TensorFlow jest z natury niezależny od platformy. Dzięki temu może być używany z różnymi platformami i językami zgodnie z potrzebami.
• Trenowanie modeli TensorFlow jest łatwe, zarówno w przypadku przetwarzania rozproszonego GPU, jak i CPU.
• TensorFlow niesie ze sobą możliwości automatycznego różnicowania. W ten sposób korzysta z algorytmów uczenia się opartych na gradientach.
• Posiada wsparcie dla obliczeń asynchronicznych, kolejek i wątków.
• Wreszcie, biblioteka jest całkowicie open-source, co pozwala na więcej modyfikacji i ulepszeń zgodnie z wyborami deweloperów.

Sprawdźmy teraz pewne ograniczenia lub wady TensorFlow. Nad tymi wadami pracujemy, gdy to czytasz, i z czasem zostaną one rozwiązane przez programistów.

• TensorFlow jest wyposażony w pamięć GPU, która może kolidować z Theano, jeśli oba są ważne w tym samym zakresie aplikacji.
• TensorFlow nie obsługuje OpenCL.
• Do poprawnej pracy z TensorFlow potrzebne jest zrozumienie i znajomość rachunku różniczkowego, algebry i nie zapominając o uczeniu maszynowym.

Wniosek

W tym samouczku zobaczyliśmy, czym jest TensorFlow, jak jest instalowany, czym są Tensor, wraz z różnymi aplikacjami, funkcjami, korzyściami i ograniczeniami korzystania z TensorFlow. Jeśli doczytałeś tak daleko, prawdopodobnie chciałbyś dowiedzieć się więcej o pracy z TensorFlow.

Ten samouczek wprowadzający został napisany, aby dać Ci podstawową wiedzę na temat TensorFlow jako narzędzia. Teraz, mając tę ​​wiedzę po swojej stronie, będziesz mógł głębiej zagłębić się w świat tworzenia i trenowania modeli uczenia maszynowego przy użyciu otwartej biblioteki TensorFlow.

Jeśli nadal czujesz, że utknąłeś, zapoznaj się z naszą Zaawansowaną certyfikacją w zakresie uczenia maszynowego i chmury , w której zabierzemy Cię od podstaw i pomożemy Ci rozwinąć Twoje modele i systemy. Kurs jest oferowany we współpracy z IIT-Madras i ma na celu pomoc zarówno początkującym, jak i osobom z pewnym doświadczeniem.

Dołącz do kursu uczenia maszynowego z najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

Sprawdź to i zapisz się już dziś!