Co to jest TensorFlow? Jak to działa? Składniki i korzyści
Opublikowany: 2021-07-20Niezależnie od tego, czy studiujesz uczenie maszynowe, czy jesteś entuzjastą sztucznej inteligencji, na pewno słyszałeś o TensorFlow. Jest to jedno z najpopularniejszych rozwiązań dla profesjonalistów zajmujących się uczeniem maszynowym i głębokim uczeniem i stało się podstawą w branży.
Oznacza to, że jeśli chcesz rozpocząć karierę w obszarze AI i ML, musisz dobrze znać tę technologię. Jeśli zastanawiasz się, czym jest TensorFlow i jak działa, jesteś we właściwym miejscu, ponieważ poniższy artykuł zawiera szczegółowy przegląd tej technologii.
Spis treści
Co to jest TensorFlow?
TensorFlow to biblioteka typu open source do głębokiego uczenia. Ludzie z zespołu Google Brain początkowo stworzyli go do wykonywania dużych obliczeń. Nie został stworzony specjalnie do głębokiego uczenia się. Jednak szybko zdali sobie sprawę, że TensorFlow jest korzystny dla implementacji głębokiego uczenia i od tego czasu uczynili z niego rozwiązanie typu open source.
TensorFlow łączy w sobie wiele algorytmów i modeli uczenia maszynowego i głębokiego uczenia. Pozwala używać Pythona do uczenia maszynowego i oferuje interfejs API do tworzenia aplikacji. Możesz używać C++ z TensorFlow, aby wykonywać te aplikacje i cieszyć się wysoką wydajnością.
Dzięki TensorFlow możesz łatwo trenować i uruchamiać głębokie sieci neuronowe dla różnych aplikacji ML. Obejmują one osadzanie słów, odręczną klasyfikację cyfr, rekurencyjne sieci neuronowe, rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego i symulacje równań różniczkowych cząstkowych.
Wraz z tak wszechstronnymi aplikacjami, TensorFlow umożliwia również prognozowanie produkcji na dużą skalę, ponieważ można używać tych samych modeli do szkolenia.
Akceptuje tensory, które są wielowymiarowymi tablicami o wyższych wymiarach. Są bardzo pomocne w zarządzaniu i wykorzystywaniu dużych ilości danych.
Jakie są składniki TensorFlow?
Aby zrozumieć, czym jest TensorFlow, należy najpierw zapoznać się ze składnikami tej technologii:
1. Tensor
Najważniejszym komponentem w TensorFlow jest tensor. Jest to macierz lub wektor o wielu wymiarach reprezentujący wszystkie typy danych. Wszystkie wartości w tensorze mają identyczne typy danych o częściowo lub całkowicie znanym kształcie. Kształt danych odnosi się do wymiarowości tablicy lub macierzy. Wszystkie obliczenia TensorFlow wykorzystują tensory. Są one elementami składowymi oprogramowania.
Tensor może pochodzić z obliczeń jako wynik lub jako dane wejściowe do tego samego. Wszystkie operacje w TensorFlow odbywają się na wykresie. W TensorFlow graf to zbiór kolejnych obliczeń.
Każda operacja w TensorFlow nazywana jest węzłem operacyjnym i są one ze sobą powiązane. Wykres przedstawia powiązania między różnymi węzłami i operatorami. Pamiętaj, że nie pokazuje wartości. Każda krawędź węzła jest tensorem. Innymi słowy, krawędź węzła umożliwia wypełnienie go danymi.
2. Ramy wykresów
Operacje w Tensorflow wykorzystują framework grafowy. Wykres zbierałby i opisywał różne obliczenia, które miały miejsce podczas treningu. Oferuje różne korzyści.
Wykresy w Tensorflow umożliwiają korzystanie z oprogramowania na wielu GPU lub CPU. Umożliwia również korzystanie z oprogramowania na mobilnym systemie operacyjnym. Jego przenośność umożliwia zachowanie obliczeń do późniejszego wykorzystania. Możesz zapisać wykres, aby móc go uruchomić w przyszłości, co znacznie ułatwi zarządzanie zadaniami.
Obliczenia w grafach odbywają się poprzez łączenie tensorów. Każdy tensor ma krawędź i węzeł. Węzeł wykonuje operację i generuje dane wyjściowe punktu końcowego. Krawędź wyjaśnia relację wejścia-wyjścia między węzłami.
Jak to działa?
Możesz tworzyć wykresy przepływu danych za pomocą TensorFlow. Wykres przepływu danych to struktura, która wyjaśnia, w jaki sposób dane przepływają przez szereg węzłów przetwarzania lub wykres. Każdy węzeł na wykresie oznacza operację matematyczną.
TensorFlow dostarcza wszystkie te informacje do programowania za pośrednictwem języka Python. Python jest językiem łatwym do nauczenia i używania. Co więcej, dość łatwo jest wyjaśnić, w jaki sposób można połączyć abstrakcje wysokiego poziomu za pomocą Pythona. W Pythonie węzły i tensory TensorFlow są obiektami Pythona, a wszystkie aplikacje TensorFlow są aplikacjami Pythona.
Jednak nie wykonujesz rzeczywistych operacji matematycznych w Pythonie. Biblioteki transformacji dostępne w TensorFlow to wysokowydajne pliki binarne C++. Python po prostu kieruje ruchem między tymi elementami i udostępnia abstrakcje programowania wysokiego poziomu, dzięki czemu można je połączyć.
Ponieważ możesz uruchamiać aplikacje TensorFlow na dowolnym urządzeniu docelowym, takim jak urządzenia z systemem Android lub iOS, maszyny lokalne, klastry w chmurze itp., możesz również uruchamiać powstałe modele na różnych urządzeniach.
Najnowsza wersja TensorFlow, zwana TensorFlow 2.0, znacząco zmieniła sposób korzystania z tej technologii. Wprowadziła Keras API, co znacznie ułatwia korzystanie z TensorFlow i oferuje wsparcie dla TensorFlow Lite, które umożliwia wdrażanie modeli na szerszym spektrum platform.
Jedynym haczykiem jest to, że będziesz musiał przepisać kod przepisany dla poprzedniej wersji TensorFlow.
Korzyści z używania TensorFlow
TensorFlow jest jedną z najpopularniejszych technologii uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się. Głównym powodem jego powszechnej popularności są różne korzyści, jakie oferuje przedsiębiorstwom. Oto główne zalety korzystania z TensorFlow:
1. Open-source
TensorFlow to rozwiązanie typu open source. Oznacza to, że jest darmowy, co znacznie poprawiło jego dostępność, ponieważ firmy nie muszą dużo inwestować, aby zacząć korzystać z TensorFlow.
2. Wykorzystanie obliczeń wykresów
Obliczanie wykresu umożliwia wizualizację budowy sieci neuronowej za pomocą tablicy Tensorboard. Dzięki wizualizacji możesz zbadać wykres i wygenerować wymagane spostrzeżenia.
3. Elastyczny
TensorFlow jest kompatybilny z różnymi urządzeniami. Co więcej, wprowadzenie TensorFlow lite uczyniło go znacznie bardziej elastycznym, ponieważ stał się kompatybilny z większą liczbą urządzeń. Możesz korzystać z TensorFlow z dowolnego miejsca, o ile masz kompatybilne urządzenie (laptop, komputer, chmura itp.).
4. Wszechstronny
TensorFlow ma wiele interfejsów API do tworzenia na dużą skalę architektur uczenia głębokiego. Co więcej, jest to produkt Google, dający mu dostęp do ogromnych zasobów Google. TensorFlow można łatwo zintegrować z wieloma technologiami AI i ML, dzięki czemu jest bardzo wszechstronny. Możesz używać TensorFlow do różnych aplikacji do głębokiego uczenia się ze względu na jego wiele funkcji.
Dowiedz się więcej o TensorFlow i innych tematach dotyczących sztucznej inteligencji
Istnieje wiele zastosowań TensorFlow. Zrozumienie, jak działa i jak można go wykorzystać w głębokim uczeniu się, to zaawansowane koncepcje. Co więcej, musisz również znać podstawy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, aby poprawnie korzystać z tego oprogramowania.
Dlatego najskuteczniejszym sposobem nauki TensorFlow i powiązanych z nim koncepcji jest udział w kursie uczenia maszynowego. Uczestnictwo w takim kursie zapewni Ci dostęp do szczegółowego programu nauczania i uczenie się od ekspertów.
upGrad oferuje program Executive PG w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji z IIIT-B, aby znacząco pomóc w nauce i zrozumieniu TensorFlow.
Jest to 12-miesięczny kurs i wymaga posiadania stopnia licencjata z 50% ocen z matematyki lub statystyki oraz rocznego doświadczenia zawodowego w programowaniu lub analityce. Program oferuje ponad 40 sesji na żywo i ponad 25 sesji eksperckich, aby usprawnić naukę.
Podczas kursu będziesz pracować nad 14 zadaniami i projektami, które pomogą Ci sprawdzić Twoją wiedzę z zakresu AI, ML i innych powiązanych tematów. W trakcie programu uzyskasz możliwość nawiązywania kontaktów peer-to-peer. upGrad ma bazę uczniów w ponad 85 krajach. Dzięki tej platformie możesz nawiązać globalną sieć kontaktów i znacznie przyspieszyć rozwój swojej kariery.
Wraz z tymi zaletami otrzymasz również coaching kariery, indywidualne mentoringi branżowe i rozmowy kwalifikacyjne na czas, dzięki którym możesz rozpocząć obiecującą karierę w tej dziedzinie.
Wniosek
TensorFlow to popularna technologia AI, a jeśli chcesz zostać profesjonalistą AI lub ML, musisz znać to oprogramowanie.
TensorFlow wykorzystuje tensory i umożliwia wykonywanie obliczeń grafowych. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o TensorFlow, zalecamy zapoznanie się z kursem, który udostępniliśmy powyżej.
