Tutorial do TensorFlow para iniciantes

O TensorFlow é uma biblioteca de software criada pelo Google. É de código aberto e usado principalmente para implementar sistemas de aprendizado profundo e aprendizado de máquina. Em essência, essa biblioteca permite que um computador aprenda padrões de detecção e tome as melhores decisões possíveis a partir deles.

Em sua essência, o TensorFlow tem tudo a ver com programação de fluxo de dados e utiliza diferentes técnicas de otimização para tornar os cálculos matemáticos mais fáceis e intuitivos. Alguns dos principais recursos que tornam o TensorFlow uma ferramenta extremamente eficiente incluem:

• Funciona eficientemente com expressões matemáticas, especialmente aquelas que envolvem matrizes e vetores n-dimensionais.
• Suporta conceitos de rede neural profunda com facilidade.
• Fornece GPU, bem como capacidades de computação de CPU.
• Oferece escalabilidade de cálculos em vastos conjuntos de dados e diferentes máquinas e sistemas.

Juntos, esses recursos tornam o TensorFlow a estrutura perfeita para inteligência de máquina em escala de produção.

Este tutorial do TensorFlow ajudará você a configurar e instalar o TensorFlow. Também falaremos detalhadamente sobre seus casos de uso, recursos, vantagens, limitações e muito mais!

Instalando o TensorFlow

Neste tutorial, veremos a API do TensorFlow Python que funciona com o Python 3.3+. A versão apenas para Linux requer o Cuda Toolkit e o cuDNN.

Primeiro, começaremos usando o gerenciador de pacotes Conda para instalar o TensorFlow em nosso sistema. Dessa forma, podemos separar vários ambientes em um sistema. Saiba mais sobre como instalar o Conda aqui .

Depois de instalar o Conda, você pode criar rapidamente o ambiente a ser usado enquanto o TensorFlow está sendo instalado e usado. Depois de instalar o Conda, podemos criar o ambiente que usaremos para instalação e uso do TensorFlow. A seguinte linha de código é essencial para configurar o ambiente com bibliotecas importantes adicionais, como NumPy etc., que são cruciais para trabalhar com o TensorFlow:

conda create –name TensorflowEnv biopython

Para tornar as coisas mais simples para você, você pode instalar o biopython, como fizemos acima, em vez de apenas instalar o NumPy. O Biopython em si inclui o NumPy e alguns outros pacotes vitais que serão necessários ao trabalhar com o TensorFlow. Além disso, você sempre pode instalar os pacotes necessários usando os comandos pip install ou conda install.

Agora que nosso ambiente está criado, precisamos ativar o domínio para começar a trabalhar. Depois de ativar o ambiente, começaremos a usar os diferentes pacotes que ele fornece sem misturá-los com outros pacotes instalados globalmente. Aqui está a linha de código que pode ser usada para ativar o ambiente conda:

fonte ativar TensorFlowEnv

Uma coisa a notar aqui é que a ferramenta de instalação pip é parte integrante do ambiente Conda. Com isso, poderemos instalar a biblioteca TensorFlow. Mas antes de fazer isso, é uma boa ideia atualizar o pip para a versão mais recente usando a seguinte linha de código:

pip instalar – atualizar pip

Agora, basta executar o comando abaixo mencionado para instalar rapidamente o TensorFlow:

pip instalar tensorflow

O download final do TensorFlow pode levar vários minutos, então seja paciente. Enquanto isso, vamos seguir em frente e tentar entender o que significam os tensores.

O que são tensores?

Como o nome da ferramenta sugere, o TensorFlow fornece primitivas para definir funções usando tensores e calcular suas diferenciações. Neste ponto, é crucial parar um momento e ver o que são os tensores.

Simplificando, os tensores são apenas matrizes dimensionais mais altas que podem ser utilizadas para representar uma enorme quantidade de dados na forma de números em termos de programação de computadores. NumPy e várias outras bibliotecas de array n–d também estão disponíveis, mas o TensorFlow se destaca por fornecer métodos para criar funções de tensor que permitem encontrar automaticamente as derivadas.

Fonte da imagem

Com isso resolvido, vamos agora ver mais alguns usos do TensorFlow.

Casos de uso do TensorFlow

O TensorFlow facilita a construção de árvores de decisão ou k vizinhos mais próximos e outros algoritmos de aprendizado de máquina para obter o melhor resultado. A imagem abaixo representa todo o ecossistema do TensorFlow:

Como você pode ver na imagem acima, o TensorFlow se integra perfeitamente e fornece dependências que incluem Cpp, Python, processamento de GPU e também pode ser usado para integração com janelas de encaixe.

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Agora, vamos entender o conceito de um TensorBoard no TensorFlow.

TensorBoard no TensorFlow

O TensorBoard é simplesmente uma coleção de ferramentas de visualização fornecidas pelo TensorFlow para criar gráficos e visualizações perfeitos, intuitivos e fáceis de entender. Usando este quadro, você também pode traçar diferentes métricas quantitativas sobre o gráfico e fornecer informações adicionais, como imagens para passar por ele.

Fonte da imagem

Operação no TensorFlow

O TensorFlow é executado em várias plataformas, e o método de instalação que segue é mais somente Linux, o que é um pouco tedioso do que instalações somente de CPU. No entanto, você pode instalá-lo usando o ambiente conda ou pip. Em termos de operações, o aplicativo TensorFlow vai muito além do aprendizado profundo e do aprendizado de máquina e oferece suporte a todos os aspectos diferentes e essenciais do aprendizado de máquina, como aprendizado por reforço, aprendizado supervisionado e outros. Essas técnicas são importantes para o desenvolvimento de aplicativos orientados a objetivos, como ajudar um robô a navegar em terrenos irregulares, vencer em videogames etc.

Aplicações do TensorFlow

O TensorFlow vem com muitos aplicativos que podem ser usados ​​por engenheiros e cientistas. Para começar, o TensorFlow facilita a exploração de diferentes estratégias de aprendizado de máquina, como google tradutor, resumo de texto, reconhecimento de imagem, análise de sentimentos e muito mais.

O software é confiável e empregado por líderes e gigantes do setor como Uber, IBM, Dropbox, Airbnb, Facebook, Google, Instagram e muitos outros. Então, onde quer que você precise de algoritmos robustos de aprendizado de máquina ou aprendizado profundo ou sistemas capazes de aprender de forma independente, você encontrará o TensorFlow em ação.

Tensorflow – Recursos, vantagens e limitações

Agora que entendemos as operações e os aplicativos básicos do TensorFlow, vamos nos aprofundar e discutir os recursos, vantagens e desvantagens do TensorFlow como uma biblioteca de programação de software.

O TensorFlow é rico em recursos e fornece APIs para C++, MATLAB, Python, além de suporte a uma ampla variedade de outras linguagens de programação. A cada dia que passa, à medida que o aprendizado de máquina e as ferramentas por trás dele ficam mais sofisticados, o TensorFlow também está melhorando. Em uma conferência recente, o TensorFlow apresentou uma biblioteca javascript para trabalhar com modelos de aprendizado de máquina – chamada tensorflow.js. Você pode conferir com mais detalhes em playground.tensorflow.org. Aqui você pode ver as mudanças em tempo real. Quão legal é isso!

Agora, vamos ver algumas vantagens importantes de usar o TensorFlow em seus projetos e empreendimentos de machine learning:

• O TensorBoard fornecido com o TensorFlow é excelente para criar visualizações simples e rápidas para transmitir suas descobertas a um grande número de pessoas.
• O TensorFlow é inerentemente independente de plataforma. Assim, pode ser usado com diferentes plataformas e idiomas conforme sua necessidade.
• O treinamento de modelos do TensorFlow é fácil, tanto em computação distribuída por GPU quanto por CPU.
• O TensorFlow traz consigo habilidades de diferenciação automática. Dessa forma, beneficia algoritmos de aprendizado baseados em gradiente.
• Ele tem suporte para computação assíncrona, filas e threads.
• Por último, mas não menos importante, a biblioteca é totalmente de código aberto, permitindo mais modificações e melhorias de acordo com as escolhas dos desenvolvedores.

Agora, vamos verificar algumas limitações ou desvantagens do TensorFlow. Essas desvantagens estão sendo trabalhadas enquanto você lê isso e, com o tempo, elas serão resolvidas pelos desenvolvedores.

• O TensorFlow vem com memória GPU que pode entrar em conflito com o Theano se ambos forem importantes no mesmo escopo do aplicativo.
• O TensorFlow não tem suporte para OpenCL.
• Para trabalhar corretamente com o TensorFlow, você precisa de compreensão e conhecimento de cálculo, álgebra e, para não esquecer – aprendizado de máquina.

Conclusão

Neste tutorial, vimos o que é o TensorFlow, como ele é instalado, o que são os tensores, além de diferentes aplicativos, recursos, benefícios e limitações do uso do TensorFlow. Se você leu até aqui, é provável que queira saber mais sobre como trabalhar com o TensorFlow.

Este tutorial introdutório foi escrito para fornecer uma compreensão básica do TensorFlow como uma ferramenta. Agora, com esse conhecimento ao seu lado, você poderá se aprofundar no mundo da criação e treinamento de modelos de aprendizado de máquina usando a biblioteca de código aberto do TensorFlow.

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