O que é TensorFlow? Como funciona [com exemplos]

O TensorFlow é uma biblioteca de código aberto usada para criar modelos de aprendizado de máquina. É uma plataforma incrível para qualquer pessoa apaixonada por trabalhar com aprendizado de máquina e inteligência artificial. Além disso, com o crescimento constante que o mercado de aprendizado de máquina está testemunhando, ferramentas como o TensorFlow ganharam destaque à medida que as empresas de tecnologia exploram os diversos recursos da tecnologia de IA. Sem dúvida, o mercado global de aprendizado de máquina está projetado para atingir uma avaliação de US$ 117,19 bilhões até 2027 .

Mas, à partida, é pertinente saber o que é o TensorFlow e o que o torna uma escolha popular entre os desenvolvedores em todo o mundo.

O que é TensorFlow?

O TensorFlow é uma plataforma de código aberto de ponta a ponta para aprendizado de máquina com foco específico em redes neurais profundas. O aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina que envolve a análise de dados não estruturados em grande escala. O aprendizado profundo difere do aprendizado de máquina tradicional, pois o último normalmente lida com dados estruturados.

O TensorFlow se orgulha de uma coleção flexível e abrangente de bibliotecas, ferramentas e recursos comunitários. Ele permite que os desenvolvedores criem e implantem aplicativos de aprendizado de máquina de última geração. Uma das melhores coisas do TensorFlow é que ele usa Python para fornecer uma API de front-end conveniente para criar aplicativos enquanto os executa em C++ otimizado e de alto desempenho.

A equipe do Google Brain desenvolveu inicialmente a biblioteca de aprendizado profundo do TensorFlow Python para uso interno. Desde então, a plataforma de código aberto teve um tremendo crescimento no uso em P&D e sistemas de produção.

Alguns conceitos básicos do TensorFlow

Agora que temos uma ideia fundamental do que é o TensorFlow , é hora de nos aprofundarmos em mais alguns detalhes sobre a plataforma.

Veja a seguir uma breve visão geral de alguns conceitos básicos relacionados ao TensorFlow. Começaremos com os tensores – os principais componentes do TensorFlow, dos quais a plataforma deriva seu nome.

Tensores

Na biblioteca de aprendizado profundo do TensorFlow Python , um tensor é uma matriz que representa os tipos de dados. Ao contrário de um vetor ou matriz unidimensional ou uma matriz bidimensional, um tensor pode ter n dimensões. Em um tensor, os valores mantêm tipos de dados idênticos com uma forma conhecida. A forma representa a dimensionalidade. Assim, um vetor será um tensor unidimensional, uma matriz é um tensor bidimensional e um escalar seria um tensor dimensional zero.

Fonte

Forma

Na biblioteca do TensorFlow Python , a forma se refere à dimensionalidade do tensor.

Fonte

Na imagem acima, a forma do tensor é (2,2,2).

Tipo

O tipo representa o tipo de dados que os valores em um tensor mantêm. Normalmente, todos os valores em um tensor mantêm um tipo de dados idêntico. Os tipos de dados no TensorFlow são os seguintes:

• inteiros
• ponto flutuante
• inteiros sem sinal
• booleanos
• cordas
• inteiro com operações quantizadas
• números complexos

Gráfico

Um grafo é um conjunto de cálculos que ocorrem sucessivamente em tensores de entrada. Ele compreende um arranjo de nós que representam as operações matemáticas em um modelo.

Sessão

Uma sessão no TensorFlow executa as operações no gráfico. Ele é executado para avaliar os nós em um gráfico.

Operadores

Os operadores no TensorFlow são operações matemáticas predefinidas.

Como funcionam os tensores?

No TensorFlow, os gráficos de fluxo de dados descrevem como os dados se movem por uma série de nós de processamento. O TensorFlow usa gráficos de fluxo de dados para criar modelos. Os cálculos de gráfico no TensorFlow são facilitados por meio das interconexões entre tensores.

Os tensores n-dimensionais são alimentados na rede neural como entrada, que passa por várias operações para dar a saída. Os grafos possuem uma rede de nós, onde cada nó representa uma operação matemática. Mas a borda entre os nós é uma matriz de dados multidimensional ou um tensor. Uma sessão do TensorFlow permite a execução de gráficos ou partes de gráficos. Para isso, a sessão aloca recursos em uma ou mais máquinas e guarda os valores reais de resultados intermediários e variáveis.

Fonte

Os aplicativos do TensorFlow podem ser executados em praticamente qualquer destino conveniente, que pode ser CPUs, GPUs, um cluster na nuvem, uma máquina local ou dispositivos Android e iOS.

Gráfico de computação do TensorFlow

Um gráfico de computação no TensorFlow é uma rede de nós em que cada nó opera multiplicação, adição ou avalia alguma equação multivariada. No TensorFlow, os códigos são escritos para criar um gráfico, executar uma sessão e executar o gráfico. Cada variável que atribuímos torna-se um nó onde podemos realizar operações matemáticas como multiplicação e adição.

Aqui está um exemplo simples para mostrar a criação de um gráfico de computação:

Suponha que queremos realizar o cálculo: F(x,y,z) = (x+y)*z.

As três variáveis ​​x, y e z serão traduzidas em três nós no gráfico mostrado abaixo:

Fonte

Passos para construir o gráfico:

Passo 1: Atribua as variáveis. Neste exemplo, os valores são:

x = 1, y = 2 e z = 3

Passo 2: Adicione x e y.

Passo 3: Multiplique z pela soma de x e y.

Finalmente, obtemos o resultado como '9'.

Além dos nós onde atribuímos as variáveis, o gráfico tem mais dois nós – um para a operação de adição e outro para a operação de multiplicação. Portanto, existem cinco nós no total.

Elementos fundamentais de programação no TensorFlow

No TensorFlow, podemos atribuir dados a três tipos diferentes de elementos de dados – constantes, variáveis ​​e espaços reservados.

Vejamos o que cada um desses elementos de dados representa.

1. Constantes

Como é evidente pelo nome, constantes são parâmetros com valores imutáveis. No TensorFlow, uma constante é definida usando o comando tf.constant() . Durante a computação, os valores das constantes não podem ser alterados.

Aqui está um exemplo:

c = tf.constante(2.0,tf.float32)

d = tf.constante(3,0)

Imprimir (c,d)

2. Variáveis

As variáveis ​​permitem a adição de novos parâmetros ao gráfico. O comando tf.variable() define uma variável que deve ser inicializada antes de executar o gráfico em uma sessão.

Aqui está um exemplo:

Y = tf.Variável([.4],dtype=tf.float32)

a = tf.Variável([-.4],dtype=tf.float32)

b = tf.placeholder(tf.float32)

linear_model = Y*b+a

3. Marcadores

Usando espaços reservados, pode-se alimentar dados em um modelo de fora. Permite atribuição posterior de valores. O comando tf.placeholder() define um espaço reservado.

Aqui está um exemplo:

c = tf.placeholder(tf.float32)

d = c*2

resultado = sess.run(d,feed_out={c:3.0})

O placeholder é usado principalmente para alimentar um modelo. Os dados externos são alimentados em um gráfico usando um nome de variável (o nome da variável no exemplo acima é feed_out). Subsequentemente, durante a execução da sessão, especificamos como queremos alimentar os dados no modelo.

Exemplo de uma sessão:

A execução do gráfico é feita chamando uma sessão. Uma sessão é executada para avaliar os nós do gráfico, chamada de tempo de execução do TensorFlow. O comando sess = tf.Session() cria uma sessão.

Exemplo:

x = tf.constante(3,0)

y = tf.constante(4,0)

z = x+y

sess = tf.Session() #Iniciando Sessão

print(sess.run(z)) #Avaliando o Tensor z

No exemplo acima, existem três nós – x, y e z. O nó 'z' é onde a operação matemática é realizada e, posteriormente, o resultado é obtido. Ao criar uma sessão e executar o nó z, primeiro serão criados os nós x e y. Então, a operação de adição ocorrerá no nó z. Assim, obteremos o resultado '7'.

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Conclusão

Machine Learning e Inteligência Artificial continuam a evoluir. O que antes era o tema dos filmes de ficção científica agora é uma realidade. De recomendações de filmes da Netflix e assistentes virtuais a carros autônomos e descoberta de drogas, o aprendizado de máquina afeta todas as dimensões de nossas vidas. Além disso, com ferramentas como o TensorFlow, as inovações em aprendizado de máquina atingiram novos patamares. A biblioteca de código aberto é, sem dúvida, uma benção para desenvolvedores e profissionais iniciantes que inovam tecnologias orientadas para aprendizado de máquina.

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