Tutorial TensorFlow pentru începători

TensorFlow este o bibliotecă de software creată de Google. Este open-source și este folosit în principal pentru a implementa sisteme de învățare profundă și de învățare automată. În esență, această bibliotecă permite unui computer să învețe modele de reperare și să ia cele mai bune decizii posibile din acestea.

În esență, TensorFlow se referă la programarea fluxului de date și folosește diferite tehnici de optimizare pentru a face calculele matematice mai ușoare și mai intuitive. Unele caracteristici cheie care fac din TensorFlow un instrument extrem de eficient includ:

• Funcționează eficient cu expresii matematice, în special cu cele care implică tablouri și vectori n-dimensionale.
• Acceptă cu ușurință concepte de rețea neuronală profundă.
• Oferă abilități de calcul GPU și CPU.
• Oferă scalabilitate a calculelor în seturi vaste de date și diferite mașini și sisteme.

Împreună, aceste caracteristici fac din TensorFlow cadrul perfect pentru inteligența mașinilor la scară de producție.

Acest tutorial TensorFlow vă va ajuta să configurați și să instalați TensorFlow. Vom vorbi, de asemenea, în profunzime despre cazurile de utilizare, caracteristici, avantaje, limitări și multe altele!

Instalarea TensorFlow

În acest tutorial, ne vom uita la API-ul TensorFlow Python care funcționează cu Python 3.3+. Versiunea numai pentru Linux necesită Cuda Toolkit și cuDNN.

În primul rând, vom începe prin a folosi managerul de pachete Conda pentru a instala TensorFlow pe sistemul nostru. În acest fel, putem separa mai multe medii într-un singur sistem. Aflați mai multe despre instalarea Conda de aici .

Odată ce ați instalat și instalat Conda, puteți crea rapid mediul care să fie utilizat în timp ce TensorFlow este instalat și utilizat. După instalarea Conda, putem crea mediul pe care îl vom folosi pentru instalarea și utilizarea TensorFlow. Următoarea linie de cod este esențială pentru configurarea mediului cu biblioteci importante suplimentare precum NumPy etc., care sunt cruciale pentru lucrul cu TensorFlow:

conda create –name TensorflowEnv biopython

Pentru a vă simplifica lucrurile, puteți instala biopython, așa cum am făcut mai sus, în loc să instalați doar NumPy. Biopython în sine include NumPy și alte câteva pachete vitale care vor fi necesare în timpul lucrului cu TensorFlow. În plus, puteți instala oricând pachetele de care aveți nevoie folosind comenzile pip install sau conda install.

Acum că mediul nostru este creat, trebuie să activăm domeniul pentru a începe să lucrăm. Odată ce am activat mediul, vom începe să folosim diferite pachete pe care le oferă, fără a le amesteca cu alte pachete instalate la nivel global. Iată linia de cod care poate fi utilizată pentru activarea mediului conda:

sursă activare TensorFlowEnv

Un lucru de remarcat aici este că instrumentul de instalare pip este o parte integrantă a mediului Conda. Folosind asta, vom putea instala biblioteca TensorFlow. Dar înainte de a face asta, este o idee bună să actualizați pip la cea mai recentă versiune folosind următoarea linie de cod:

pip install –upgrade pip

Acum, pur și simplu rulați comanda menționată mai jos pentru a instala rapid TensorFlow:

pip install tensorflow

Descărcarea finală a TensorFlow poate dura câteva minute, așa că aveți răbdare. Între timp, să mergem mai departe și să încercăm să înțelegem ce înseamnă Tensorii.

Ce sunt tensorii?

După cum sugerează și numele instrumentului, TensorFlow oferă primitive pentru definirea funcțiilor folosind Tensorii și calcularea diferențierilor acestora. În acest moment, este esențial să luați un moment și să vedeți ce sunt Tensorii.

Mai simplu spus, tensorii sunt doar rețele dimensionale mai mari care pot fi utilizate pentru a reprezenta o cantitate masivă de date sub formă de numere în termeni de programare a computerului. NumPy și câteva alte biblioteci de matrice n–d sunt disponibile, de asemenea, dar TensorFlow se deosebește prin furnizarea de metode pentru a crea funcții tensor care îi permit să găsească automat derivatele.

Sursa imaginii

Odată rezolvată, să ne uităm acum la câteva utilizări suplimentare ale TensorFlow.

Cazuri de utilizare ale TensorFlow

TensorFlow ușurează construirea arborilor de decizie sau a celor mai apropiati k vecini și a altor algoritmi de învățare automată pentru cel mai bun rezultat. Imaginea de mai jos reprezintă întregul ecosistem al TensorFlow:

După cum puteți vedea din imaginea de mai sus, TensorFlow se integrează perfect și oferă dependențe care includ procesarea Cpp, Python, GPU și poate fi folosit și pentru a se integra cu dockerele.

Sursa imaginii

Acum, să trecem la înțelegerea conceptului de TensorBoard în TensorFlow.

TensorBoard în TensorFlow

TensorBoard este pur și simplu o colecție de instrumente de vizualizare furnizate de TensorFlow pentru a crea grafice și vizualizări fără întreruperi, intuitive și ușor de înțeles. Folosind această placă, puteți, de asemenea, să reprezentați diferite valori cantitative despre grafic și să îi oferiți informații suplimentare, cum ar fi imagini pentru a trece prin el.

Sursa imaginii

Operare în TensorFlow

TensorFlow rulează pe mai multe platforme, iar metoda de instalare pe care o urmează este mai mult numai pentru Linux, ceea ce este puțin plictisitor decât instalările numai pentru CPU. Cu toate acestea, îl puteți instala folosind mediul conda sau pip. În ceea ce privește operațiunile, aplicația TensorFlow depășește cu mult învățarea profundă și învățarea automată și acceptă toate aspectele diferite și esențiale ale învățării automate, cum ar fi învățarea prin consolidare, învățarea supravegheată și altele. Aceste tehnici sunt importante pentru dezvoltarea aplicațiilor orientate spre obiective, cum ar fi ajutarea unui robot să navigheze pe teren accidentat, câștigarea la jocuri video etc.

Aplicații ale TensorFlow

TensorFlow vine cu multe aplicații care pot fi utilizate deopotrivă de ingineri și oameni de știință. Pentru început, TensorFlow facilitează explorarea diferitelor strategii de învățare automată, cum ar fi google translate, rezumarea textului, recunoașterea imaginilor, analiza sentimentelor și multe altele.

Software-ul este de încredere și este folosit de lideri și giganți din industrie precum Uber, IBM, Dropbox, Airbnb, Facebook, Google, Instagram și multe altele. Deci, oriunde aveți nevoie de algoritmi robusti de învățare automată sau de învățare profundă sau sisteme capabile să învețe independent, veți găsi TensorFlow în acțiune.

Tensorflow – Caracteristici, avantaje și limitări

Acum că înțelegem operațiunile și aplicațiile de bază ale TensorFlow, haideți să ne aprofundăm și să discutăm despre caracteristicile, avantajele și dezavantajele TensorFlow ca bibliotecă de programare software.

TensorFlow este bogat în funcții și oferă API-uri pentru C++, MATLAB, Python, împreună cu o gamă largă de alte limbaje de programare. Cu fiecare zi care trece, pe măsură ce învățarea automată și instrumentele din spatele acesteia devin mai sofisticate, TensorFlow se îmbunătățește și el. Într-un Summit recent, TensorFlow a introdus o bibliotecă javascript pentru lucrul cu modele de învățare automată – numită tensorflow.js. Îl puteți verifica mai detaliat la playground.tensorflow.org. Aici puteți vedea modificările în timp real. Cat de tare e asta!

Acum să ne uităm la câteva avantaje importante ale utilizării TensorFlow în proiectele și eforturile dvs. de învățare automată:

• TensorBoard furnizat cu TensorFlow este excelent pentru a crea vizualizări simple și rapide pentru a transmite descoperirile dvs. unei populații mari de oameni.
• TensorFlow este în mod inerent independent de platformă. Deci, poate fi folosit cu diferite platforme și limbi, în funcție de nevoile dvs.
• Antrenarea modelelor TensorFlow este ușoară, atât pe GPU, cât și pe computere distribuite CPU.
• TensorFlow aduce cu sine abilități de diferențiere automată. În acest fel, beneficiază de algoritmi de învățare bazați pe gradient.
• Are suport pentru calcule asincrone, cozi și fire de execuție.
• Nu în ultimul rând, biblioteca este în întregime open-source, permițând mai multe modificări și îmbunătățiri conform alegerilor dezvoltatorilor.

Acum, să verificăm câteva limitări sau dezavantaje ale TensorFlow. Pe măsură ce citiți acest lucru, se lucrează la aceste dezavantaje și, cu timpul, vor fi rezolvate de dezvoltatori.

• TensorFlow vine cu memorie GPU care ar putea intra în conflict cu Theano dacă ambele sunt importante în același domeniu de aplicare.
• TensorFlow nu are suport pentru OpenCL.
• Pentru a lucra corect cu TensorFlow, aveți nevoie de înțelegere și cunoștințe de calcul, algebră și să nu uitați - învățarea automată.

Concluzie

În acest tutorial, am văzut ce este TensorFlow, cum este instalat, ce sunt Tensorii, împreună cu diferite aplicații, caracteristici, beneficii și limitări ale utilizării TensorFlow. Dacă ați citit până aici, sunt șanse să doriți să aflați mai multe despre lucrul cu TensorFlow.

Acest tutorial introductiv a fost scris pentru a vă oferi o înțelegere de bază a TensorFlow ca instrument. Acum, cu aceste cunoștințe alături, veți putea să vă scufundați mai adânc în lumea creării și antrenării modelelor de învățare automată folosind biblioteca TensorFlow cu sursă deschisă.

Dacă încă vă simțiți blocat, consultați Certificarea noastră avansată în Machine Learning și Cloud , unde vă luăm de la elementele de bază și vă ajutăm să vă dezvoltați modelele și sistemele. Cursul este oferit în colaborare cu IIT-Madras și este conceput pentru a ajuta atât începătorii, cât și persoanele cu ceva experiență.

Alăturați-vă cursului de învățare automată de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de master, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

Verificați-l și înscrieți-vă astăzi!