Ce este TensorFlow? Cum functioneaza? Componente și beneficii
Publicat: 2021-07-20Indiferent dacă studiezi învățarea automată sau ești un pasionat de inteligență artificială, trebuie să fi auzit de TensorFlow. Este printre cele mai populare soluții pentru profesioniștii învățării automate și a învățării profunde și a devenit un element de bază din industrie.
Aceasta înseamnă că, dacă vrei să urmezi o carieră în domeniul AI și ML, trebuie să cunoști bine această tehnologie. Dacă vă întrebați despre întrebări precum ce este TensorFlow și cum funcționează, ați ajuns la locul potrivit, deoarece articolul următor vă va oferi o prezentare detaliată a acestei tehnologii.
Cuprins
Ce este TensorFlow?
TensorFlow este o bibliotecă open-source pentru învățare profundă. Oamenii de la Google Brain Team l-au creat inițial pentru a efectua calcule mari. Nu a fost creat special pentru învățarea profundă. Cu toate acestea, ei și-au dat seama curând că TensorFlow a fost benefic pentru implementările de deep learning și, de atunci, au făcut din acesta o soluție open-source.
TensorFlow reunește mai mulți algoritmi și modele de învățare automată și de învățare profundă. Vă permite să utilizați Python pentru învățarea automată și oferă un API front-end pentru a construi aplicații. Puteți folosi C++ cu TensorFlow pentru a executa acele aplicații și pentru a vă bucura de performanță ridicată.
Cu TensorFlow, puteți antrena și rula cu ușurință rețele neuronale profunde pentru diverse aplicații ML. Acestea includ încorporarea cuvintelor, clasificarea cifrelor scrise de mână, rețelele neuronale recurente, recunoașterea imaginilor, procesarea limbajului natural și simulările de ecuații diferențiale parțiale.
Alături de astfel de aplicații versatile, TensorFlow vă permite, de asemenea, să efectuați predicții de producție la scară, deoarece puteți utiliza aceleași modele pentru antrenament.
Acceptă tensori, care sunt rețele multidimensionale de dimensiuni mai mari. Ele sunt destul de utile în gestionarea și utilizarea unor cantități mari de date.
Care sunt componentele TensorFlow?
Pentru a înțelege ce este TensorFlow, mai întâi ar trebui să vă familiarizați cu componentele acestei tehnologii:
1. Tensor
Cea mai importantă componentă din TensorFlow se numește tensor. Este o matrice sau un vector de dimensiuni multiple care reprezintă toate tipurile de date. Toate valorile dintr-un tensor au tipuri de date identice cu o formă parțial sau complet cunoscută. Forma datelor se referă la dimensionalitatea matricei sau a matricei. Toate calculele TensorFlow folosesc tensori. Ele sunt elementele de bază ale software-ului.
Un tensor poate proveni din calcul ca rezultat sau ca date de intrare pentru acesta. Toate operațiunile din TensorFlow au loc într-un grafic. În TensorFlow, un grafic este un set de calcule succesive.
Fiecare operație din TensorFlow este numită un nod operațional și sunt interconectate între ele. Un grafic conturează conexiunile dintre diferitele noduri și operațiuni. Rețineți că nu arată valorile. Fiecare muchie a unui nod este tensorul. Cu alte cuvinte, o margine a unui nod vă permite să-l populați cu date.
2. Cadrul grafic
Operațiunile din Tensorflow folosesc un cadru grafic. Graficul va colecta și descrie diferitele calcule care au loc în timpul antrenamentului. Oferă diverse beneficii.
Graficele din Tensorflow fac posibilă utilizarea software-ului pe mai multe GPU-uri sau procesoare. De asemenea, vă permite să utilizați software-ul pe un sistem de operare mobil. Portabilitatea sa vă permite să păstrați calculele pentru o utilizare ulterioară. Puteți salva un grafic pentru a-l putea rula în viitor, făcând sarcinile mult mai ușor de gestionat.
Calculele în grafice au loc prin conectarea tensoarelor. Fiecare tensor are o margine și un nod. Nodul realizează operația și generează o ieșire de punct final. Marginea explică relația de intrare-ieșire dintre noduri.
Cum functioneazã?
Puteți construi grafice de flux de date utilizând TensorFlow. Un grafic de flux de date este o structură care explică modul în care datele se deplasează printr-o serie de noduri de procesare sau un grafic. Fiecare nod dintr-un grafic reprezintă o operație matematică.
TensorFlow vă oferă toate aceste informații pentru programare prin limbajul Python. Python este ușor de învățat și de folosit limbajul. În plus, este destul de ușor să explicați cum puteți abstracționa la nivel înalt împreună prin Python. În Python, nodurile și tensorii TensorFlow sunt obiecte Python, iar toate aplicațiile TensorFlow sunt aplicații Python.
Cu toate acestea, nu efectuați operațiunile matematice reale în Python. Bibliotecile de transformare disponibile în TensorFlow sunt binare C++ de înaltă performanță. Python pur și simplu direcționează traficul dintre acele piese și vă oferă abstracții de programare la nivel înalt, astfel încât să le puteți conecta.
Deoarece puteți rula aplicații TensorFlow pe orice țintă, cum ar fi dispozitive Android sau iOS, mașini locale, clustere în cloud etc., puteți rula modelele rezultate și pe diferite dispozitive.
Versiunea recentă a TensorFlow, numită TensorFlow 2.0, a schimbat în mod substanțial modul în care puteți utiliza această tehnologie. A introdus API-ul Keras, care face mult mai simplă utilizarea TensorFlow și oferă suport pentru TensorFlow Lite, care vă permite să implementați modele pe un spectru mai larg de platforme.
Singura captură este că va trebui să rescrieți codul rescris pentru versiunea anterioară a TensorFlow.
Beneficiile utilizării TensorFlow
TensorFlow este printre cele mai populare tehnologii de învățare automată și de deep learning. Motivul principal din spatele popularității sale larg răspândite sunt diversele avantaje pe care le oferă întreprinderilor. Următoarele sunt principalele beneficii ale utilizării TensorFlow:
1. Open-source
TensorFlow este o soluție open-source. Aceasta înseamnă că este gratuit de utilizat, ceea ce i-a îmbunătățit în mod substanțial accesibilitatea, deoarece companiile nu trebuie să investească prea mult pentru a începe să folosească TensorFlow.
2. Utilizarea calculului grafic
Calculul grafic vă permite să vizualizați construcția unei rețele neuronale prin Tensorboard. Prin vizualizare, puteți examina graficul și puteți genera informațiile necesare.
3. Flexibil
TensorFlow este compatibil cu diverse dispozitive. Mai mult, introducerea TensorFlow lite l-a făcut mult mai flexibil, deoarece a devenit compatibil cu mai multe dispozitive. Puteți utiliza TensorFlow de oriunde, atâta timp cât aveți un dispozitiv compatibil (laptop, PC, cloud etc.).
4. Versatil
TensorFlow are multe API-uri de construit la scară arhitecturi de învățare profundă. În plus, este un produs Google, care îi oferă acces la resursele vaste ale Google. TensorFlow se poate integra cu ușurință cu multe tehnologii AI și ML, făcându-l extrem de versatil. Puteți utiliza TensorFlow pentru diverse aplicații de deep learning datorită caracteristicilor sale multiple.
Aflați mai multe despre TensorFlow și alte subiecte AI
Există multe aplicații ale TensorFlow. Înțelegerea modului în care funcționează și cum o puteți utiliza în învățarea profundă sunt concepte avansate. Mai mult, trebuie să cunoașteți și elementele fundamentale ale inteligenței artificiale și ale învățării automate pentru a utiliza corect acest software.
Prin urmare, cel mai eficient mod de a învăța TensorFlow și conceptele sale relevante este să urmezi un curs de învățare automată. Luarea unui astfel de curs vă va oferi acces la un curriculum detaliat și veți învăța de la experți.
upGrad oferă Programul Executive PG în Machine Learning și AI cu IIIT-B pentru a vă ajuta în mod semnificativ în învățarea și înțelegerea TensorFlow.
Este un curs de 12 luni și necesită să ai o diplomă de licență cu note de 50% cu experiență în matematică sau statistică și un an de experiență profesională în programare sau analitică. Programul oferă peste 40 de sesiuni live și peste 25 de sesiuni de experți pentru a vă eficientiza experiența de învățare.
În timpul cursului, veți lucra la 14 sarcini și proiecte care vă vor ajuta să vă testați cunoștințele despre AI, ML și alte subiecte conexe. Veți primi oportunități de rețea peer-to-peer în timpul programului. upGrad are o bază de cursanți în peste 85 de țări. Prin această platformă, puteți să vă conectați la nivel global și să vă accelerați semnificativ creșterea carierei.
Pe lângă aceste avantaje, veți primi, de asemenea, coaching în carieră, mentorat individual în industrie și interviuri la timp, astfel încât să puteți urma o carieră promițătoare în acest domeniu.
Concluzie
TensorFlow este o tehnologie AI populară și, dacă sunteți interesat să deveniți un profesionist AI sau ML, trebuie să fiți familiarizat cu acest software.
TensorFlow utilizează tensori și vă permite să efectuați calcule grafice. Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre TensorFlow, vă recomandăm să consultați cursul pe care l-am împărtășit mai sus.
