Учебное пособие по TensorFlow для начинающих

TensorFlow — это программная библиотека, созданная Google. Он имеет открытый исходный код и в основном используется для реализации систем глубокого и машинного обучения. По сути, эта библиотека позволяет компьютеру изучать закономерности обнаружения и принимать на их основе наилучшие возможные решения.

По своей сути TensorFlow ориентирован на программирование потоков данных и использует различные методы оптимизации, чтобы сделать математические вычисления более простыми и интуитивно понятными. Некоторые ключевые функции, которые делают TensorFlow чрезвычайно эффективным инструментом, включают в себя:

• Эффективно работает с математическими выражениями, особенно с n-мерными массивами и векторами.
• С легкостью поддерживает концепции глубоких нейронных сетей.
• Предоставляет вычислительные возможности GPU, а также CPU.
• Предлагает масштабируемость вычислений для обширных наборов данных и различных машин и систем.

Вместе эти функции делают TensorFlow идеальной основой для машинного интеллекта в промышленных масштабах.

Это руководство по TensorFlow поможет вам настроить и установить TensorFlow. Мы также подробно поговорим о его вариантах использования, функциях, преимуществах, ограничениях и многом другом!

Установка ТензорФлоу

В этом руководстве мы рассмотрим API-интерфейс TensorFlow Python, который работает с Python 3.3+. Версия только для Linux требует Cuda Toolkit и cuDNN.

Во-первых, мы начнем с использования диспетчера пакетов Conda для установки TensorFlow в нашу систему. Таким образом, мы можем разделить несколько сред в одной системе. Узнайте больше об установке Conda отсюда .

После того, как вы установили и установили Conda, вы можете быстро создать среду, которая будет использоваться во время установки и использования TensorFlow. После установки Conda мы можем создать среду, которую будем использовать для установки и использования TensorFlow. Следующая строка кода необходима для настройки среды с дополнительными важными библиотеками, такими как NumPy и т. д., которые имеют решающее значение для работы с TensorFlow:

conda create – имя TensorflowEnv biopython

Чтобы упростить вам задачу, вы можете установить biopython, как мы сделали выше, вместо того, чтобы просто установить NumPy. Сам по себе Biopython включает в себя NumPy и несколько других жизненно важных пакетов, которые потребуются при работе с TensorFlow. Кроме того, вы всегда можете установить нужные вам пакеты с помощью команд pip install или conda install.

Теперь, когда наша среда создана, нам нужно активировать домен, чтобы начать работу. Как только мы активируем среду, мы начнем использовать различные пакеты, которые она предоставляет, не смешивая их с другими глобально установленными пакетами. Вот строка кода, которую можно использовать для активации среды conda:

источник активировать TensorFlowEnv

Здесь следует отметить, что инструмент установки pip является неотъемлемой частью среды Conda. Используя это, мы сможем установить библиотеку TensorFlow. Но перед этим рекомендуется обновить pip до последней версии, используя следующую строку кода:

pip install – обновить пип

Теперь просто запустите указанную ниже команду, чтобы быстро установить TensorFlow:

pip установить тензорный поток

Окончательная загрузка TensorFlow может занять несколько минут, так что наберитесь терпения. А пока давайте продолжим и попытаемся понять, что означают тензоры.

Что такое тензоры?

Как следует из названия инструмента, TensorFlow предоставляет примитивы для определения функций с использованием тензоров и вычисления их различий. На этом этапе крайне важно воспользоваться моментом и посмотреть, что такое тензоры.

Проще говоря, тензоры — это просто массивы более высокой размерности, которые можно использовать для представления огромного количества данных в виде чисел в терминах компьютерного программирования. Также доступны NumPy и несколько других библиотек массивов n-d, но TensorFlow стоит особняком, предоставляя методы для создания тензорных функций, которые позволяют автоматически находить производные.

Источник изображения

Разобравшись с этим, давайте теперь рассмотрим еще несколько вариантов использования TensorFlow.

Варианты использования TensorFlow

TensorFlow упрощает построение деревьев решений или k-ближайших соседей и других алгоритмов машинного обучения для достижения наилучшего результата. На изображении ниже представлена ​​вся экосистема TensorFlow:

Как видно из приведенного выше изображения, TensorFlow легко интегрируется и предоставляет зависимости, которые включают Cpp, Python, обработку графического процессора, а также могут использоваться для интеграции с докерами.

Источник изображения

Теперь давайте перейдем к пониманию концепции TensorBoard в TensorFlow.

TensorBoard в TensorFlow

TensorBoard — это просто набор инструментов визуализации, предоставляемых TensorFlow для создания бесшовных, интуитивно понятных и простых для понимания графиков и визуализаций. Используя эту доску, вы также можете отображать различные количественные показатели графика и предоставлять ему дополнительную информацию, например изображения для прохождения через него.

Источник изображения

Работа в TensorFlow

TensorFlow работает на нескольких платформах, и метод установки, который он использует, больше подходит только для Linux, что немного утомительно, чем установка только для процессора. Однако вы можете установить его, используя среду conda или pip. С точки зрения операций приложение TensorFlow выходит далеко за рамки глубокого обучения и машинного обучения и поддерживает все различные и важные аспекты машинного обучения, такие как обучение с подкреплением, обучение с учителем и тому подобное. Эти методы важны для разработки целевых приложений, таких как помощь роботу в перемещении по пересеченной местности, выигрыш в видеоиграх и т. д.

Приложения TensorFlow

TensorFlow поставляется со множеством приложений, которые могут использовать как инженеры, так и ученые. Начнем с того, что TensorFlow упрощает изучение различных стратегий машинного обучения, таких как перевод Google, суммирование текста, распознавание изображений, анализ настроений и многое другое.

Программному обеспечению доверяют и используют лидеры отрасли и гиганты, такие как Uber, IBM, Dropbox, Airbnb, Facebook, Google, Instagram и многие другие. Поэтому везде, где вам нужны надежные алгоритмы машинного обучения или глубокого обучения или системы, способные к независимому обучению, вы найдете TensorFlow в действии.

Tensorflow — особенности, преимущества и ограничения

Теперь, когда мы понимаем основные операции и приложения TensorFlow, давайте углубимся и обсудим функции, преимущества и недостатки TensorFlow как библиотеки программного обеспечения.

TensorFlow многофункционален и предоставляет API для C++, MATLAB, Python, а также поддерживает широкий спектр других языков программирования. С каждым днем, по мере того как машинное обучение и инструменты, лежащие в его основе, становятся все более изощренными, TensorFlow также совершенствуется. На недавнем саммите TensorFlow представила библиотеку javascript для работы с моделями машинного обучения под названием tensorflow.js. Вы можете ознакомиться с ним более подробно на сайте player.tensorflow.org. Здесь вы можете увидеть изменения в реальном времени. Как это круто!

Теперь давайте рассмотрим несколько важных преимуществ использования TensorFlow в ваших проектах и ​​начинаниях по машинному обучению:

• TensorBoard, поставляемый с TensorFlow, отлично подходит для создания простых и быстрых визуализаций, чтобы передать ваши выводы большому количеству людей.
• TensorFlow по своей сути не зависит от платформы. Таким образом, его можно использовать с разными платформами и языками в соответствии с вашими потребностями.
• Обучать модели TensorFlow легко как на распределенных вычислениях на GPU, так и на CPU.
• TensorFlow приносит с собой возможности автоматической дифференциации. Таким образом, это приносит пользу алгоритмам обучения на основе градиента.
• Он поддерживает асинхронные вычисления, очереди и потоки.
• И последнее, но не менее важное: библиотека полностью с открытым исходным кодом, что позволяет вносить дополнительные модификации и улучшения по выбору разработчиков.

Теперь давайте проверим некоторые ограничения или недостатки TensorFlow. Пока вы читаете это, над этими недостатками ведется работа, и со временем они будут устранены разработчиками.

• TensorFlow поставляется с памятью графического процессора, которая может конфликтовать с Theano, если обе важны в одной и той же области приложения.
• TensorFlow не поддерживает OpenCL.
• Чтобы правильно работать с TensorFlow, вам необходимо понимание и знание исчисления, алгебры и не забыть — машинного обучения.

Заключение

В этом руководстве мы увидели, что такое TensorFlow, как он устанавливается, что такое тензоры, а также различные приложения, функции, преимущества и ограничения использования TensorFlow. Если вы дочитали до этого места, скорее всего, вам захочется узнать больше о работе с TensorFlow.

Это вводное руководство было написано, чтобы дать вам общее представление о TensorFlow как об инструменте. Теперь, обладая этими знаниями, вы сможете глубже погрузиться в мир создания и обучения моделей машинного обучения с использованием библиотеки TensorFlow с открытым исходным кодом.

Если вы все еще чувствуете, что застряли, ознакомьтесь с нашей расширенной сертификацией по машинному обучению и облаку , где мы познакомим вас с самыми основами и поможем разработать ваши модели и системы. Курс предлагается в сотрудничестве с IIT-Madras и разработан, чтобы помочь как новичкам, так и людям с некоторым опытом.

Присоединяйтесь к курсу машинного обучения от лучших университетов мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Проверьте это и зарегистрируйтесь сегодня!