Что такое ТензорФлоу? Как это работает? Компоненты и преимущества
Опубликовано: 2021-07-20Изучаете ли вы машинное обучение или являетесь энтузиастом ИИ, вы наверняка слышали о TensorFlow. Это одно из самых популярных решений для специалистов по машинному обучению и глубокому обучению, ставшее основным продуктом в отрасли.
Это означает, что если вы хотите продолжить карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения, вы должны быть хорошо знакомы с этой технологией. Если вас интересуют такие вопросы, как что такое TensorFlow и как он работает, вы попали в нужное место, так как в следующей статье вы найдете подробный обзор этой технологии.
Оглавление
Что такое ТензорФлоу?
TensorFlow — это библиотека с открытым исходным кодом для глубокого обучения. Люди из команды Google Brain Team изначально создали его для выполнения больших вычислений. Он не был создан специально для глубокого обучения. Однако вскоре они поняли, что TensorFlow полезен для реализации глубокого обучения, и с тех пор сделали его решением с открытым исходным кодом.
TensorFlow объединяет несколько алгоритмов и моделей машинного и глубокого обучения. Он позволяет использовать Python для машинного обучения и предлагает внешний API для создания приложений. Вы можете использовать C++ с TensorFlow для выполнения этих приложений и наслаждаться высокой производительностью.
С помощью TensorFlow вы можете легко обучать и запускать глубокие нейронные сети для различных приложений машинного обучения. К ним относятся встраивание слов, классификация рукописных цифр, рекуррентные нейронные сети, распознавание изображений, обработка естественного языка и моделирование уравнений в частных производных.
Наряду с такими универсальными приложениями TensorFlow также позволяет выполнять масштабное прогнозирование производства, поскольку вы можете использовать одни и те же модели для обучения.
Он принимает тензоры, которые представляют собой многомерные массивы более высоких измерений. Они весьма полезны в управлении и использовании больших объемов данных.
Каковы компоненты TensorFlow?
Чтобы понять, что такое TensorFlow, вы должны сначала ознакомиться с компонентами этой технологии:
1. Тензор
Самый важный компонент в TensorFlow называется тензором. Это матрица или вектор нескольких измерений, которые представляют все типы данных. Все значения в тензоре имеют одинаковые типы данных с частично или полностью известной формой. Форма данных относится к размерности массива или матрицы. Все вычисления TensorFlow используют тензоры. Они являются строительными блоками для программного обеспечения.
Тензор может возникать в результате вычислений как результат или как входные данные для него. Все операции в TensorFlow происходят в графе. В TensorFlow граф — это набор последовательных вычислений.
Каждая операция в TensorFlow называется операционным узлом, и они взаимосвязаны друг с другом. На графике показаны связи между различными узлами и операциями. Имейте в виду, что он не показывает значения. Каждое ребро узла является тензором. Другими словами, ребро узла позволяет вам заполнить его данными.
2. Графическая структура
Операции в Tensorflow используют структуру графа. График будет собирать и описывать различные вычисления, происходящие во время обучения. Он предлагает различные преимущества.
Графики в Tensorflow позволяют использовать программное обеспечение на нескольких графических процессорах или процессорах. Это также позволяет использовать программное обеспечение в мобильной операционной системе. Его переносимость позволяет сохранить вычисления для последующего использования. Вы можете сохранить график, чтобы запускать его в будущем, что значительно упрощает управление вашими задачами.
Вычисления в графах происходят путем соединения тензоров. У каждого тензора есть ребро и узел. Узел выполняет операцию и генерирует вывод конечной точки. Ребро объясняет отношение ввода-вывода между узлами.
Как это работает?
Вы можете строить графики потоков данных с помощью TensorFlow. Граф потока данных — это структура, которая объясняет, как данные проходят через ряд узлов обработки или граф. Каждый узел в графе обозначает математическую операцию.
TensorFlow предоставляет вам всю эту информацию для программирования через язык Python. Язык Python прост в изучении и использовании. Более того, довольно легко объяснить, как с помощью Python можно объединить высокоуровневые абстракции. В Python узлы и тензоры TensorFlow являются объектами Python, а все приложения TensorFlow — приложениями Python.
Однако вы не выполняете настоящие математические операции в Python. Библиотеки преобразования, доступные в TensorFlow, представляют собой высокопроизводительные двоичные файлы C++. Python просто направляет трафик между этими частями и предоставляет вам программные абстракции высокого уровня, чтобы вы могли их соединить.
Поскольку вы можете запускать приложения TensorFlow на любой цели, такой как устройства Android или iOS, локальные компьютеры, кластеры в облаке и т. д., вы также можете запускать полученные модели на разных устройствах.
Последняя версия TensorFlow, названная TensorFlow 2.0, существенно изменила способ использования этой технологии. Он представил API Keras, который значительно упрощает использование TensorFlow и предлагает поддержку TensorFlow Lite, которая позволяет развертывать модели на более широком спектре платформ.
Единственная загвоздка в том, что вам придется переписать код, переписанный для предыдущей версии TensorFlow.
Преимущества использования TensorFlow
TensorFlow — одна из самых популярных технологий машинного обучения и глубокого обучения. Основной причиной его широкой популярности являются различные преимущества, которые он предлагает для бизнеса. Ниже приведены основные преимущества использования TensorFlow:
1. Открытый исходный код
TensorFlow — это решение с открытым исходным кодом. Это означает, что его можно использовать бесплатно, что значительно повысило его доступность, поскольку компаниям не нужно много вкладывать, чтобы начать использовать TensorFlow.
2. Использование графических вычислений
Вычисление графа позволяет визуализировать построение нейронной сети с помощью Tensorboard. С помощью визуализации вы можете изучить график и получить необходимые сведения.
3. Гибкость
TensorFlow совместим с различными устройствами. Более того, введение TensorFlow lite сделало его гораздо более гибким, поскольку оно стало совместимым с большим количеством устройств. Вы можете использовать TensorFlow из любого места, если у вас есть совместимое устройство (ноутбук, ПК, облако и т. д.).
4. Универсальный
TensorFlow имеет множество API-интерфейсов для создания масштабных архитектур глубокого обучения. Более того, это продукт Google, что дает ему доступ к обширным ресурсам Google. TensorFlow легко интегрируется со многими технологиями искусственного интеллекта и машинного обучения, что делает его очень универсальным. Вы можете использовать TensorFlow для различных приложений глубокого обучения благодаря его многочисленным функциям.
Узнайте больше о TensorFlow и других темах, связанных с ИИ.
Есть много приложений TensorFlow. Понимание того, как это работает и как вы можете использовать это в глубоком обучении, — это продвинутые концепции. Кроме того, вы также должны знать основы искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы правильно использовать это программное обеспечение.
Следовательно, самый эффективный способ изучить TensorFlow и соответствующие концепции — пройти курс машинного обучения. Пройдя такой курс, вы получите доступ к подробному учебному плану и сможете учиться у экспертов.
upGrad предлагает программу Executive PG по машинному обучению и искусственному интеллекту с IIIT-B, чтобы значительно помочь вам в изучении и понимании TensorFlow.
Это 12-месячный курс и требует, чтобы вы имели степень бакалавра с 50% отметками по математике или статистике и один год профессионального опыта работы в области программирования или аналитики. Программа предлагает более 40 сеансов в прямом эфире и более 25 сеансов с экспертами, чтобы упростить процесс обучения.
В ходе курса вы будете работать над 14 заданиями и проектами, которые помогут вам проверить свои знания в области искусственного интеллекта, машинного обучения и других смежных тем. Во время программы вы получите возможности для одноранговых сетей. upGrad имеет базу учеников более чем в 85 странах. Благодаря этой платформе вы можете общаться по всему миру и значительно ускорить свой карьерный рост.
Наряду с этими преимуществами вы также получите карьерный коучинг, индивидуальное отраслевое наставничество и своевременные собеседования, чтобы вы могли продолжить многообещающую карьеру в этой области.
Заключение
TensorFlow — популярная технология искусственного интеллекта, и если вы хотите стать профессионалом в области искусственного интеллекта или машинного обучения, вы должны быть знакомы с этим программным обеспечением.
TensorFlow использует тензоры и позволяет выполнять графовые вычисления. Если вам интересно узнать больше о TensorFlow, мы рекомендуем ознакомиться с курсом, которым мы поделились выше.
