บทแนะนำ TensorFlow สำหรับผู้เริ่มต้น

TensorFlow เป็นไลบรารีซอฟต์แวร์ที่สร้างโดย Google เป็นโอเพ่นซอร์สและใช้เพื่อนำระบบการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้เป็นหลัก โดยพื้นฐานแล้ว ไลบรารีนี้ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้รูปแบบการจำและตัดสินใจได้ดีที่สุดจากรูปแบบเหล่านั้น

ที่แกนหลัก TensorFlow คือทั้งหมดที่เกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม dataflow และใช้ประโยชน์จากเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่แตกต่างกันเพื่อทำให้การคำนวณทางคณิตศาสตร์ง่ายขึ้นและใช้งานง่ายขึ้น คุณสมบัติหลักบางประการที่ทำให้ TensorFlow เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสูงสุด ได้แก่:

• ทำงานอย่างมีประสิทธิภาพด้วยนิพจน์ทางคณิตศาสตร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่เกี่ยวข้องกับอาร์เรย์ n มิติและเวกเตอร์
• รองรับแนวคิดโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกได้อย่างง่ายดาย
• ให้ GPU และความสามารถในการประมวลผลของ CPU
• นำเสนอความสามารถในการปรับขนาดของการคำนวณในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เครื่องจักรและระบบต่างๆ

คุณสมบัติเหล่านี้ร่วมกันทำให้ TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กที่สมบูรณ์แบบสำหรับระบบอัจฉริยะในระดับการผลิต

บทแนะนำ TensorFlow นี้จะช่วยคุณตั้งค่าและติดตั้ง TensorFlow เรายังจะพูดถึงเชิงลึกเกี่ยวกับกรณีการใช้งาน คุณลักษณะ ข้อดี ข้อจำกัด และอื่นๆ อีกมากมาย!

การติดตั้ง TensorFlow

ในบทช่วยสอนนี้ เราจะดู TensorFlow Python API ที่ทำงานร่วมกับ Python 3.3+ เวอร์ชัน Linux Only นี้ต้องใช้ Cuda Toolkit และ cuDNN

อันดับแรก เราจะเริ่มต้นด้วยการใช้ตัวจัดการแพ็คเกจ Conda เพื่อติดตั้ง TensorFlow ลงบนระบบของเรา ด้วยวิธีนี้ เราสามารถแยกสภาพแวดล้อมต่างๆ ออกจากระบบเดียวได้ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการติดตั้ง Conda จาก ที่ นี่

เมื่อคุณติดตั้ง Conda และเข้าที่แล้ว คุณสามารถสร้างสภาพแวดล้อมที่จะใช้ได้อย่างรวดเร็วในขณะที่กำลังติดตั้งและใช้งาน TensorFlow หลังจากติดตั้ง Conda เราสามารถสร้างสภาพแวดล้อมที่เราจะใช้สำหรับการติดตั้งและใช้งาน TensorFlow บรรทัดของโค้ดต่อไปนี้จำเป็นสำหรับการตั้งค่าสภาพแวดล้อมด้วยไลบรารีที่สำคัญเพิ่มเติม เช่น NumPy เป็นต้น ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการทำงานกับ TensorFlow:

conda สร้าง –name TensorflowEnv biopython

เพื่อให้สิ่งต่าง ๆ ง่ายขึ้นสำหรับคุณ คุณสามารถติดตั้ง biopython อย่างที่เรามีข้างต้น แทนที่จะติดตั้ง NumPy Biopython ในตัวมันเองรวมถึง NumPy และแพ็คเกจสำคัญอื่นๆ ที่จำเป็นในขณะที่ทำงานกับ TensorFlow นอกจากนี้ คุณยังสามารถติดตั้งแพ็คเกจที่คุณต้องการได้เสมอโดยใช้คำสั่ง pip install หรือ conda install

เมื่อสภาพแวดล้อมของเราถูกสร้างขึ้นแล้ว เราต้องเปิดใช้งานโดเมนเพื่อเริ่มทำงาน เมื่อเราเปิดใช้งานสภาพแวดล้อมแล้ว เราจะเริ่มใช้แพ็คเกจต่าง ๆ ที่มีให้โดยไม่ต้องผสมกับแพ็คเกจอื่น ๆ ที่ติดตั้งทั่วโลก นี่คือบรรทัดของรหัสที่สามารถใช้สำหรับเปิดใช้งานสภาพแวดล้อม conda:

แหล่งที่มาเปิดใช้งาน TensorFlowEnv

สิ่งหนึ่งที่ควรทราบที่นี่คือเครื่องมือการติดตั้ง pip เป็นส่วนสำคัญของสภาพแวดล้อม Conda ด้วยวิธีนี้เราจะสามารถติดตั้งไลบรารี TensorFlow ได้ แต่ก่อนที่จะดำเนินการดังกล่าว คุณควรอัปเดต pip เป็นเวอร์ชันล่าสุดโดยใช้บรรทัดโค้ดต่อไปนี้:

ติดตั้ง pip – อัพเกรด pip

ตอนนี้ เพียงเรียกใช้คำสั่งที่กล่าวถึงด้านล่างเพื่อติดตั้ง TensorFlow อย่างรวดเร็ว:

pip ติดตั้งเทนเซอร์โฟลว์

การดาวน์โหลด TensorFlow ครั้งสุดท้ายอาจใช้เวลาหลายนาที ดังนั้นโปรดอดใจรอ ในระหว่างนี้ ให้ไปข้างหน้าและพยายามทำความเข้าใจว่าเทนเซอร์หมายถึงอะไร

เทนเซอร์คืออะไร?

ตามที่ชื่อเครื่องมือแนะนำ TensorFlow จัดเตรียมฟังก์ชันพื้นฐานสำหรับการกำหนดฟังก์ชันโดยใช้เทนเซอร์และคำนวณความแตกต่างของฟังก์ชัน ณ จุดนี้ เป็นสิ่งสำคัญที่ต้องใช้เวลาสักครู่เพื่อดูว่าเทนเซอร์คืออะไร

พูดง่ายๆ เทนเซอร์เป็นเพียงอาร์เรย์มิติที่สูงกว่าที่สามารถใช้เพื่อแสดงถึงข้อมูลจำนวนมหาศาลในรูปแบบของตัวเลขในแง่ของการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ NumPy และไลบรารีอาร์เรย์ n–d อื่น ๆ ก็มีให้ใช้งานเช่นกัน แต่ TensorFlow นั้นโดดเด่นกว่าใครด้วยการจัดหาวิธีการสร้างฟังก์ชันเทนเซอร์ที่ช่วยให้ค้นหาอนุพันธ์ได้โดยอัตโนมัติ

ที่มาของภาพ

เมื่อตัดสินแล้ว มาดูการใช้งาน TensorFlow เพิ่มเติมกันบ้าง

กรณีการใช้งานของ TensorFlow

TensorFlow ทำให้ง่ายต่อการสร้างแผนผังการตัดสินใจหรือเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด k และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องอื่น ๆ เพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ภาพด้านล่างแสดงถึงระบบนิเวศทั้งหมดของ TensorFlow:

ดังที่คุณเห็นจากภาพด้านบน TensorFlow ผสานรวมอย่างราบรื่นและให้การพึ่งพาที่รวมถึงการประมวลผล Cpp, Python, GPU และสามารถใช้เพื่อรวมเข้ากับนักเทียบท่าได้เช่นกัน

ที่มาของภาพ

ตอนนี้ มาทำความเข้าใจแนวคิดของ TensorBoard ใน TensorFlow กัน

TensorBoard ใน TensorFlow

TensorBoard เป็นเพียงชุดเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลที่มีให้โดย TensorFlow สำหรับการสร้างกราฟและการแสดงภาพที่ราบรื่น ใช้งานง่าย และเข้าใจง่าย เมื่อใช้บอร์ดนี้ คุณยังสามารถพล็อตเมตริกเชิงปริมาณต่างๆ เกี่ยวกับกราฟและให้ข้อมูลเพิ่มเติม เช่น รูปภาพเพื่อส่งต่อ

ที่มาของภาพ

การทำงานใน TensorFlow

TensorFlow ทำงานบนหลายแพลตฟอร์ม และวิธีการติดตั้งที่ตามมาคือ Linux เท่านั้น ซึ่งค่อนข้างน่าเบื่อกว่าการติดตั้ง CPU เท่านั้น อย่างไรก็ตาม คุณสามารถติดตั้งโดยใช้สภาพแวดล้อม conda หรือ pip ในแง่ของการดำเนินงาน แอปพลิเคชัน TensorFlow เป็นมากกว่าการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่อง และสนับสนุนด้านที่แตกต่างและจำเป็นทั้งหมดของการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น การเรียนรู้เสริมแรง การเรียนรู้ภายใต้การดูแล และอื่นๆ เทคนิคเหล่านี้มีความสำคัญต่อการพัฒนาแอปพลิเคชันที่มุ่งเน้นเป้าหมาย เช่น การช่วยให้หุ่นยนต์นำทางในภูมิประเทศที่ไม่เรียบ ชนะในวิดีโอเกม เป็นต้น

การประยุกต์ใช้ TensorFlow

TensorFlow มาพร้อมกับแอพพลิเคชั่นมากมายที่วิศวกรและนักวิทยาศาสตร์สามารถใช้ได้ ในการเริ่มต้น TensorFlow ทำให้ง่ายต่อการสำรวจกลยุทธ์การเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ เช่น Google Translate, การสรุปข้อความ, การจดจำภาพ, การวิเคราะห์ความรู้สึกและอื่น ๆ อีกมากมาย

ซอฟต์แวร์นี้ได้รับความไว้วางใจและใช้งานโดยผู้นำในอุตสาหกรรมและยักษ์ใหญ่อย่าง Uber, IBM, Dropbox, Airbnb, Facebook, Google, Instagram และอีกมากมาย ดังนั้นทุกที่ที่คุณต้องการการเรียนรู้ของเครื่องที่แข็งแกร่งหรืออัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกหรือระบบที่สามารถเรียนรู้ได้อย่างอิสระ คุณจะพบกับ TensorFlow ในการทำงานจริง

Tensorflow – คุณสมบัติ ข้อดี และข้อจำกัด

ตอนนี้เราเข้าใจการทำงานและแอปพลิเคชันพื้นฐานของ TensorFlow แล้ว มาเจาะลึกกันและหารือเกี่ยวกับคุณสมบัติ ข้อดี และข้อเสียของ TensorFlow ในฐานะไลบรารีการเขียนโปรแกรมซอฟต์แวร์

TensorFlow มีคุณลักษณะหลากหลายและมี API สำหรับ C++, MATLAB, Python พร้อมด้วยภาษาโปรแกรมอื่นๆ มากมายที่รองรับ ในแต่ละวันที่ผ่านไป เมื่อแมชชีนเลิร์นนิงและเครื่องมือเบื้องหลังมีความซับซ้อนมากขึ้น TensorFlow ก็พัฒนาขึ้นเช่นกัน ในการประชุมสุดยอดล่าสุด TensorFlow ได้แนะนำไลบรารีจาวาสคริปต์สำหรับการทำงานกับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่เรียกว่า tensorflow.js ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ Playground.tensorflow.org คุณสามารถดูการเปลี่ยนแปลงแบบเรียลไทม์ได้ที่นี่ เด็ดแค่ไหน!

ตอนนี้ มาดูข้อดีที่สำคัญบางประการของการใช้ TensorFlow ในโครงการและความพยายามของแมชชีนเลิร์นนิง:

• TensorBoard ที่มาพร้อมกับ TensorFlow นั้นยอดเยี่ยมสำหรับการสร้างภาพข้อมูลที่เรียบง่ายและรวดเร็ว เพื่อถ่ายทอดสิ่งที่คุณค้นพบไปยังผู้คนจำนวนมาก
• TensorFlow เป็นแพลตฟอร์มที่ไม่เชื่อเรื่องพระเจ้าโดยเนื้อแท้ ดังนั้นจึงสามารถใช้กับแพลตฟอร์มและภาษาต่างๆ ได้ตามที่คุณต้องการ
• โมเดลการฝึกอบรม TensorFlow นั้นง่าย ทั้งบน GPU และ CPU แบบกระจายการประมวลผล
• TensorFlow มาพร้อมกับความสามารถในการสร้างความแตกต่างโดยอัตโนมัติ ด้วยวิธีนี้ จะเป็นประโยชน์ต่ออัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไล่ระดับ
• รองรับการคำนวณแบบอะซิงโครนัส คิว และเธรด
• สุดท้ายแต่ไม่ท้ายสุด ไลบรารีนี้เป็นโอเพ่นซอร์สทั้งหมด ทำให้สามารถแก้ไขและปรับปรุงเพิ่มเติมได้ตามทางเลือกของนักพัฒนา

ตอนนี้ มาดูข้อจำกัดหรือข้อเสียของ TensorFlow กัน ข้อบกพร่องเหล่านี้กำลังดำเนินการอยู่ในขณะที่คุณอ่านข้อความนี้ และเมื่อเวลาผ่านไป นักพัฒนาจะแก้ไขข้อบกพร่องเหล่านี้ได้

• TensorFlow มาพร้อมกับหน่วยความจำ GPU ที่อาจขัดแย้งกับ Theano หากทั้งคู่มีความสำคัญในขอบเขตแอปพลิเคชันเดียวกัน
• TensorFlow ขาดการสนับสนุน OpenCL
• ในการทำงานกับ TensorFlow ได้อย่างเหมาะสม คุณต้องมีความเข้าใจและความรู้เกี่ยวกับแคลคูลัส พีชคณิต และอย่าลืม – การเรียนรู้ของเครื่อง

บทสรุป

ในบทช่วยสอนนี้ เราได้เห็นแล้วว่า TensorFlow คืออะไร มีการติดตั้งอย่างไร เซ็นเซอร์คืออะไร พร้อมกับแอปพลิเคชัน คุณสมบัติ ประโยชน์ และข้อจำกัดต่างๆ ของการใช้ TensorFlow หากคุณได้อ่านมาถึงตอนนี้ เป็นไปได้ว่าคุณต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการทำงานกับ TensorFlow

บทแนะนำเบื้องต้นนี้เขียนขึ้นเพื่อให้คุณมีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับ TensorFlow ในฐานะเครื่องมือ ด้วยความรู้นี้เคียงข้างคุณ คุณจะสามารถดำดิ่งสู่โลกของการสร้างและฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้ไลบรารี TensorFlow แบบโอเพนซอร์ส

หากคุณยังคงรู้สึกติดขัด ให้ตรวจสอบ การรับรองขั้นสูงในการเรียนรู้ของเครื่องและคลาวด์ ซึ่งเราจะนำคุณมาจากพื้นฐานและช่วยคุณพัฒนาแบบจำลองและระบบของคุณ หลักสูตรนี้เปิดสอนโดยความร่วมมือกับ IIT-Madras และออกแบบมาเพื่อช่วยเหลือทั้งผู้เริ่มต้นและผู้ที่มีประสบการณ์

เข้าร่วม หลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่อง จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

ตรวจสอบและลงทะเบียนวันนี้!