Úvod do Tensorflow

TensorFlow je jednou z nejpopulárnějších knihoven open source původně vyvinutých společností Google, která provádí numerické výpočty pomocí grafů toku dat. V době umělé inteligence přichází TensorFlow se silnou podporou jak strojového, tak hlubokého učení. Je založen na Pythonu, který může provozovat hluboké neuronové sítě pro rozpoznávání obrázků, vkládání slov, klasifikaci ručně psaných číslic a vytváření různých sekvenčních modelů. Jeho flexibilní architektura umožňuje snadné nasazení výpočtu na různých platformách, jako jsou CPU, GPU (Graphics Processing Unit ) a klastry serverů. TensorFlow lze použít k vytvoření algoritmů pro vizualizaci objektů, také k zaškolení stroje k rozpoznání objektu. Může také použít data k pochopení vzorců a chování z velkých datových sad, nasazení modelu analýzy sentimentu. Protože strojové učení má v dnešní době široké využití, mnoho organizací používá Tensorflow.

Hlavní komponenty Tensorflow

Ve výše uvedené části jsme se zabývali úvodem do tensorflowu, nyní jdeme vpřed s hlavními komponenty tensorflowu. Tenzory jsou hlavními komponentami TensorFlow. Jsou definovány jako vícerozměrné pole nebo seznam, což jsou základní datové struktury v jazyce TensorFlow. Spojovací hrany v jakémkoli vývojovém diagramu zvaném Data Flow Graph jsou Tenzory. Jedná se o multineární mapy, které mohou být cokoli od vektorových prostorů po reálná čísla. Tenzor tedy může být skalární nebo vektorový nebo maticový. Programy TensorFlow jsou obvykle strukturovány do fáze výstavby, která sestavuje graf, a fáze provádění, která používá relaci k provedení.

Tenzory jsou identifikovány následujícími třemi parametry:

1. Pořadí

Jednotka dimenze popsaná v tenzoru se nazývá hodnost. Identifikuje počet rozměrů tenzoru.

2. Tvar

Počet řádků a sloupců společně definuje tvar Tensoru.

3. Zadejte

Typ popisuje datový typ přiřazený k prvkům Tensoru.

Pro sestavení Tensoru musíme zvážit vytvoření n-rozměrného pole a převedení n-rozměrného pole. Různé rozměry v úvodu tensorflow jsou následující.

  • Jednorozměrný tenzor:

Je to normální struktura pole, která obsahuje jednu sadu hodnot stejného datového typu.

  • Dvourozměrný tenzor:

K vytvoření dvourozměrného Tensoru se používá posloupnost polí.

Je důležité pochopit, že se vytvoří graf a relace, které řídí tenzory a generují odpovídající výstup. S pomocí grafu máme výstup specifikující matematické výpočty mezi Tensory. Grafy ukládají výpočet pouze načtením hodnot, které požadujeme, spuštěním specifických podgrafů, usnadňují distribuovaný výpočet a rozdělují práci na více zařízení. Také mnoho běžných modelů strojového učení je vizualizováno jako grafy.

Charakteristika Tensorflow

Jak jsme diskutovali o úvodu do Tensorflow, nyní se dozvíme o vlastnostech Tensorflow, které jsou uvedeny níže:

  • S TensorFlow je vizualizace grafu jednodušší ve srovnání s jinými knihovnami, jako je Numpy atd.
  • TensorFlow je knihovna s otevřeným zdrojovým kódem, která nabízí flexibilitu, pokud jde o modularitu provozu.
  • Snadno trénovatelný na CPU i GPU pro distribuované výpočty.
  • TensorFlow poskytuje školení Parallel Neural Network Training, díky kterému jsou modely efektivní ve velkých systémech
  • Má sloupec funkcí, který pomáhá při přemostění vstupních dat s modelem.
  • Poskytuje rozsáhlou sadu funkcí a tříd, které umožňují uživatelům definovat modely od nuly.
  • S TensorBoard lze vyhodnotit odlišnou reprezentaci modelu a provést potřebné změny při jeho ladění.
  • TensorFlow odděluje definici výpočtů od jejich provedení.

Aplikace Tensorflow

TensorFlow lze použít k vytváření libovolných typů algoritmů Deep Learning, jako jsou CNN, RNN, DBN, FeedForward Neural Network, pro zpracování přirozeného jazyka atd. V úvodu TensorFlow je několik programovacích prvků, jako jsou konstanty, proměnné, zástupné symboly, relace atd. Má širokou škálu aplikací, z nichž některé jsou uvedeny níže.

  • Systémy rozpoznávání řeči
  • Rozpoznání obrazu / videa
  • Auta s vlastním pohonem
  • Shrnutí textu
  • Analýza sentimentu
  • Hluboká neuronová síť pro hodnocení vyhledávání
  • Mobilní zpracování obrazu a videa
  • Masivní multitaskové sítě pro objevování drog
  • Optické rozpoznávání znaků pro překlad v reálném čase

Výhody a nevýhody Tensorflow

Když jsme studovali vlastnosti a úvod do TensorFlow, nyní pochopíme výhody a nevýhody TensorFlow :

Výhody Tensorflow

  • Knihovna TensorFlow přichází s sadou nástrojů pro vizualizaci - TensorBoard, pro lepší vizualizaci výpočtových grafů.
  • Otevřená zdrojová knihovna pro komplexní analýzu.
  • TensorFlow podporuje více jazyků klienta: JavaScript, Python, C ++, Go, Java a Swift.
  • Výhodou plynulého výkonu, rychlých aktualizací a častých nových vydání s novými funkcemi.
  • Poskytuje dobrou metodu ladění, protože provádí dílčí části grafu, což usnadňuje vkládání a načítání diskrétních dat na hranu.
  • Knihovny lze nasadit na celou řadu hardwaru (mobilní zařízení, počítače s komplexním nastavením)
  • Vysoce paralelní neuronová síť, která obsahuje velké distribuované systémy.
  • S TensorFlow umožňuje snadné sdílení vyškoleného modelu.

Nevýhody Tensorflow

  • TensorFlow nenabízí symbolické smyčky, ale existuje řešení využívající konečné rozvinutí (bucketing).
  • Uživatelé Windows potřebují nainstalovat TensorFlow pomocí knihovny balíčků python, pip, protože je vhodnější pro uživatele Linuxu.
  • Ve srovnání s konkurencí postrádá rychlost i využití.
  • V současné době jsou podporovány pouze grafické jednotky NVIDIA.
  • Jedinou plnou jazykovou podporou je Python, což je nevýhoda, protože v hlubokém učení se zvyšuje počet dalších jazyků.
  • TensorFlow je sice výkonnější a lepší pro Deep Learning, ale není vhodný pro jednodušší úkoly.

Doporučené články

Toto byl průvodce Úvodem do Tensorflow. Zde jsme diskutovali Úvod do Tensorflowu s hlavními komponenty, charakteristikami, výhodami a nevýhodami Tensorflowu. Další informace naleznete také v následujících článcích -

  1. TensorFlow vs Caffe
  2. Tensorflow vs Pytorch
  3. Python vs Groovy
  4. JavaScript vs VBScript
  5. Top 6 Porovnání mezi CNN vs RNN

Kategorie:

Velká data