Wprowadzenie do Tensorflow - Główne elementy i cechy charakterystyczne

Wprowadzenie do Tensorflow

TensorFlow to jedna z najpopularniejszych bibliotek Open Source pierwotnie opracowanych przez Google, która wykonuje obliczenia numeryczne przy użyciu grafów przepływu danych. W erze sztucznej inteligencji TensorFlow ma silne wsparcie zarówno dla uczenia maszynowego, jak i głębokiego. Jest oparty na języku Python, który może obsługiwać głębokie sieci neuronowe w celu rozpoznawania obrazów, osadzania słów, ręcznej klasyfikacji cyfr i tworzenia różnych modeli sekwencji. Jego elastyczna architektura pozwala na łatwe wdrażanie obliczeń na różnych platformach, takich jak procesory, procesory graficzne (Graphics Processing Unit ) i klastry serwerów. TensorFlow może być wykorzystywany do tworzenia algorytmów w celu wizualizacji obiektów, a także do szkolenia maszyny w zakresie rozpoznawania obiektu. Ponadto może wykorzystać dane do zrozumienia wzorców i zachowania dużych zbiorów danych, wdrożenia modelu analizy sentymentów. Ponieważ uczenie maszynowe ma obecnie szerokie zastosowanie, wiele organizacji korzysta z Tensorflow.

Główne elementy Tensorflow

W powyższej sekcji studiowaliśmy na temat wprowadzenia do tensorflow. Teraz zajmiemy się głównymi składnikami tensorflow. Tensory są głównymi komponentami TensorFlow. Są one zdefiniowane jako wielowymiarowa tablica lub lista, które są podstawowymi strukturami danych w języku TensorFlow. Krawędzie łączące na dowolnym schemacie przepływu zwanym wykresem przepływu danych to Tensory. Są to mapy wieloliniowe, którymi mogą być wszystko, od przestrzeni wektorowych po liczby rzeczywiste. Tak więc tensor może być skalarem, wektorem lub macierzą. Programy TensorFlow są zwykle podzielone na fazę budowy, która składa się z wykresu, i fazę wykonania, która wykorzystuje sesję do wykonania.

Tensory są identyfikowane przez następujące trzy parametry:

1. Ranga

Jednostka wymiaru opisana w tensorze nazywa się rangą. Określa liczbę wymiarów tensora.

2. Kształt

Liczba rzędów i kolumn razem określa kształt Tensora.

3. Wpisz

Typ opisuje typ danych przypisany do elementów Tensor.

Aby zbudować Tensor, musimy rozważyć zbudowanie macierzy n-wymiarowej i konwersję macierzy n-wymiarowej. Różne wymiary we wstępie do tensorflow są następujące.

• Tensor jednowymiarowy:

Jest to normalna struktura tablicowa, która zawiera jeden zestaw wartości tego samego typu danych.

• Dwuwymiarowy tensor:

Do utworzenia dwuwymiarowego Tensora używana jest sekwencja tablic.

Ważne jest, aby zrozumieć, że wykres i sesje są tworzone, które zarządzają Tensorami i generują odpowiednie dane wyjściowe. Za pomocą wykresu otrzymujemy dane wyjściowe określające obliczenia matematyczne między Tensorami. Wykresy oszczędzają obliczenia, pobierając tylko wymagane przez nas wartości, uruchamiając określone podgrafy, ułatwiając obliczenia rozproszone, dzieląc pracę na wiele urządzeń. Ponadto wiele popularnych modeli uczenia maszynowego jest wizualizowanych jako wykresy.

Charakterystyka Tensorflow

Podczas omawiania wprowadzenia do Tensorflow, teraz dowiemy się o cechach Tensorflow, które są jak poniżej:

• Dzięki TensorFlow wizualizacja wykresu staje się łatwiejsza w porównaniu do innych bibliotek, takich jak Numpy itp.
• TensorFlow to biblioteka typu open source, która oferuje elastyczność pod względem modułowości w działaniu.
• Łatwo trenować zarówno na procesorze, jak i na GPU do przetwarzania rozproszonego.
• TensorFlow zapewnia równoległe szkolenie sieci neuronowej, dzięki czemu modele są wydajne w systemach na dużą skalę
• Ma kolumnę funkcji, która pomaga w łączeniu danych wejściowych z modelem.
• Zapewnia szeroki zestaw funkcji i klas, które pozwalają użytkownikom definiować modele od zera.
• Za pomocą TensorBoard można ocenić inną reprezentację modelu i wprowadzić niezbędne zmiany podczas debugowania.
• TensorFlow oddziela definicję obliczeń od ich wykonania.

Zastosowania Tensorflow

TensorFlow może być wykorzystywany do budowy dowolnego rodzaju algorytmów głębokiego uczenia, takich jak CNN, RNN, DBN, FeedForward Neural Network, do przetwarzania języka naturalnego itp. Istnieje kilka elementów programowania we wstępie do TensorFlow, takich jak stałe, zmienne, symbole zastępcze, sesje itp. Ma szeroki zakres zastosowań, z których niektóre są wymienione poniżej.

• Systemy rozpoznawania mowy
• Rozpoznawanie obrazu / wideo
• Samochody samojezdne
• Podsumowanie tekstu
• Analiza sentymentów
• Głęboka sieć neuronowa dla rankingu wyszukiwania
• Mobilne przetwarzanie obrazu i wideo
• Ogromne sieci wielozadaniowe do odkrywania leków
• Optyczne rozpoznawanie znaków do tłumaczenia w czasie rzeczywistym

Zalety i wady Tensorflow

Po przestudiowaniu charakterystyk i wstępu do TensorFlow teraz zrozumiemy zalety i wady TensorFlow :

Zalety Tensorflow

• Biblioteka TensorFlow zawiera zestaw narzędzi wizualizacyjnych - TensorBoard, dla lepszych wizualizacji graficznych.
• Biblioteka Open Source do kompleksowej analizy.
• TensorFlow obsługuje wiele języków klienta: JavaScript, Python, C ++, Go, Java i Swift.
• Zaletą płynnej wydajności, szybkich aktualizacji i częstych nowych wydań z nowymi funkcjami.
• Zapewnia dobrą metodę debugowania, ponieważ wykonuje podsekcje wykresu, co ułatwia wprowadzanie i odzyskiwanie dyskretnych danych na krawędzi.
• Biblioteki można wdrażać na różnych urządzeniach (urządzenia komórkowe, komputery ze złożonymi ustawieniami)
• Wysoce równoległa sieć neuronowa, która składa się z dużych systemów rozproszonych.
• Dzięki TensorFlow umożliwia łatwe udostępnianie wyszkolonego modelu.

Wady Tensorflow

• TensorFlow nie oferuje pętli symbolicznych, ale istnieje obejście polegające na wykorzystaniu skończonego rozwijania (segmentowania).
• Użytkownicy systemu Windows muszą zainstalować TensorFlow przy użyciu biblioteki pakietów python, pip, ponieważ jest on bardziej odpowiedni dla użytkowników systemu Linux.
• Brakuje zarówno szybkości, jak i użytkowania w porównaniu z konkurencją.
• Obecnie jedynymi obsługiwanymi procesorami graficznymi są NVIDIA.
• Jedyne pełne wsparcie językowe to Python, co jest wadą, ponieważ zwiększa się liczba innych języków w głębokim uczeniu się.
• Chociaż TensorFlow jest bardziej wydajny i lepszy do głębokiego uczenia się, ale nie nadaje się do prostszych zadań.

Polecane artykuły

Jest to przewodnik po wprowadzeniu do Tensorflow. Tutaj omówiliśmy Wprowadzenie do Tensorflow z głównymi składnikami, cechami, zaletami i wadami Tensorflow. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -

1. TensorFlow vs Caffe
2. Tensorflow vs Pytorch
3. Python vs Groovy
4. JavaScript vs VBScript
5. Top 6 porównań między CNN a RNN