Вступ до Тенсорфлоу
TensorFlow - одна з найпопулярніших бібліотек з відкритим вихідним кодом, спочатку розроблена Google, яка виконує чисельні обчислення, використовуючи графіки потоку даних. В епоху Штучного інтелекту TensorFlow має потужну підтримку як для машинного, так і для глибокого навчання. Саме на основі Python можна запускати глибокі нейронні мережі для розпізнавання зображень, вбудовування слів, рукописної класифікації та створення різних моделей послідовностей. Його гнучка архітектура дозволяє легко розгортати обчислення на різних платформах, таких як процесори, графічні процесори (Graphics Processing Unit ) та кластери серверів. TensorFlow можна використовувати для створення алгоритмів для візуалізації об'єктів, а також для навчання машини для розпізнавання об'єкта. Крім того, він може використовувати дані, щоб зрозуміти закономірності та поведінку з великих наборів даних, розгорнути модель аналізу настроїв. Оскільки машинне навчання сьогодні широко використовує, багато організацій використовують Tensorflow.
Основні компоненти Tensorflow
У вищенаведеному розділі ми вивчали «Вступ до тенсорфлоу». Зараз ми рухаємось до основних компонентів тенсорфлоу. Тензори - основні компоненти TensorFlow. Вони визначаються як багатовимірний масив або список, які є основними структурами даних у мові TensorFlow. З'єднувальні кромки в будь-якій діаграмі потоку, званій графіком потоку даних, є тензорами. Це багатолінійні карти, які можуть бути будь-якими - від векторних просторів до реальних чисел. Таким чином, тензор може бути скалярним, векторним або матричним. Програми TensorFlow зазвичай структуруються у фазу побудови, яка збирає графік, і фазу виконання, яка використовує сеанс для виконання.
Тензори ідентифікуються за такими трьома параметрами:
1. Ранг
Одиниця розмірності, описана в тензорі, називається рангом. Він визначає кількість розмірів тензора.
2. Форма
Кількість рядків і стовпців разом визначають форму тензора.
3. Введіть
Тип описує тип даних, присвоєний елементам Тензора.
Для побудови тензора нам потрібно розглянути можливість створення n-мірного масиву та перетворення n-мірного масиву. Різні розміри у вступі до тенсорфлоу такі.
- Один розмірний тензор:
Це нормальна структура масиву, яка включає в себе один набір значень одного типу даних.
- Двомірний тензор:
Для створення двовимірного тензора використовується послідовність масивів.
Важливо розуміти, що створюється графік і сеанси, які керують тензорами і генерують відповідний вихід. За допомогою графіка ми маємо вихід із зазначенням математичних обчислень між тензорами. Графіки зберігають обчислення, лише отримуючи необхідні нам значення, виконуючи конкретні підграграфи, полегшуючи розподілені обчислення, розділяючи роботу на декілька пристроїв. Також багато поширених моделей машинного навчання візуалізуються як графіки.
Характеристика Тенсдорфлоу
Коли ми обговорювали вступ до Tensorflow, тепер ми збираємося дізнатися про характеристики Tensorflow, які наведені нижче:
- З TensorFlow візуалізація графіка стає простішою порівняно з іншими бібліотеками, такими як Numpy тощо.
- TensorFlow - бібліотека з відкритим кодом, яка пропонує гнучкість з точки зору модульності в роботі.
- Легко навчається як на процесорі, так і на GPU для розподілених обчислень.
- TensorFlow забезпечує навчання паралельних нейронних мереж, що робить моделі ефективними в масштабних системах
- Має стовпчик функцій, який допомагає з’єднувати вхідні дані з моделлю.
- Забезпечує широкий набір функцій та класів, які дозволяють користувачам визначати моделі з нуля.
- За допомогою TensorBoard можна оцінити інше представлення моделі та внести необхідні зміни під час її налагодження.
- TensorFlow відокремлює визначення обчислень від їх виконання.
Застосування Tensorflow
TensorFlow можна використовувати для створення будь-якого типу алгоритмів глибокого навчання, таких як CNN, RNN, DBN, нейронна мережа FeedForward, для обробки природних мов тощо. У вступі до TensorFlow є кілька елементів програмування, як константи, змінні, заповнювачі, сеанси тощо . Він має широкий спектр застосувань, деякі з яких згадані нижче.
- Системи розпізнавання мови
- Розпізнавання зображень / відео
- Самостійне водіння автомобілів
- Узагальнення тексту
- Аналіз почуттів
- Глибока нейронна мережа для рейтингу пошуку
- Мобільна обробка зображень та відео
- Масивні багатозадачні мережі для виявлення наркотиків
- Оптичне розпізнавання символів для перекладу в режимі реального часу
Переваги та недоліки Tensorflow
Коли ми вивчали характеристики та вступ до TensorFlow, тепер ми розберемося з перевагами та недоліками TensorFlow :
Переваги Tensorflow
- Бібліотека TensorFlow поставляється з набором засобів візуалізації - TensorBoard, для кращого обчислювального візуалізації графіків.
- Бібліотека з відкритим кодом для комплексного аналізу.
- TensorFlow підтримує декілька мов клієнта: JavaScript, Python, C ++, Go, Java та Swift.
- Перевага бездоганної продуктивності, швидких оновлень та частих нових версій з новими можливостями.
- Забезпечує хороший метод налагодження, оскільки він виконує підрозділи графіка, що полегшує введення та отримання дискретних даних на край.
- Бібліотеки можуть бути розгорнуті на ряді апаратних засобів (стільникових пристроїв, комп'ютерів зі складними налаштуваннями)
- Високопаралельна нейронна мережа, яка об'єднує великі розподілені системи.
- Завдяки TensorFlow можна легко ділитися навченою моделлю.
Недоліки Tensorflow
- TensorFlow не пропонує символічних циклів, але існує вирішення методу скінченного розгортання (ковзання).
- Користувачам Windows потрібно встановити TensorFlow, використовуючи бібліотеку пакетів python, pip, оскільки це більше підходить для користувачів Linux.
- Не вистачає швидкості та використання в порівнянні з конкурентами.
- В даний час єдиними підтримуваними графічними процесорами є NVIDIA.
- Єдина повноцінна мовна підтримка - це Python, що є недоліком, оскільки в глибокому вивченні збільшується кількість інших мов.
- Хоча TensorFlow є більш потужним і кращим для глибокого навчання, але не підходить для більш простих завдань.
Рекомендовані статті
Це керівництво про Вступ до Тенсдорфлоу. Тут ми обговорили Введення в Tensorflow з основними компонентами, характеристиками, перевагами та недоліками Tensorflow. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- TensorFlow vs Caffe
- Tensorflow vs Pytorch
- Пітон проти Гроови
- JavaScript проти VBScript
- Топ-6 порівнянь між CNN та RNN