Uvod v Tensorflow - Glavne komponente in značilnosti

Kazalo:

Anonim

Uvod v Tensorflow

TensorFlow je ena najpogosteje uporabljanih odprtokodnih knjižnic, ki jo je prvotno razvil Google in ki izvaja numerične izračune z uporabo grafov pretoka podatkov. V obdobju umetne inteligence TensorFlow prihaja z močno podporo tako za strojno kot za globoko učenje. Na osnovi Pythona lahko poganja globoke nevronske mreže za prepoznavanje slike, vdelavo besed, ročno napisano številsko klasifikacijo in ustvarjanje različnih modelov zaporedja. Njegova prilagodljiva arhitektura omogoča enostavno namestitev izračuna na različnih platformah, kot so CPU, GPU (Graphics Processing Unit ) in grozdi strežnikov. TensorFlow se lahko uporablja za ustvarjanje algoritmov za vizualizacijo predmetov, pa tudi za usposabljanje stroja za prepoznavanje predmeta. Podatke lahko uporabi tudi za razumevanje vzorcev in obnašanja iz velikih nizov podatkov, za uporabo modela analize razpoloženja. Ker je dandanes strojno učenje široko uporabno, številne organizacije uporabljajo Tensorflow.

Glavne komponente Tensorflowa

V zgornjem razdelku smo raziskovali Uvod v tensorflow, Zdaj pa gremo naprej k glavnim komponentam tensorflowa. Tensorji so glavne komponente v TensorFlowu. Opredeljeni so kot večdimenzionalni niz ali seznam, ki so osnovne podatkovne strukture v jeziku TensorFlow. Povezovalni robovi v katerem koli diagramu pretoka, imenovani Graf pretoka podatkov, so tenzorji. To so večlinearni zemljevidi, ki so lahko vse od vektorskih prostorov do resničnih števil. Tako je lahko tenzor skalarni ali vektorski ali matrični. Programi TensorFlow so običajno strukturirani v gradbeno fazo, ki sestavi graf in izvedbeno fazo, ki za izvedbo seje uporablja sejo.

Tenzorji so opredeljeni po naslednjih treh parametrih:

1. Uvrstitev

Enota dimenzionalnosti, opisana v tenzorju, se imenuje rank. Identificira število dimenzij tenzorja.

2. Oblika

Število vrstic in stolpcev skupaj določa obliko Tenzorja.

3. Vnesite

Tip opisuje tip podatkov, dodeljen Tensorjevim elementom.

Za izdelavo tenzorja moramo razmisliti o gradnji n-dimenzionalnega niza in pretvorbi n-dimenzionalnega niza. V uvodu v tensorflow so različne dimenzije naslednje.

  • Enodimenzionalni tenzor:

To je običajna matrična struktura, ki vključuje en niz vrednosti istega tipa podatkov.

  • Dvodimenzionalni tenzor:

Za ustvarjanje dvodimenzionalnega tenzorja se uporablja zaporedje nizov.

Pomembno je razumeti, da se ustvari graf in seje, ki upravljajo tenzorje in ustvarijo ustrezne rezultate. S pomočjo grafa imamo izhod, ki določa matematične izračune med tenzorji. Grafiko prihranijo pri računanju le s pridobivanjem vrednosti, ki jih zahtevamo z izvajanjem določenih podgramov, olajšajo porazdeljeno računanje in razdelijo delo na več naprav. Tudi številni običajni modeli strojnega učenja so predstavljeni kot grafi.

Značilnosti Tensorflowa

Ko smo razpravljali o uvodu v Tensorflow, bomo zdaj spoznali značilnosti Tensorflowa, kot so spodaj:

  • S TensorFlow postane vizualizacija grafa lažja v primerjavi z drugimi knjižnicami, kot so Numpy itd.
  • TensorFlow je odprtokodna knjižnica, ki nudi prilagodljivost glede modularnosti delovanja.
  • Enostaven trening za CPU in GPU za porazdeljeno računalništvo.
  • TensorFlow zagotavlja vzporedno usposabljanje nevronskih mrež, kar modele učinkovito uporablja pri velikih sistemih
  • Ima stolpec s funkcijami, ki pomaga pri povezovanju vhodnih podatkov z modelom.
  • Ponuja obsežen nabor funkcij in razredov, ki uporabnikom omogočajo, da definirajo modele iz nič.
  • S TensorBoardom lahko ocenite drugačno predstavitev modela in potrebne spremembe med njegovo odpravljanjem napak.
  • TensorFlow loči definicijo izračunov od njihove izvedbe.

Uporaba Tensorflowa

TensorFlow lahko uporabimo za izdelavo poljubnih algoritmov globinskega učenja, kot so CNN, RNN, DBN, Nevronska mreža FeedForward, za obdelavo naravnega jezika itd. Ima široko paleto aplikacij, od katerih so nekatere navedene spodaj.

  • Sistemi za prepoznavanje govora
  • Prepoznavanje slike / videa
  • Avtomobili s samovožjo vožnjo
  • Povzetek besedila
  • Analiza občutka
  • Globoko nevronsko omrežje za uvrstitev v iskanje
  • Mobilna obdelava slik in videa
  • Množične večopravilne mreže za odkrivanje drog
  • Optično prepoznavanje znakov za prevod v realnem času

Prednosti in slabosti Tensorflowa

Ko smo preučevali značilnosti in uvod v TensorFlow, bomo razumeli prednosti in slabosti TensorFlowa kot sledi :

Prednosti Tensorflowa

  • Knjižnica TensorFlow prihaja z naborom orodij za vizualizacijo - TensorBoard, za boljše grafične vizualizacije grafov.
  • Odprta izvorna knjižnica za kompleksno analizo.
  • TensorFlow podpira več jezikov strank: JavaScript, Python, C ++, Go, Java in Swift.
  • Prednost brezhibne zmogljivosti, hitre posodobitve in pogoste nove izdaje z novimi funkcijami.
  • Omogoča dobro metodo za odpravljanje napak, saj izvaja delne dele grafa, kar olajša vnašanje in pridobivanje diskretnih podatkov na rob.
  • Knjižnice je mogoče namestiti v več strojne opreme (mobilne naprave, računalniki s kompleksnimi nastavitvami)
  • Zelo vzporedna nevronska mreža, ki sestavlja velike porazdeljene sisteme.
  • S TensorFlow omogoča enostavno deljenje usposobljenega modela.

Slabosti Tensorflowa

  • TensorFlow ne ponuja simboličnih zank, vendar obstaja rešitev s pomočjo končnega odvijanja (žlice).
  • Uporabniki operacijskega sistema Windows morajo namestiti TensorFlow z uporabo knjižnice paketov python, pip, saj je to bolj primerno za uporabnike Linuxa.
  • V primerjavi s svojimi konkurenti nima tako hitrosti kot uporabe.
  • Trenutno so edini podprti grafični procesorji NVIDIA.
  • Edina popolna jezikovna podpora je Python, kar je pomanjkljivost, saj se v poglobljenem učenju poveča število drugih jezikov.
  • Čeprav je TensorFlow močnejši in boljši za globinsko učenje, vendar ni primeren za enostavnejše naloge.

Priporočeni članki

To je vodnik o Uvodu v Tensorflow. Tu smo razpravljali o Uvodu v Tensorflow z glavnimi sestavnimi deli, značilnostmi, prednostmi in slabostmi Tensorflowa. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -

  1. TensorFlow proti Caffe
  2. Tensorflow proti Pytorchu
  3. Python proti Groovy
  4. JavaScript v VBScript
  5. Najboljših 6 primerjav med CNN in RNN