Úvod do Tensorflow
TensorFlow je jednou z najpopulárnejších knižníc s otvoreným zdrojovým kódom pôvodne vyvinutých spoločnosťou Google, ktorá vykonáva numerické výpočty pomocou grafov toku údajov. V dobe umelej inteligencie prichádza TensorFlow so silnou podporou strojového aj hlbokého učenia. Je založený na Pythone, ktorý môže prevádzkovať hlboké neurónové siete na rozpoznávanie obrázkov, vkladanie slov, písanie rukou písaných číslic a vytváranie rôznych sekvenčných modelov. Jeho flexibilná architektúra umožňuje ľahké nasadenie výpočtu na rôznych platformách, ako sú CPU, GPU (Graphics Processing Unit ) a klastre serverov. TensorFlow sa dá použiť na vytvorenie algoritmov na vizualizáciu objektov, ako aj na zaškolenie stroja na rozpoznanie objektu. Môže tiež použiť údaje na porozumenie vzorcom a správaniu z veľkých množín údajov, nasadenie modelu analýzy sentimentu. Pretože strojové učenie má v súčasnosti široké využitie, mnoho organizácií používa Tensorflow.
Hlavné komponenty Tensorflow
Vo vyššie uvedenej časti sme študovali Úvod do tensorflowu. Teraz ideme ďalej s hlavnými komponentmi tensorflowu. Tenzory sú hlavnými komponentmi TensorFlow. Sú definované ako viacrozmerné pole alebo zoznam, ktoré sú základnými dátovými štruktúrami v jazyku TensorFlow. Spojovacie hrany v akomkoľvek vývojovom diagrame nazývanom graf toku údajov sú tenzory. Sú to multineárne mapy, ktoré môžu byť čokoľvek od vektorových priestorov po reálne čísla. Tenzor teda môže byť skalárny alebo vektorový alebo matricový. Programy TenzorFlow sú zvyčajne štruktúrované do fázy výstavby, ktorá zostavuje graf, a fázy vykonávania, ktorá na vykonanie používa reláciu.
Tenzory sú identifikované nasledujúcimi tromi parametrami:
1. Poradie
Jednotka dimenzie opísaná v tenzore sa nazýva hodnosť. Identifikuje počet rozmerov tenzora.
2. Tvar
Počet riadkov a stĺpcov spolu definuje tvar Tensoru.
3. Typ
Typ popisuje typ údajov priradený k prvkom Tensoru.
Pri zostavovaní tenzora musíme zvážiť vytvorenie n-rozmerného poľa a konverziu n-rozmerného poľa. Rôzne rozmery v úvode tensorflow sú nasledujúce.
- Jednorozmerný tenzor:
Je to normálna štruktúra poľa, ktorá obsahuje jednu sadu hodnôt rovnakého dátového typu.
- Dvojrozmerný tenzor:
Na vytvorenie dvojrozmerného tenzora sa používa postupnosť polí.
Je dôležité pochopiť, že sa vytvoria grafy a relácie, ktoré riadia tenzory a generujú vhodný výstup. Pomocou grafu máme výstup špecifikujúci matematické výpočty medzi tenzormi. Grafy šetria výpočty iba získavaním požadovaných hodnôt spustením konkrétnych podgrafov, uľahčujú distribuované výpočty a rozdeľujú prácu na viac zariadení. Mnohé bežné modely strojového učenia sa vizualizujú aj ako grafy.
Charakteristiky Tensorflowu
Keď sme diskutovali o úvode do Tensorflowu, teraz sa dozvieme o vlastnostiach Tensorflowu, ktoré sú uvedené nižšie:
- S TensorFlow sa vizualizácia grafu zjednoduší v porovnaní s inými knižnicami, ako je Numpy atď.
- TensorFlow je knižnica s otvoreným zdrojom, ktorá ponúka flexibilitu, pokiaľ ide o modularitu prevádzky.
- Ľahko trénovateľné na procesoroch aj na GPU pre distribuované výpočty.
- TensorFlow poskytuje tréning paralelnej neurónovej siete, vďaka ktorému sú modely efektívne vo veľkých systémoch
- Má stĺpec funkcií, ktorý pomáha pri premostení vstupných údajov s modelom.
- Poskytuje rozsiahlu sadu funkcií a tried, ktoré umožňujú používateľom definovať modely od nuly.
- S programom TensorBoard je možné vyhodnotiť odlišné zobrazenie modelu a potrebné zmeny je možné vykonať pri jeho ladení.
- TensorFlow oddeľuje definíciu výpočtov od ich vykonávania.
Aplikácie Tensorflow
TensorFlow sa dá použiť na zostavenie akéhokoľvek typu algoritmov Deep Learning ako CNN, RNN, DBN, FeedForward Neural Network, na spracovanie prirodzeného jazyka, atď. V úvode TensorFlow je niekoľko programovacích prvkov, ako sú konštanty, premenné, zástupné symboly, relácie atď. Má širokú škálu aplikácií, z ktorých niektoré sú uvedené nižšie.
- Systémy rozpoznávania reči
- Rozpoznávanie obrázkov / videa
- Autá s vlastným riadením
- Zhrnutie textu
- Analýza sentimentu
- Hlboká neurónová sieť na hodnotenie podľa poradia
- Mobilné spracovanie obrazu a videa
- Masívne multitaskové siete na objavovanie liekov
- Optické rozpoznávanie znakov pre preklad v reálnom čase
Výhody a nevýhody Tensorflow
Keď sme študovali charakteristiky a úvod do TensorFlow, teraz pochopíme výhody a nevýhody TensorFlow :
Výhody Tensorflow
- Knižnica TensorFlow sa dodáva so sadou vizualizačných nástrojov - TensorBoard, pre lepšiu vizualizáciu výpočtových grafov.
- Open source library pre komplexnú analýzu.
- TensorFlow podporuje viac jazykov klientov: JavaScript, Python, C ++, Go, Java a Swift.
- Výhoda plynulého výkonu, rýchlych aktualizácií a častých nových vydaní s novými funkciami.
- Poskytuje dobrú metódu ladenia, pretože vykonáva podčasti grafu, ktorý uľahčuje vkladanie a získavanie diskrétnych údajov na hranu.
- Knižnice je možné nasadiť na celý rad hardvéru (mobilné zariadenia, počítače s komplexným nastavením)
- Vysoko paralelná neurónová sieť pozostávajúca z veľkých distribuovaných systémov.
- S TensorFlow umožňuje ľahké zdieľanie vyškoleného modelu.
Nevýhody Tensorflow
- TensorFlow neponúka symbolické slučky, existuje však riešenie, ktoré využíva konečné rozloženie (vedierko).
- Používatelia Windows musia nainštalovať TensorFlow pomocou knižnice balíkov python, pip, pretože je vhodnejší pre používateľov Linuxu.
- V porovnaní s konkurenciou nemá rýchlosť ani použitie.
- V súčasnosti sú jedinými podporovanými GPU NVIDIA.
- Jedinou úplnou jazykovou podporou je Python, čo je nevýhoda, pretože sa v hlbokom učení zvyšuje počet ďalších jazykov.
- Hoci je TensorFlow výkonnejší a lepší pre Deep Learning, nie je vhodný na jednoduchšie úlohy.
Odporúčané články
Toto bol sprievodca Úvodom do Tensorflowu. Tu sme diskutovali Úvod do Tensorflowu s hlavnými komponentmi, charakteristikami, výhodami a nevýhodami Tensorflowu. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- TensorFlow vs Caffe
- Tensorflow vs Pytorch
- Python vs Groovy
- JavaScript vs VBScript
- Top 6 Porovnanie medzi CNN vs RNN