Uvod u Tensorflow - Glavne komponente i karakteristike

Sadržaj:

Anonim

Uvod u Tensorflow

TensorFlow je jedna od najpopularnijih biblioteka otvorenog koda koju je izvorno razvio Google, a koja izvodi numeričke proračune koristeći grafikone protoka podataka. U doba umjetne inteligencije, TensorFlow dolazi sa snažnom podrškom za strojno i duboko učenje. To je Python koji može pokrenuti duboke neuronske mreže za prepoznavanje slike, umetanje riječi, rukom pisane cifre i stvaranje različitih modela sekvence. Fleksibilna arhitektura omogućava jednostavno raspoređivanje računanja na raznim platformama poput CPU-a, GPU-a (Graphics Processing Unit ) i klastera poslužitelja. TensorFlow se može koristiti za stvaranje algoritama u svrhu vizualizacije objekata, kao i za osposobljavanje stroja da prepozna objekt. Također, podaci mogu koristiti za razumijevanje obrazaca i ponašanja velikih skupova podataka, korištenje modela analize raspoloženja. Budući da strojno učenje u današnje vrijeme široko koristi, mnoge organizacije koriste Tensorflow.

Glavne komponente Tensorflowa

U gornjem dijelu smo proučavali Uvod u tensorflow, Sada idemo naprijed sa glavnim komponentama tensorflowa. Tenzori su glavne komponente u TensorFlowu. Oni su definirani kao višedimenzionalni niz ili popis koji su osnovne strukture podataka u jeziku TensorFlow. Spojni rubovi u bilo kojem dijagramu protoka koji se nazivaju Graf protoka podataka jesu tenzori. To su multilinearne karte koje mogu biti bilo što, od vektorskih prostora do stvarnih brojeva. Dakle, tenzor može biti skalarni ili vektorski ili matrični. Programi TensorFlow obično su strukturirani u fazu konstrukcije koja sastavlja graf i fazu izvršenja koja koristi sesiju za izvršenje.

Tenzori se identificiraju pomoću sljedeća tri parametra:

1. Rang

Jedinica dimenzije opisana unutar tenzora naziva se rang. Identificira broj dimenzija tenzora.

2. Oblik

Broj redova i stupaca zajedno definira oblik Tenzora.

3. Upišite

Vrsta opisuje vrstu podataka dodijeljenu Tensorovim elementima.

Za izgradnju Tenzora moramo razmotriti izgradnju n-dimenzionalnog niza i pretvorbu n-dimenzionalnog niza. Različite dimenzije u uvodu u tensorflow su sljedeće.

  • Jednodimenzionalni tenzor:

To je normalna struktura nizova koja uključuje jedan skup vrijednosti iste vrste podataka.

  • Dvodimenzionalni tenzor:

Za stvaranje dvodimenzionalnog Tenzora koristi se redoslijed nizova.

Važno je razumjeti da se kreiraju graf i sesije koji upravljaju Tenzorima i stvaraju odgovarajući izlaz. Pomoću grafikona imamo izlaz koji određuje matematičke proračune između tenzora. Grafikoni spašavaju računanje samo dohvaćanjem potrebnih vrijednosti pokretanjem određenih podgrafa, olakšavanjem raspodijeljenog računanja, dijeljenjem rada na više uređaja. Također, mnogi uobičajeni modeli strojnog učenja vizualizirani su u obliku grafova.

Značajke Tensorflowa

Dok smo raspravljali o uvodu u Tensorflow, sada ćemo naučiti o karakteristikama Tensorflowa koje su dolje navedene:

  • Uz TensorFlow vizualizacija grafikona postaje lakša u usporedbi s drugim knjižnicama poput Numpy itd.
  • TensorFlow je knjižnica otvorenog koda koja nudi fleksibilnost u pogledu modularnosti u radu.
  • Jednostavan trening za CPU kao i za GPU za raspodijeljeno računanje.
  • TensorFlow osigurava paralelne treninge neuronske mreže, što modele čini efikasnim na velikim sustavima
  • Sadrži stupac značajki koji pomaže u premošćivanju ulaznih podataka s modelom.
  • Pruža opsežan paket funkcija i klasa koji korisnicima omogućuju definiranje modela ispočetka.
  • Pomoću TensorBoarda može se ocijeniti različita reprezentacija modela i potrebne izmjene tijekom uklanjanja pogrešaka.
  • TensorFlow razdvaja definiciju računanja od njihovog izvođenja.

Primjene Tensorflowa

TensorFlow može se koristiti za izgradnju bilo koje vrste algoritama dubokog učenja poput CNN, RNN, DBN, FeedForward neuronske mreže, za obradu prirodnog jezika itd. U uvodu u TensorFlow postoji nekoliko programskih elemenata, poput konstanti, varijabli, držača, sesija itd. Ima širok raspon aplikacija od kojih su neke spomenute u nastavku.

  • Sustavi za prepoznavanje govora
  • Prepoznavanje slike / videozapisa
  • Vožnja osobnim automobilima
  • Sažetak teksta
  • Analiza osjećaja
  • Duboka neuronska mreža za rangiranje pretraživanja
  • Mobilna obrada slike i videa
  • Masivne multitask mreže za otkrivanje droga
  • Optičko prepoznavanje znakova za prijevod u stvarnom vremenu

Prednosti i nedostaci Tensorflowa

Kako smo proučavali karakteristike i uvod u TensorFlow, sada ćemo razumjeti prednosti i nedostatke TensorFlow-a kako slijedi :

Prednosti Tensorflowa

  • Biblioteka TensorFlow dolazi s paketom alata za vizualizaciju - TensorBoard, za bolje računalne vizualizacije grafikona.
  • Biblioteka otvorenog koda za složene analize.
  • TensorFlow podržava više jezika klijenta: JavaScript, Python, C ++, Go, Java i Swift.
  • Prednost besprijekornih performansi, brzih ažuriranja i čestih novih izdanja s novim značajkama.
  • Pruža dobru metodu za uklanjanje pogrešaka jer izvršava dijelove grafikona koji olakšavaju unošenje i dohvaćanje diskretnih podataka preko ruba.
  • Knjižnice se mogu rasporediti na različitim hardverima (mobilni uređaji, računala sa složenim postavkama)
  • Visoko paralelna neuronska mreža koja okuplja velike distribuirane sustave.
  • Uz TensorFlow omogućuje jednostavno dijeljenje obučenog modela.

Nedostaci Tensorflowa

  • TensorFlow ne nudi simboličke petlje, ali postoji zaobilazno rješenje pomoću konačnog razvlačenja (kopanja).
  • Korisnici sustava Windows moraju instalirati TensorFlow koristeći knjižnicu paketa python, pip jer je to prikladnije za Linux korisnike.
  • Nedostaje i brzina i upotreba u usporedbi s konkurentima.
  • Trenutno su jedini podržani GPU-ovi od NVIDIA.
  • Jedina cjelovita podrška jezika je Python, što je nedostatak jer se povećava broj drugih jezika u dubokom učenju.
  • Iako je TensorFlow moćniji i bolji za Dubinsko učenje, ali nije prikladan za jednostavnije zadatke.

Preporučeni članci

Ovo je vodič kroz Uvod u Tensorflow. Ovdje smo razgovarali o Uvodu u Tensorflow s glavnim komponentama, karakteristikama, prednostima i nedostacima Tensorflowa. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -

  1. TensorFlow vs Caffe
  2. Tensorflow vs Pytorch
  3. Python vs Groovy
  4. JavaScript vs VBScript
  5. Najboljih 6 usporedbi CNN-a i RNN-a