Въведение в Tensorflow

TensorFlow е една от най-популярно използваните библиотеки с отворен код, първоначално разработена от Google, която извършва цифрови изчисления, използвайки графики на потока от данни. В ерата на изкуствения интелект TensorFlow идва със силна подкрепа както за машинно, така и за задълбочено обучение. Той е базиран на Python, който може да управлява дълбоки невронни мрежи за разпознаване на изображения, вграждане на думи, ръкописна цифрова класификация и създаване на различни модели последователности. Гъвкавата му архитектура позволява лесното разгръщане на изчисленията в различни платформи като процесори, графични процесори (Graphics Processing Unit ) и клъстери от сървъри. TensorFlow може да се използва за създаване на алгоритми с цел визуализиране на обекти, както и за обучение на машина да разпознава обекта. Също така, той може да използва данните, за да разбере моделите и поведението от големи набори от данни, да разгърне модел за анализ на настроенията. Тъй като машинното обучение има широко приложение в днешно време, много организации използват Tensorflow.

Основни компоненти на Tensorflow

В горния раздел ние проучихме за Въведение в tensorflow, Сега продължаваме с основните компоненти на tensorflow. Тензорите са основните компоненти в TensorFlow. Те са дефинирани като многоизмерен масив или списък, които са основните структури от данни в езика на TensorFlow. Свързващите ръбове във всяка схема на потока, наречена графика на потока от данни, са тензори. Това са многолинейни карти, които могат да бъдат всичко - от векторни пространства до реалните числа. Така тензорът може да бъде скаларен или вектор или матрица. Програмите TensorFlow обикновено са структурирани в конструктивна фаза, която събира графика и фаза на изпълнение, която използва сесия за изпълнение.

Тензорите се идентифицират чрез следните три параметъра:

1. Ранг

Единица за размерност, описана в тензор, се нарича ранг. Той идентифицира броя на размерите на тензора.

2. Форма

Броят на редовете и колоните заедно определят формата на Tensor.

3. Въведете

Типът описва типа данни, присвоен на елементите на Tensor.

За да изградим Tensor, трябва да помислим за изграждането на n-измерен масив и преобразуването на n-dimensions масива. Различните измерения във въвеждането на tensorflow са следните.

  • Едномерен тензор:

Това е нормална структура на масив, която включва един набор от стойности от един и същ тип данни.

  • Двуизмерен тензор:

За създаване на двуизмерен тензор се използва последователността на масивите.

Важно е да се разбере, че графиката и сесиите се създават, които управляват тензорите и генерират подходящия изход. С помощта на графиката имаме изход, определящ математическите изчисления между тензорите. Графиките спестяват изчисленията само чрез извличане на необходимите ни стойности чрез изпълнение на конкретните подграфове, улесняване на разпределените изчисления, разделяне на работата на множество устройства. Също така, много общи модели на машинно обучение се визуализират като графики.

Характеристики на Tensorflow

Докато обсъждахме въвеждането на Tensorflow, сега ще научим за характеристиките на Tensorflow, които са по-долу:

  • С TensorFlow визуализацията на графиката става по-лесна в сравнение с други библиотеки като Numpy и т.н.
  • TensorFlow е библиотека с отворен код, която предлага гъвкавост по отношение на модулността на работа.
  • Лесно се обучава на процесора, както и на графичния процесор за разпределени изчисления.
  • TensorFlow осигурява обучение за паралелна невронна мрежа, което прави моделите ефикасни в широкомащабни системи
  • Има колона с функции, която помага при свързването на входните данни с модела.
  • Предоставя богат набор от функции и класове, които позволяват на потребителите да определят моделите от нулата.
  • С TensorBoard може да се оцени различно представяне на модел и необходимите промени могат да бъдат направени, докато отстраняването на грешки от него.
  • TensorFlow разделя дефиницията на изчисленията от тяхното изпълнение.

Приложения на Tensorflow

TensorFlow може да се използва за изграждане на всякакъв тип алгоритми за дълбоко обучение като CNN, RNN, DBN, FeedForward Neural Network, за обработка на естествен език и т.н. Има широк спектър от приложения, някои от които са споменати по-долу.

  • Системи за разпознаване на реч
  • Разпознаване на изображение / видео
  • Самоуправляващи се автомобили
  • Обобщение на текста
  • Анализ на чувството
  • Дълбока невронна мрежа за класиране при търсене
  • Мобилна обработка на изображения и видео
  • Масивни многозадачни мрежи за откриване на наркотици
  • Оптично разпознаване на символи за превод в реално време

Предимства и недостатъци на Tensorflow

Като проучихме характеристиките и въвеждането в TensorFlow, сега ще разберем предимствата и недостатъците на TensorFlow са следните :

Предимства на Tensorflow

  • Библиотеката TensorFlow се предлага с набор от инструменти за визуализация - TensorBoard, за по-добри изчислителни графични визуализации.
  • Библиотека с отворен код за комплексен анализ.
  • TensorFlow поддържа няколко езика на клиента: JavaScript, Python, C ++, Go, Java и Swift.
  • Предимството на безпроблемната производителност, бързите актуализации и честите нови версии с нови функции.
  • Предоставя добър метод за отстраняване на грешки, тъй като изпълнява подчасти на графика, което улеснява въвеждането и извличането на дискретни данни на ръба.
  • Библиотеките могат да бъдат разгърнати на редица хардуер (клетъчни устройства, компютри със сложни настройки)
  • Силно успоредна невронна мрежа, която включва големи разпределени системи.
  • С TensorFlow позволява лесно споделяне на обучен модел.

Недостатъци на Tensorflow

  • TensorFlow не предлага символични контури, но има решение чрез използване на крайно разгъване (копаене).
  • Потребителите на Windows трябва да инсталират TensorFlow, използвайки библиотеката с пакети python, pip, тъй като е по-подходяща за потребителите на Linux.
  • Липсва както бързина, така и употреба в сравнение с конкурентите си.
  • Понастоящем единствените поддържани графични процесори са на NVIDIA.
  • Единствената пълна езикова поддръжка е на Python, което е недостатък, тъй като нараства броят на другите езици в задълбоченото обучение.
  • Въпреки че TensorFlow е по-мощен и по-добър за задълбочено обучение, но не е подходящ за по-прости задачи.

Препоръчителни статии

Това е ръководство за Въведение в Tensorflow. Тук сме обсъдили Въведение в Tensorflow с основните компоненти, характеристики, предимства и недостатъци на Tensorflow. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -

  1. TensorFlow срещу Caffe
  2. Tensorflow срещу Pytorch
  3. Python vs Groovy
  4. JavaScript срещу VBScript
  5. Топ 6 сравнения между CNN и RNN

Категория:

Голяма информация