Введение в Tensorflow

TensorFlow - одна из наиболее популярных библиотек с открытым исходным кодом, изначально разработанная Google, которая выполняет численные вычисления с использованием графиков потоков данных. В эпоху искусственного интеллекта TensorFlow предлагает мощную поддержку как машинного, так и глубокого обучения. Он основан на Python и может работать с глубокими нейронными сетями для распознавания изображений, встраивания слов, классификации рукописных цифр и создания различных моделей последовательностей. Его гибкая архитектура позволяет легко развертывать вычисления на различных платформах, таких как процессоры, графические процессоры (графические процессоры ) и кластеры серверов. TensorFlow можно использовать для создания алгоритмов для визуализации объектов, а также для обучения машины распознаванию объекта. Кроме того, он может использовать данные, чтобы понять шаблоны и поведение больших наборов данных, развернуть модель анализа настроений. Поскольку в настоящее время машинное обучение широко используется, многие организации используют Tensorflow.

Основные компоненты Tensorflow

В предыдущем разделе мы изучили введение в тензорный поток. Теперь мы продолжим работу с основными компонентами тензорного потока. Тензоры являются основными компонентами в TensorFlow. Они определяются как многомерный массив или список, которые являются основными структурами данных в языке TensorFlow. Соединительные ребра в любой потоковой диаграмме, называемой графиком потока данных, являются тензорными. Это мультилинейные карты, которые могут быть любыми, от векторных пространств до действительных чисел. Таким образом, тензор может быть скалярным, векторным или матричным. Программы TensorFlow обычно структурированы на этап построения, который собирает график, и этап выполнения, в котором для выполнения используется сеанс.

Тензорные обозначены следующими тремя параметрами:

1. Ранг

Единица размерности, описанная в тензоре, называется рангом. Он идентифицирует количество измерений тензора.

2. Форма

Количество строк и столбцов вместе определяют форму Tensor.

3. Тип

Тип описывает тип данных, назначенный элементам Tensor.

Для построения Tensor нам нужно рассмотреть построение n-мерного массива и преобразование n-мерного массива. Различные размеры во введении в тензор потока следующие.

Одномерный Тензор:

Это обычная структура массива, которая включает в себя один набор значений одного и того же типа данных.

Двумерный Тензор:

Для создания двумерного тензора используется последовательность массивов.

Важно понимать, что создаются график и сеансы, которые управляют тензорами и генерируют соответствующий вывод. С помощью графика у нас есть выходные данные, определяющие математические вычисления между тензорами. Графики сохраняют вычисления, выбирая только те значения, которые нам нужны, запуская определенные подграфы, облегчая распределенные вычисления, разделяя работу на несколько устройств. Кроме того, многие распространенные модели машинного обучения визуализируются в виде графиков.

Характеристики Тензор потока

Когда мы обсуждали введение в Tensorflow, теперь мы собираемся узнать о характеристиках Tensorflow, которые приведены ниже:

С TensorFlow визуализация графика становится проще по сравнению с другими библиотеками, такими как Numpy и т. Д.
TensorFlow - это библиотека с открытым исходным кодом, которая предлагает гибкость с точки зрения модульности в работе.
Легко обучается как на CPU, так и на GPU для распределенных вычислений.
TensorFlow обеспечивает параллельное обучение нейронной сети, что делает модели эффективными в крупных системах
Имеет функциональный столбец, который помогает связывать входные данные с моделью.
Предоставляет обширный набор функций и классов, которые позволяют пользователям определять модели с нуля.
С TensorBoard можно оценить другое представление модели и внести необходимые изменения во время отладки.
TensorFlow отделяет определение вычислений от их выполнения.

Применение Tensorflow

TensorFlow может использоваться для создания любого типа алгоритмов глубокого обучения, таких как CNN, RNN, DBN, нейронная сеть FeedForward, для обработки естественного языка и т. Д. Во введении к TensorFlow есть несколько элементов программирования, таких как константы, переменные, заполнители, сеансы и т. Д. Он имеет широкий спектр применения, некоторые из которых упомянуты ниже.

Системы распознавания речи
Распознавание изображений / видео
Самостоятельные автомобили
Суммирование текста
Анализ настроений
Глубокая нейронная сеть для поискового рейтинга
Мобильная обработка изображений и видео
Массивные многозадачные сети для поиска лекарств
Оптическое распознавание символов для перевода в реальном времени

Преимущества и недостатки Tensorflow

Поскольку мы изучили характеристики и введение в TensorFlow, теперь мы собираемся понять преимущества и недостатки TensorFlow :

Преимущества Tensorflow

Библиотека TensorFlow поставляется с набором инструментов визуализации - TensorBoard, для лучшей визуализации вычислительных графов.
Библиотека с открытым исходным кодом для комплексного анализа.
TensorFlow поддерживает несколько клиентских языков: JavaScript, Python, C ++, Go, Java и Swift.
Преимущество плавной производительности, быстрых обновлений и частых новых выпусков с новыми функциями.
Обеспечивает хороший метод отладки, так как выполняет подпрограммы графа, что облегчает ввод и извлечение дискретных данных на ребро.
Библиотеки могут быть развернуты на различных устройствах (сотовые устройства, компьютеры со сложными настройками).
Высокопараллельная нейронная сеть, которая объединяет большие распределенные системы.
С TensorFlow позволяет легко делиться обученной моделью.

Недостатки Tensorflow

TensorFlow не предлагает символических циклов, но есть обходной путь, использующий конечное развертывание (группирование).
Пользователям Windows необходимо установить TensorFlow с использованием библиотеки пакетов Python, pip, поскольку она больше подходит для пользователей Linux.
Недостатки в скорости и использовании по сравнению с конкурентами.
В настоящее время поддерживаются только графические процессоры NVIDIA.
Единственная полная языковая поддержка - это Python, что является недостатком, так как в углубленном изучении увеличивается количество других языков.
Хотя TensorFlow более мощный и лучше для глубокого обучения, но не подходит для более простых задач.

Введение в Tensorflow - Основные компоненты и характеристики

Содержание: