Introduktion til Tensorflow - Hovedkomponenter og egenskaber

Indholdsfortegnelse:

Anonim

Introduktion til Tensorflow

TensorFlow er et af de mest populære open source-biblioteker, der oprindeligt blev udviklet af Google, og som udfører numerisk beregning ved hjælp af dataflowgrafer. I en æra med kunstig intelligens kommer TensorFlow med stærk støtte til både maskin og dyb læring. Det er Python-baseret, der kan køre dybe neurale netværk til billedgenkendelse, ordindlejring, håndskrevet cifferklassificering og oprettelse af forskellige sekvensmodeller. Dens fleksible arkitektur gør det nemt at implementere beregning på tværs af forskellige platforme som CPU'er, GPU'er (Graphics Processing Unit ) og klynger af servere. TensorFlow kan bruges til at oprette algoritmer for at visualisere objekter, også til at træne en maskine til at genkende objektet. Det kan også bruge dataene til at forstå mønstre og opførsel fra store datasæt, implementere sentimentanalysemodel. Da Machine Learning i vid udstrækning bruger i dag, bruger mange organisationer Tensorflow.

Hovedkomponenter i tensorflow

I ovenstående afsnit har vi undersøgt Introduktion til tensorflow. Nu går vi videre med hovedkomponenterne i tensorflow. Tensorer er de vigtigste komponenter i TensorFlow. De er defineret som multidimensionel matrix eller liste, som er de grundlæggende datastrukturer i TensorFlow-sprog. Forbindelseskanterne i ethvert flowdiagram kaldet Data Flow Graph er tensorer. Dette er multi-lineære kort, der kan være alt fra vektorrum til de reelle tal. Så en tensor kan være en skalar eller vektor eller matrix. TensorFlow-programmer er normalt struktureret i en konstruktionsfase, der samler en graf og en eksekveringsfase, der bruger en session til at udføre.

Tensorer identificeres ved følgende tre parametre:

1. Rang

Enhed af dimensionalitet beskrevet inden for tensor kaldes rang. Den identificerer antallet af dimensioner af tensoren.

2. Form

Antallet af rækker og kolonner definerer sammen formen på Tensor.

3. Type

Typen beskriver datatypen, der er tildelt Tensors elementer.

For at bygge en Tensor er vi nødt til at overveje at bygge en n-dimensionel matrix og konvertere den n-dimensionelle matrix. De forskellige dimensioner i introduktionen til tensorflow er som følger.

  • En dimensionstensor:

Det er en normal matrixstruktur, der inkluderer et sæt værdier af den samme datatype.

  • To dimensionstensor:

Til oprettelse af to-dimensionel tensor bruges rækkefølgen af ​​arrays.

Det er vigtigt at forstå, at grafen og sessionerne bliver oprettet, som styrer Tensors og genererer den passende output. Ved hjælp af grafen har vi output, der specificerer de matematiske beregninger mellem Tensorer. Grafer gemmer beregning ved kun at hente de værdier, vi har brug for, ved at køre de specifikke undergrafer, lette distribueret beregning og dele arbejdet på flere enheder. Også mange almindelige maskinlæringsmodeller visualiseres som grafer.

Egenskaber ved tensorflow

Da vi diskuterede introduktionen til Tensorflow, skal vi nu lære om egenskaberne ved Tensorflow, som er som nedenfor:

  • Med TensorFlow bliver visualiseringen af ​​grafen lettere sammenlignet med andre biblioteker som Numpy osv.
  • TensorFlow er et open source-bibliotek, der tilbyder fleksibilitet med hensyn til modularitet i drift.
  • Let at træne på både CPU og GPU til distribueret computing.
  • TensorFlow leverer parallel Neural Network Training, som gør modellerne effektive på store systemer
  • Har en funktionskolonne, der hjælper med at bygge bro over inputdata med modellen.
  • Indeholder en omfattende pakke af funktioner og klasser, der giver brugerne mulighed for at definere modeller fra bunden.
  • Med TensorBoard kan en anden repræsentation af en model evalueres, og de nødvendige ændringer kan foretages, mens den fejlsøges.
  • TensorFlow adskiller definitionen af ​​beregninger fra deres udførelse.

Anvendelser af Tensorflow

TensorFlow kan bruges til at opbygge alle typer Deep Learning-algoritmer som CNN, RNN, DBN, FeedForward Neural Network, til naturlig sprogbehandling osv. Der er flere programmeringselementer i introduktionen til TensorFlow som konstanter, variabler, pladsholdere, sessioner osv. Det har en lang række applikationer, hvoraf nogle er nævnt nedenfor.

  • Talegenkendelsessystemer
  • Billed / video anerkendelse
  • Selvkørende biler
  • Tekst opsummering
  • Følelsesanalyse
  • Dybt neuralt netværk til søgerangering
  • Mobil billed- og videobehandling
  • Massive multitask-netværk til opdagelse af medikamenter
  • Optisk tegngenkendelse til realtidsoversættelse

Fordele og ulemper ved tensorflow

Da vi har undersøgt karakteristika og introduktion til TensorFlow nu, skal vi forstå fordelene og ulemperne ved TensorFlow er som følger :

Fordele ved Tensorflow

  • TensorFlow-biblioteket leveres med en række visualiseringsværktøjer - TensorBoard, der giver bedre beregning af grafiske visualiseringer.
  • Open source bibliotek til kompleks analyse.
  • TensorFlow understøtter flere klientsprog: JavaScript, Python, C ++, Go, Java og Swift.
  • Fordelen ved den sømløse ydelse, hurtige opdateringer og hyppige nye udgivelser med nye funktioner.
  • Tilvejebringer en god fejlsøgningsmetode, da den udfører delafsnit af en graf, der letter introduktion og hentning af diskrete data til en kant.
  • Biblioteker kan distribueres på en række hardware (mobiltelefoner, computere med komplekse opsætninger)
  • Meget parallelt neuralt netværk, der er sammensat af store distribuerede systemer.
  • Med TensorFlow gør det nemt at dele en trænet model.

Ulemper ved Tensorflow

  • TensorFlow tilbyder ikke symbolske sløjfer, men der er en løsning, der bruger finit foldning (bucketing).
  • Windows-brugere er nødt til at installere TensorFlow ved hjælp af python-pakkebibliotek, pip, da det er mere velegnet til Linux-brugere.
  • Mangler både hastighed og brug sammenlignet med sine konkurrenter.
  • I øjeblikket er de eneste understøttede GPU'er af NVIDIA.
  • Den eneste fulde sprogunderstøttelse er Python, hvilket er en ulempe, da der er en stigning i antallet af andre sprog inden for dyb læring.
  • Selvom TensorFlow er mere kraftfuld og bedre til Deep Learning, men er ikke egnet til enklere opgaver.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til Introduktion til Tensorflow. Her har vi drøftet Introduktion til Tensorflow med hovedkomponenter, egenskaber, fordele og ulemper ved Tensorflow. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -

  1. TensorFlow vs Caffe
  2. Tensorflow vs Pytorch
  3. Python vs Groovy
  4. JavaScript vs VBScript
  5. Top 6 sammenligninger mellem CNN vs RNN