Introduksjon til Tensorflow - Hovedkomponenter og egenskaper

Innholdsfortegnelse:

Anonim

Introduksjon til Tensorflow

TensorFlow er et av de mest populære open source-bibliotekene som opprinnelig ble utviklet av Google, som utfører numerisk beregning ved hjelp av dataflytgrafer. I en tid med kunstig intelligens kommer TensorFlow med sterk støtte for både maskin og dyp læring. Det er Python-basert som kan kjøre dype nevrale nettverk for bildegjenkjenning, ord innebygging, håndskrevet sifferklassifisering og oppretting av forskjellige sekvensmodeller. Den fleksible arkitekturen muliggjør enkel distribusjon av beregning på en rekke plattformer som CPUer, GPU-er (Graphics Processing Unit ) og klynger av servere. TensorFlow kan brukes til å lage algoritmer for å visualisere objekter, også for å trene en maskin til å gjenkjenne objektet. Den kan også bruke dataene til å forstå mønstre og atferd fra store datasett, distribuere sentimentanalysemodell. Ettersom Machine Learning har bred bruk i dag, bruker mange organisasjoner Tensorflow.

Hovedkomponenter i tensorflow

I avsnittet ovenfor har vi studert Introduksjon til tensorflow. Nå går vi videre med hovedkomponentene i tensorflow. Tensorer er hovedkomponentene i TensorFlow. De er definert som flerdimensjonal matrise eller liste, som er de grunnleggende datastrukturene i TensorFlow-språket. Forbindelseskantene i et hvilket som helst flytskjema kalt Data Flow Graph, er tensorer. Dette er multi-lineære kart som kan være alt fra vektorrom til reelle tall. Så en tensor kan være en skalær eller vektor eller matrise. TensorFlow-programmer er vanligvis strukturert i en konstruksjonsfase, som setter sammen en graf og en utførelsesfase som bruker en økt for å utføre.

Tensorer identifiseres ved følgende tre parametere:

1. Rangering

Enhets dimensjonalitet beskrevet i tensor kalles rang. Den identifiserer antall dimensjoner på tensoren.

2. Form

Antall rader og kolonner definerer formen på Tensor.

3. Type

Typen beskriver datatypen som er tilordnet Tensors elementer.

For å bygge en Tensor, må vi vurdere å bygge en n-dimensjonal matrise og konvertere den n-dimensjonale matrisen. De forskjellige dimensjonene i introduksjonen til tensorflow er som følger.

  • En dimensjonal tensor:

Det er en normal matrisestruktur som inkluderer ett sett med verdier av samme datatype.

  • To dimensjonal tensor:

For å lage todimensjonal Tensor brukes rekkefølgen av matriser.

Det er viktig å forstå at grafen og øktene blir opprettet, som administrerer Tensors og genererer riktig utdata. Ved hjelp av grafen har vi utdataene som spesifiserer de matematiske beregningene mellom Tensorer. Grafer lagrer beregning ved bare å hente verdiene vi trenger ved å kjøre de spesifikke undergrafene, forenkle distribuert beregning og dele arbeidet på flere enheter. Mange vanlige maskinlæringsmodeller blir også visualisert som grafer.

Kjennetegn på Tensorflow

Når vi diskuterte introduksjonen til Tensorflow, skal vi nå lære om egenskapene til Tensorflow som er som nedenfor:

  • Med TensorFlow blir visualiseringen av grafen enklere sammenlignet med andre biblioteker som Numpy etc.
  • TensorFlow er et åpen kildekodebibliotek som tilbyr fleksibilitet når det gjelder modularitet i drift.
  • Lett å trene både på CPU og GPU for distribuert databehandling.
  • TensorFlow tilbyr parallellopplæring i nevrale nettverk, som gjør modellene effektive i store systemer
  • Har en funksjonskolonne som hjelper med å bygge bro mellom inndata med modellen.
  • Tilbyr en omfattende pakke med funksjoner og klasser som lar brukere definere modeller fra bunnen av.
  • Med TensorBoard kan en annen representasjon av en modell evalueres og nødvendige endringer kan gjøres mens du feilsøker den.
  • TensorFlow skiller definisjonen av beregninger fra utførelsen.

Bruksområder for Tensorflow

TensorFlow kan brukes til å bygge alle typer Deep Learning-algoritmer som CNN, RNN, DBN, FeedForward Neural Network, for Natural Language Processing, etc. Det er flere programmeringselementer i introduksjonen til TensorFlow som konstanter, variabler, plassholdere, sesjoner, osv. Den har et bredt spekter av applikasjoner, hvorav noen er nevnt nedenfor.

  • Systemer for talegjenkjenning
  • Bilde / video anerkjennelse
  • Selvkjørende biler
  • Tekstoppsummering
  • Sentiment Analyse
  • Dyp nevralt nettverk for søkerangering
  • Mobil bildebehandling og videobehandling
  • Massive multitask-nettverk for medikamentell oppdagelse
  • Optisk karaktergjenkjenning for oversettelse i sanntid

Fordeler og ulemper ved tensorflow

Som vi har studert egenskapene og introduksjonen til TensorFlow nå, skal vi forstå fordelene og ulempene med TensorFlow er som følger :

Fordeler med Tensorflow

  • TensorFlow-biblioteket har en serie visualiseringsverktøy - TensorBoard, for bedre beregning av grafiske visualiseringer.
  • Open source bibliotek for kompleks analyse.
  • TensorFlow støtter flere klientspråk: JavaScript, Python, C ++, Go, Java og Swift.
  • Fordelen med den sømløse ytelsen, raske oppdateringer og hyppige nye utgivelser med nye funksjoner.
  • Tilbyr en god feilsøkingsmetode ettersom den utfører underdeler av en graf som letter innføring og henting av diskrete data til en kant.
  • Biblioteker kan distribueres på en rekke maskinvare (mobilenheter, datamaskiner med komplekse oppsett)
  • Meget parallelt nevralt nettverk som setter sammen store distribuerte systemer.
  • Med TensorFlow gjør det enkelt å dele en trent modell.

Ulemper med Tensorflow

  • TensorFlow tilbyr ikke symbolske løkker, men det er en løsning ved bruk av endelig utfoldelse (bucketing).
  • Windows-brukere må installere TensorFlow ved å bruke python-pakkebiblioteket, pip da det er mer egnet for Linux-brukere.
  • Mangler både hastighet og bruk sammenlignet med konkurrentene.
  • Foreløpig er de eneste støttede GPU-ene av NVIDIA.
  • Den eneste fullspråklige støtten er av Python, noe som er en ulempe ettersom det er en økning i antall andre språk i dyp læring.
  • Skjønt TensorFlow er kraftigere og bedre for Deep Learning, men er ikke egnet for enklere oppgaver.

Anbefalte artikler

Dette har vært en guide for Introduksjon til Tensorflow. Her har vi diskutert Introduksjon til Tensorflow med hovedkomponenter, egenskaper, fordeler og ulemper ved Tensorflow. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -

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