Inleiding tot Tensorflow

TensorFlow is een van de meest gebruikte open source-bibliotheken die oorspronkelijk is ontwikkeld door Google en die numerieke berekeningen uitvoert met behulp van gegevensstroomgrafieken. In het tijdperk van kunstmatige intelligentie biedt TensorFlow krachtige ondersteuning voor zowel machine- als diepgaand leren. Het is op Python gebaseerd en kan diepe neurale netwerken uitvoeren voor beeldherkenning, woordinbedding, handgeschreven cijferclassificatie en het creëren van verschillende sequentiemodellen. De flexibele architectuur maakt eenvoudige implementatie van berekeningen mogelijk op verschillende platforms, zoals CPU's, GPU's (Graphics Processing Unit ) en clusters van servers. TensorFlow kan worden gebruikt om algoritmen te creëren om objecten te visualiseren, ook om een machine te trainen om het object te herkennen. Ook kan het de gegevens gebruiken om de patronen en het gedrag van grote gegevenssets te begrijpen, het sentimentanalysemodel inzetten. Omdat Machine Learning tegenwoordig veel wordt gebruikt, gebruiken veel organisaties Tensorflow.

Hoofdcomponenten van Tensorflow

In de bovenstaande sectie hebben we de introductie van tensorflow bestudeerd. Nu gaan we verder met de belangrijkste componenten van tensorflow. Tensoren zijn de belangrijkste componenten in TensorFlow. Ze worden gedefinieerd als multidimensionale array of lijst, de basisgegevensstructuren in de taal TensorFlow. De verbindingsranden in elk stroomdiagram dat de dataflowgrafiek wordt genoemd, zijn Tensors. Dit zijn multi-lineaire kaarten die van vectorruimten tot de reële getallen kunnen zijn. Een tensor kan dus een scalaire of vector of matrix zijn.

Tensoren worden geïdentificeerd door de volgende drie parameters:

1. Rangorde

Eenheid van dimensionaliteit beschreven binnen tensor wordt rang genoemd. Het identificeert het aantal dimensies van de tensor.

2. Vorm

Het aantal rijen en kolommen bepalen samen de vorm van Tensor.

3. Type

Het type beschrijft het gegevenstype dat is toegewezen aan de elementen van Tensor.

Voor het bouwen van een Tensor moeten we overwegen een n-dimensionale array te bouwen en de n-dimensionale array te converteren. De verschillende dimensies in de inleiding tot tensorflow zijn als volgt.

Eén dimensionale tensor:

Het is een normale matrixstructuur die één set waarden van hetzelfde gegevenstype omvat.

Tweedimensionale Tensor:

Voor het maken van tweedimensionale Tensor wordt de reeks arrays gebruikt.

Het is belangrijk om te begrijpen dat de grafiek en sessies worden gemaakt, die de Tensors beheren en de juiste uitvoer genereren. Met behulp van de grafiek hebben we de uitvoer die de wiskundige berekeningen tussen Tensors specificeert. Grafieken slaan de berekening op door alleen de waarden op te halen die we nodig hebben door de specifieke subfoto's uit te voeren, vergemakkelijken gedistribueerde berekeningen en verdelen het werk over meerdere apparaten. Ook worden veel gebruikelijke modellen voor machine learning als grafieken gevisualiseerd.

Kenmerken van Tensorflow

Zoals we de inleiding tot Tensorflow hebben besproken, gaan we nu leren over de kenmerken van Tensorflow die hieronder zijn:

Met TensorFlow wordt de visualisatie van de grafiek eenvoudiger in vergelijking met andere bibliotheken zoals Numpy enz.
TensorFlow is een open source bibliotheek die flexibiliteit biedt in termen van modulariteit in werking.
Gemakkelijk te trainen op CPU en GPU voor gedistribueerd computergebruik.
TensorFlow biedt parallelle neurale netwerktraining, waardoor de modellen efficiënt zijn op grootschalige systemen
Heeft een functiekolom die helpt bij het overbruggen van invoergegevens met het model.
Biedt een uitgebreide reeks functies en klassen waarmee gebruikers modellen helemaal opnieuw kunnen definiëren.
Met TensorBoard kan een andere weergave van een model worden geëvalueerd en kunnen de nodige wijzigingen worden aangebracht tijdens het debuggen.
TensorFlow scheidt de definitie van berekeningen van hun uitvoering.

Toepassingen van Tensorflow

TensorFlow kan worden gebruikt om elk type Deep Learning-algoritmen te bouwen, zoals CNN, RNN, DBN, FeedForward Neural Network, voor Natural Language Processing, etc. Er zijn verschillende programmeerelementen in de introductie van TensorFlow zoals Constanten, Variabelen, Placeholders, Sessions, enz. Het heeft een breed scala aan toepassingen, waarvan sommige hieronder worden vermeld.

Spraakherkenningssystemen
Beeld- / videoherkenning
Zelfrijdende auto's
Tekst samenvatting
Sentiment analyse
Diep neuraal netwerk voor het rangschikken van zoekopdrachten
Mobiele beeld- en videoverwerking
Enorme multitasking-netwerken voor drug discovery
Optische karakterherkenning voor realtime vertaling

Voor- en nadelen van Tensorflow

Zoals we de kenmerken en introductie tot TensorFlow hebben bestudeerd, gaan we de voordelen en nadelen van TensorFlow als volgt begrijpen :

Voordelen van Tensorflow

De TensorFlow-bibliotheek wordt geleverd met een reeks visualisatietools - TensorBoard, voor betere grafische visualisaties.
Open source bibliotheek voor complexe analyse.
TensorFlow ondersteunt meerdere clienttalen: JavaScript, Python, C ++, Go, Java en Swift.
Het voordeel van de naadloze prestaties, snelle updates en frequente nieuwe releases met nieuwe functies.
Biedt een goede foutopsporingsmethode terwijl subdelen van een grafiek worden uitgevoerd, waardoor het introduceren en ophalen van discrete gegevens op een rand wordt vergemakkelijkt.
Bibliotheken kunnen op verschillende hardware worden ingezet (mobiele apparaten, computers met complexe opstellingen)
Zeer parallel neuraal netwerk dat grote gedistribueerde systemen samenbrengt.
Met TensorFlow kunt u eenvoudig een getraind model delen.

Nadelen van Tensorflow

TensorFlow biedt geen symbolische lussen, maar er is een oplossing met eindige ontplooiing (bucketing).
Windows-gebruikers moeten TensorFlow installeren met behulp van de python-pakketbibliotheek, pip, omdat het meer geschikt is voor Linux-gebruikers.
Gebrek aan snelheid en gebruik in vergelijking met zijn concurrenten.
Momenteel zijn de enige ondersteunde GPU's van NVIDIA.
De enige volledige taalondersteuning is van Python, wat een nadeel is omdat er een toename is van het aantal andere talen in diep leren.
Hoewel TensorFlow krachtiger en beter is voor Deep Learning, maar niet geschikt voor eenvoudiger taken.

Aanbevolen artikelen

Dit is een gids geweest over Inleiding tot Tensorflow. Hier hebben we Inleiding tot Tensorflow besproken met de belangrijkste componenten, kenmerken, voordelen en nadelen van Tensorflow. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -

TensorFlow vs Caffe
Tensorflow vs Pytorch
Python vs Groovy
JavaScript versus VBScript
Top 6 Vergelijkingen tussen CNN en RNN

Inleiding tot Tensorflow - Hoofdcomponenten en kenmerken

Inhoudsopgave: