Introduktion till Tensorflow
TensorFlow är ett av de mest populära öppna källkodsbiblioteken som ursprungligen utvecklats av Google som utför numerisk beräkning med hjälp av dataflödesdiagram. I en tid av artificiell intelligens kommer TensorFlow med starkt stöd för både maskin- och djupinlärning. Det är Python-baserat som kan köra djupa neurala nätverk för bildigenkänning, ordinbäddning, handskriven sifferklassificering och skapande av olika sekvensmodeller. Dess flexibla arkitektur möjliggör enkel distribution av beräkningar över en mängd olika plattformar som CPU: er, GPU: er (Graphics Processing Unit ) och kluster av servrar. TensorFlow kan användas för att skapa algoritmer för att visualisera objekt, också för att träna en maskin för att känna igen objektet. Dessutom kan den använda data för att förstå mönstren och beteendet från stora datasätt, distribuera sentimentanalysmodell. Eftersom maskininlärning har ett brett bruk idag använder många organisationer Tensorflow.
Huvudkomponenter i Tensorflow
I ovanstående avsnitt har vi studerat Introduktion till tensorflow. Nu går vi vidare med huvudkomponenterna i tensorflow. Tensorer är huvudkomponenterna i TensorFlow. De definieras som flerdimensionell matris eller lista, som är de grundläggande datastrukturerna i TensorFlow-språket. Anslutningskanterna i flödesdiagram som kallas dataflödesdiagrammet är Tensorer. Det här är multilinjära kartor som kan vara allt från vektorrum till de verkliga siffrorna. Så en tensor kan vara en skalar eller en vektor eller en matris. TensorFlow-program är vanligtvis strukturerade i en konstruktionsfas, som monterar en graf och en exekveringsfas som använder en session för att utföra.
Tensorer identifieras med följande tre parametrar:
1. Rang
Enheten för dimensionalitet som beskrivs inom tensor kallas rang. Den identifierar antalet dimensioner på tensorn.
2. Form
Antalet rader och kolumner definierar tillsammans formen på Tensor.
3. Skriv
Typen beskriver datatypen tilldelad Tensors element.
För att bygga en Tensor måste vi överväga att bygga en n-dimensionell matris och konvertera den n-dimensionella matrisen. De olika dimensionerna i introduktionen till tensorflow är följande.
- En dimensionstensor:
Det är en normal matrisstruktur som inkluderar en uppsättning värden av samma datatyp.
- Två dimensionell tensor:
För att skapa tvådimensionell Tensor används sekvensen av matriser.
Det är viktigt att förstå att grafen och sessionerna skapas, som hanterar Tensorer och genererar lämplig utgång. Med hjälp av diagrammet har vi utdata som specificerar de matematiska beräkningarna mellan Tensorer. Grafer sparar beräkning genom att bara hämta de värden vi behöver genom att köra de specifika undergraferna, underlätta distribuerad beräkning och dela upp arbetet över flera enheter. Många vanliga maskininlärningsmodeller visualiseras också som diagram.
Egenskaper hos Tensorflow
När vi diskuterade introduktionen till Tensorflow kommer vi nu att lära oss om egenskaperna hos Tensorflow som är nedan:
- Med TensorFlow blir visualiseringen av diagrammet enklare jämfört med andra bibliotek som Numpy etc.
- TensorFlow är ett öppen källkodsbibliotek som erbjuder flexibilitet när det gäller modularitet i drift.
- Lätt att träna på både CPU och GPU för distribuerad datoranvändning.
- TensorFlow tillhandahåller Parallel Neural Network Training, vilket gör modellerna effektiva i storskaliga system
- Har en funktionskolumn som hjälper till att överbrygga inmatningsdata med modellen.
- Tillhandahåller en omfattande serie funktioner och klasser som gör det möjligt för användare att definiera modeller från grunden.
- Med TensorBoard kan en annan representation av en modell utvärderas och de ändringar som krävs kan göras medan felsökning av den.
- TensorFlow skiljer definitionen av beräkningar från deras körning.
Tillämpningar av Tensorflow
TensorFlow kan användas för att bygga alla typer av Deep Learning-algoritmer som CNN, RNN, DBN, FeedForward Neural Network, för Natural Language Processing, etc. Det finns flera programmeringselement i introduktionen till TensorFlow som konstanter, variabler, platshållare, sessioner, etc. Det har ett brett spektrum av applikationer, av vilka några nämns nedan.
- System för taligenkänning
- Bild / Videoigenkänning
- Självkörande bilar
- Textöversikt
- Sentimentanalys
- Djup neuralt nätverk för sökrankning
- Mobil bild- och videobearbetning
- Massiva multitask-nätverk för läkemedelsupptäckt
- Optiskt teckenigenkänning för realtidsöversättning
Fördelar och nackdelar med Tensorflow
När vi har studerat egenskaperna och introduktionen till TensorFlow nu kommer vi att förstå fördelarna och nackdelarna med TensorFlow är följande :
Fördelar med Tensorflow
- TensorFlow-biblioteket har en serie visualiseringsverktyg - TensorBoard, för bättre beräkningar av grafiska visualiseringar.
- Open source-bibliotek för komplex analys.
- TensorFlow stöder flera klientspråk: JavaScript, Python, C ++, Go, Java och Swift.
- Fördelen med sömlösa prestanda, snabba uppdateringar och frekventa nya utgåvor med nya funktioner.
- Tillhandahåller en bra felsökningsmetod eftersom den kör delar av en graf som underlättar införande och hämtning av diskreta data till en kant.
- Bibliotek kan distribueras på en mängd hårdvara (mobila enheter, datorer med komplexa inställningar)
- Mycket parallellt neuralt nätverk som består av stora distribuerade system.
- Med TensorFlow kan du enkelt dela en utbildad modell.
Nackdelar med Tensorflow
- TensorFlow erbjuder inte symboliska slingor, men det finns en lösning med ändlig utveckling (bucketing).
- Windows-användare måste installera TensorFlow med pythonpaketbibliotek, pip eftersom det är mer lämpligt för Linux-användare.
- Saknar både hastighet och användning jämfört med konkurrenterna.
- För närvarande är de enda GPU: er som stöds av NVIDIA.
- Det enda fulla språkstödet är Python, vilket är en nackdel eftersom det ökar antalet andra språk i djup inlärning.
- Även om TensorFlow är kraftfullare och bättre för Deep Learning men är inte lämplig för enklare uppgifter.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide för Introduktion till Tensorflow. Här har vi diskuterat Introduktion till Tensorflow med huvudkomponenter, egenskaper, fördelar och nackdelar med Tensorflow. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- TensorFlow vs Caffe
- Tensorflöde vs Pytorch
- Python vs Groovy
- JavaScript vs VBScript
- Topp 6 jämförelser mellan CNN vs RNN