Увод у Тенсорфлов
ТенсорФлов је једна од најпопуларнијих библиотека отвореног кода коју је првотно развио Гоогле, а која врши нумеричко рачунање користећи графиконе протока података. У доба вештачке интелигенције, ТенсорФлов долази са снажном подршком за машинско и дубоко учење. То је Питхон-ов систем који може покренути дубоке неуронске мреже за препознавање слике, уметање речи, руком писану цифру и креирање различитих модела секвенци. Његова флексибилна архитектура омогућава лако распоређивање рачунања на различитим платформама као што су ЦПУ, ГПУ (Грапхицс Процессинг Унит ) и кластери сервера. ТенсорФлов се може користити за креирање алгоритама у циљу визуелизације објеката, као и за обуку машине да препозна објект. Такође, подаци могу да користе за разумевање образаца и понашања из великих скупова података, примену модела анализе расположења. Како машинско учење данас има широку употребу, многе организације користе Тенсорфлов.
Главне компоненте Тенсорфлова
У горњем делу смо проучавали Увод у тенсорфлов, Сада идемо напред са главним компонентама тенсорфлова. Тензори су главне компоненте у ТенсорФлов-у. Они су дефинисани као вишедимензионални низ или листа, који су основне структуре података у језику ТенсорФлов. Везови у било којем дијаграму протока који се називају Графикон протока података су Тензори. То су мултилинеарне мапе које могу бити било шта, од векторских простора до стварних бројева. Дакле, тензор може бити скаларни или векторски или матрични. Програми ТенсорФлов обично су структурирани у фазу конструкције која саставља граф и фазу извршења која користи сесију за извршење.
Тензори се идентификују са следећа три параметра:
1. Ранк
Јединица димензије описана унутар тензора назива се ранг. Идентификује број димензија тензора.
2. Облик
Број редова и ступаца заједно дефинише облик Тензора.
3. Упишите
Тип описује тип података додељен Тенсоровим елементима.
Да бисмо направили Тензор, морамо размотрити изградњу н-димензионалног низа и претворити н-димензионални низ. Различите димензије у уводу у тенсорфлов су следеће.
- Једнодимензионални тензор:
То је нормална структура низова која укључује један скуп вриједности истог типа података.
- Дводимензионални тензор:
За креирање дводимензионалног тензора користи се низ низова.
Важно је разумети да се креирају граф и сесије, који управљају Тензорима и стварају одговарајући излаз. Помоћу графикона имамо излаз који одређује математичке прорачуне између тензора. Графикони спашавају рачунање само дохваћањем потребних вриједности покретањем одређених подграфа, олакшавањем расподијељеног рачунања, дијељењем рада на више уређаја. Такође, многи уобичајени модели машинског учења су визуализовани као графикони.
Карактеристике Тенсорфлова
Док смо разговарали о уводу у Тенсорфлов, сада ћемо научити о карактеристикама Тенсорфлов-а које су наведене у наставку:
- Помоћу ТенсорФлов-а визуализација графикона постаје лакша у поређењу с другим библиотекама попут Нумпи итд.
- ТенсорФлов је библиотека отвореног кода која нуди флексибилност у погледу модуларности у раду.
- Лако се обучава на ЦПУ-у као и на ГПУ-у за дистрибуирано рачунање.
- ТенсорФлов омогућава тренинг паралелних неуронских мрежа који чине моделе ефикасним на системима великих размера
- Садржи ступац функција који помаже у премошћивању улазних података с моделом.
- Пружа обиман низ функција и класа који корисницима омогућавају дефинирање модела од почетка.
- Помоћу ТенсорБоарда може се проценити различита репрезентација модела и потребне промене током његовог уклањања грешака.
- ТенсорФлов раздваја дефиницију рачунања од њиховог извршавања.
Примене Тенсорфлова
ТенсорФлов се може користити за изградњу било које врсте алгоритама дубоког учења попут ЦНН, РНН, ДБН, ФеедФорвард неуронске мреже, за обраду природног језика итд. У уводу у ТенсорФлов постоји неколико програмских елемената, попут константи, променљивих, држача, сесија, итд. Има широк спектар примена од којих су неке поменуте у даљем тексту.
- Системи за препознавање говора
- Препознавање слике / видео записа
- Селф Дривинг Царс
- Резимирање текста
- Анализа осјећаја
- Дубока неуронска мрежа за рангирање претраге
- Мобилна обрада слике и видео записа
- Масивне мултитаск мреже за откривање дроге
- Оптичко препознавање знакова за превод у стварном времену
Предности и недостаци Тенсорфлова
Док смо проучавали карактеристике и увод у ТенсорФлов сада ћемо разумети предности и мане ТенсорФлов-а :
Предности Тенсорфлова
- Библиотека ТенсорФлов долази са пакетом алата за визуелизацију - ТенсорБоард, за боље визуелизације графичких рачунара.
- Библиотека отвореног кода за комплексну анализу.
- ТенсорФлов подржава више језика клијента: ЈаваСцрипт, Питхон, Ц ++, Го, Јава и Свифт.
- Предност беспрекорних перформанси, брзих ажурирања и честих нових издања са новим функцијама.
- Омогућава добру методу за уклањање погрешака јер извршава под-дијелове графикона који олакшавају уношење и дохваћање дискретних података на ивици.
- Библиотеке се могу распоредити на читавом низу хардвера (ћелијски уређаји, рачунари са сложеним подешавањима)
- Високо паралелна неуронска мрежа која окупља велике дистрибуиране системе.
- Уз ТенсорФлов омогућава лако дељење обученог модела.
Недостаци Тенсорфлова
- ТенсорФлов не нуди симболичке петље, али постоји заобилазно решење помоћу коначног развлачења (копања).
- Виндовс корисници морају да инсталирају ТенсорФлов користећи питхон библиотеку пакета, пип јер је то погодније за Линук кориснике.
- Недостаје и брзина и употреба у поређењу са конкурентима.
- Тренутно су једини подржани ГПУ-ови од НВИДИА.
- Једина пуна подршка језика је Питхон-а што је недостатак јер се повећава број других језика у дубинском учењу.
- Иако је ТенсорФлов моћнији и бољи за Дубинско учење, али није погодан за једноставније задатке.
Препоручени чланци
Ово је водич за Увод у Тенсорфлов. Овде смо разговарали о Уводу у Тенсорфлов са главним компонентама, карактеристикама, предностима и недостацима Тенсорфлова. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- ТенсорФлов вс Цаффе
- Тенсорфлов вс Питорцх
- Питхон вс Гроови
- ЈаваСцрипт вс ВБСцрипт
- Топ 6 поређења између ЦНН и РНН