Introduzione a Tensorflow
TensorFlow è una delle librerie open source più utilizzate comunemente originariamente sviluppate da Google che esegue calcoli numerici utilizzando grafici del flusso di dati. Nell'era dell'intelligenza artificiale, TensorFlow ha un forte supporto sia per l'apprendimento automatico che per quello profondo. È basato su Python che può eseguire reti neurali profonde per il riconoscimento di immagini, incorporamento di parole, classificazione delle cifre scritte a mano e creazione di vari modelli di sequenza. La sua architettura flessibile consente una facile implementazione del calcolo su una varietà di piattaforme come CPU, GPU (Graphics Processing Unit ) e cluster di server. TensorFlow può essere utilizzato per creare algoritmi al fine di visualizzare oggetti, anche per addestrare una macchina a riconoscere l'oggetto. Inoltre, può utilizzare i dati per comprendere i modelli e il comportamento da grandi set di dati, distribuire il modello di analisi del sentiment. Poiché l'apprendimento automatico è ampiamente utilizzato al giorno d'oggi, molte organizzazioni utilizzano Tensorflow.
Componenti principali di Tensorflow
Nella sezione precedente abbiamo studiato l'introduzione al tensorflow, ora stiamo andando avanti con i componenti principali di tensorflow. I tensori sono i componenti principali di TensorFlow. Sono definiti come array o elenco multidimensionali, che sono le strutture di dati di base nel linguaggio TensorFlow. I bordi di collegamento in qualsiasi diagramma di flusso chiamato grafico del flusso di dati sono tensori. Queste sono mappe multi-lineari che possono essere qualsiasi cosa, dagli spazi vettoriali ai numeri reali. Quindi un tensore può essere uno scalare o un vettore o una matrice. I programmi TensorFlow sono generalmente strutturati in una fase di costruzione, che assembla un grafico e una fase di esecuzione che utilizza una sessione per l'esecuzione.
I tensori sono identificati dai seguenti tre parametri:
1. Rango
L'unità di dimensionalità descritta all'interno del tensore si chiama rango. Identifica il numero di dimensioni del tensore.
2. Forma
Il numero di righe e colonne insieme definiscono la forma del tensore.
3. Digitare
Il tipo descrive il tipo di dati assegnato agli elementi del tensore.
Per costruire un tensore, dobbiamo considerare la costruzione di un array n-dimensionale e la conversione dell'array n-dimensionale. Le varie dimensioni nell'introduzione a tensorflow sono le seguenti.
- Tensore monodimensionale:
È una normale struttura di array che include un set di valori dello stesso tipo di dati.
- Tensore bidimensionale:
Per creare un tensore bidimensionale, viene utilizzata la sequenza di matrici.
È importante capire che vengono creati il grafico e le sessioni, che gestiscono i tensori e generano l'output appropriato. Con l'aiuto del grafico, abbiamo l'output che specifica i calcoli matematici tra i tensori. I grafici salvano il calcolo recuperando solo i valori richiesti eseguendo gli specifici sottografi, facilitando il calcolo distribuito, dividendo il lavoro su più dispositivi. Inoltre, molti modelli comuni di apprendimento automatico sono visualizzati come grafici.
Caratteristiche di Tensorflow
Mentre discutevamo dell'introduzione a Tensorflow, ora impareremo le caratteristiche di Tensorflow che sono le seguenti:
- Con TensorFlow, la visualizzazione del grafico diventa più semplice rispetto ad altre librerie come Numpy ecc.
- TensorFlow è una libreria open source che offre flessibilità in termini di modularità operativa.
- Facilmente addestrabile su CPU e GPU per il calcolo distribuito.
- TensorFlow offre formazione parallela sulla rete neurale, che rende i modelli efficienti su sistemi su larga scala
- Ha una colonna caratteristica che aiuta a collegare i dati di input con il modello.
- Fornisce una vasta suite di funzioni e classi che consentono agli utenti di definire i modelli da zero.
- Con TensorBoard è possibile valutare una diversa rappresentazione di un modello e apportare le modifiche necessarie durante il debug.
- TensorFlow separa la definizione di calcoli dalla loro esecuzione.
Applicazioni di Tensorflow
TensorFlow può essere utilizzato per creare qualsiasi tipo di algoritmo di Deep Learning come CNN, RNN, DBN, FeedForward Neural Network, per l'elaborazione del linguaggio naturale, ecc. Ci sono diversi elementi di programmazione nell'introduzione a TensorFlow come Costanti, Variabili, Segnaposto, Sessioni, ecc. Ha una vasta gamma di applicazioni alcune delle quali sono menzionate di seguito.
- Sistemi di riconoscimento vocale
- Riconoscimento di immagini / video
- Auto a guida autonoma
- Riepilogo del testo
- Analisi del sentimento
- Rete neurale profonda per il ranking di ricerca
- Elaborazione di immagini e video su dispositivi mobili
- Enormi reti multitasking per la scoperta di droghe
- Riconoscimento ottico dei caratteri per la traduzione in tempo reale
Vantaggi e svantaggi di Tensorflow
Dato che abbiamo studiato le caratteristiche e l'introduzione a TensorFlow ora capiremo i vantaggi e gli svantaggi di TensorFlow come segue :
Vantaggi di Tensorflow
- La libreria TensorFlow viene fornita con una suite di strumenti di visualizzazione - TensorBoard, per una migliore visualizzazione dei grafici computazionali.
- Libreria open source per analisi complesse.
- TensorFlow supporta più lingue client: JavaScript, Python, C ++, Go, Java e Swift.
- Il vantaggio di prestazioni senza soluzione di continuità, aggiornamenti rapidi e frequenti nuove versioni con nuove funzionalità.
- Fornisce un buon metodo di debug in quanto esegue le sottoparti di un grafico che facilita l'introduzione e il recupero di dati discreti su un bordo.
- Le librerie possono essere distribuite su una vasta gamma di hardware (dispositivi cellulari, computer con configurazioni complesse)
- Rete neurale altamente parallela che raggruppa grandi sistemi distribuiti.
- Con TensorFlow consente di condividere facilmente un modello addestrato.
Svantaggi di Tensorflow
- TensorFlow non offre loop simbolici, ma esiste una soluzione alternativa che utilizza lo spiegamento finito (bucket).
- Gli utenti Windows devono installare TensorFlow usando la libreria di pacchetti python, in quanto è più adatto per gli utenti Linux.
- Manca sia in termini di velocità che di utilizzo rispetto ai suoi concorrenti.
- Attualmente, le uniche GPU supportate sono di NVIDIA.
- L'unico supporto linguistico completo è di Python che è un inconveniente in quanto vi è un aumento del numero di altre lingue nell'apprendimento profondo.
- Sebbene TensorFlow sia più potente e migliore per il Deep Learning ma non è adatto per compiti più semplici.
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Questa è stata una guida su Introduzione a Tensorflow. Qui abbiamo discusso di Introduzione a Tensorflow con i principali componenti, caratteristiche, vantaggi e svantaggi di Tensorflow. Puoi anche consultare i seguenti articoli per saperne di più -
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