Einführung in Tensorflow - Hauptkomponenten und Eigenschaften

Einführung in Tensorflow

TensorFlow ist eine der am häufigsten verwendeten Open-Source-Bibliotheken, die ursprünglich von Google entwickelt wurden und numerische Berechnungen mithilfe von Datenflussdiagrammen durchführen. Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz bietet TensorFlow eine starke Unterstützung für maschinelles und tiefes Lernen. Es ist Python-basiert und kann tiefe neuronale Netze für die Bilderkennung, die Worteinbettung, die handschriftliche Ziffernklassifizierung und die Erstellung verschiedener Sequenzmodelle ausführen. Die flexible Architektur ermöglicht die einfache Bereitstellung von Berechnungen auf einer Vielzahl von Plattformen wie CPUs, GPUs (Graphics Processing Unit ) und Serverclustern. TensorFlow kann verwendet werden, um Algorithmen zur Visualisierung von Objekten zu erstellen und eine Maschine auf die Erkennung des Objekts zu trainieren. Außerdem kann es die Daten verwenden, um die Muster und das Verhalten von großen Datenmengen zu verstehen und ein Stimmungsanalysemodell bereitzustellen. Da maschinelles Lernen heutzutage weit verbreitet ist, setzen viele Unternehmen Tensorflow ein.

Hauptkomponenten von Tensorflow

Im obigen Abschnitt haben wir uns mit der Einführung in Tensorflow befasst. Jetzt werden die Hauptkomponenten von Tensorflow behandelt. Tensoren sind die Hauptkomponenten in TensorFlow. Sie sind als mehrdimensionale Arrays oder Listen definiert, die die grundlegenden Datenstrukturen in der TensorFlow-Sprache darstellen. Die Verbindungskanten in einem Flussdiagramm, das als Datenflussdiagramm bezeichnet wird, sind Tensoren. Dies sind multi-lineare Abbildungen, die von Vektorräumen bis zu reellen Zahlen reichen können. Ein Tensor kann also ein Skalar oder ein Vektor oder eine Matrix sein. SensorFlow-Programme sind normalerweise in eine Konstruktionsphase, in der ein Diagramm erstellt wird, und eine Ausführungsphase unterteilt, in der eine Sitzung zur Ausführung verwendet wird.

Tensoren werden durch die folgenden drei Parameter identifiziert:

1. Rang

Die im Tensor beschriebene Maßeinheit wird Rang genannt. Sie gibt die Anzahl der Dimensionen des Tensors an.

2. Form

Die Anzahl der Zeilen und Spalten zusammen definiert die Form von Tensor.

3. Geben Sie ein

Der Typ beschreibt den den Tensor-Elementen zugewiesenen Datentyp.

Um einen Tensor zu erstellen, müssen wir ein n-dimensionales Array erstellen und das n-dimensionale Array konvertieren. Die verschiedenen Dimensionen in der Einführung zu Tensorflow sind wie folgt.

• Eindimensionaler Tensor:

Es ist eine normale Array-Struktur, die einen Satz von Werten desselben Datentyps enthält.

• Zweidimensionaler Tensor:

Zur Erzeugung eines zweidimensionalen Tensors wird die Folge von Arrays verwendet.

Es ist wichtig zu verstehen, dass das Diagramm und die Sitzungen erstellt werden, mit denen die Tensoren verwaltet und die entsprechende Ausgabe generiert werden. Mit Hilfe des Graphen haben wir die Ausgabe, die die mathematischen Berechnungen zwischen Tensoren spezifiziert. Grafiken ersparen die Berechnung, indem sie nur die erforderlichen Werte durch Ausführen der spezifischen Untergraphen abrufen, die verteilte Berechnung vereinfachen und die Arbeit auf mehrere Geräte verteilen. Viele gängige Modelle für maschinelles Lernen werden auch als Diagramme dargestellt.

Eigenschaften von Tensorflow

Während wir die Einführung in Tensorflow besprachen, lernen wir nun die folgenden Eigenschaften von Tensorflow kennen:

• Mit TensorFlow wird die Visualisierung des Diagramms im Vergleich zu anderen Bibliotheken wie Numpy usw. einfacher.
• TensorFlow ist eine Open-Source-Bibliothek, die Flexibilität hinsichtlich der Modularität im Betrieb bietet.
• Leicht auf CPU sowie GPU für verteiltes Rechnen trainierbar.
• TensorFlow bietet ein Training für parallele neuronale Netze an, wodurch die Modelle auf großen Systemen effizient sind
• Verfügt über eine Feature-Spalte, die beim Überbrücken von Eingabedaten mit dem Modell hilft.
• Bietet eine umfangreiche Suite von Funktionen und Klassen, mit denen Benutzer Modelle von Grund auf neu definieren können.
• Mit TensorBoard kann eine andere Darstellung eines Modells ausgewertet und die notwendigen Änderungen während des Debuggens vorgenommen werden.
• TensorFlow trennt die Definition von Berechnungen von ihrer Ausführung.

Anwendungen von Tensorflow

TensorFlow kann verwendet werden, um alle Arten von Deep-Learning-Algorithmen wie CNN, RNN, DBN, neuronales FeedForward-Netzwerk für die Verarbeitung natürlicher Sprachen usw. zu erstellen Es hat eine breite Palette von Anwendungen, von denen einige nachstehend aufgeführt sind.

• Spracherkennungssysteme
• Bild- / Videoerkennung
• Selbstfahrende Autos
• Textzusammenfassung
• Stimmungsanalyse
• Tiefes neuronales Netzwerk für das Suchranking
• Mobile Bild- und Videoverarbeitung
• Massive Multitask-Netzwerke für die Wirkstoffforschung
• Optische Zeichenerkennung für Echtzeitübersetzung

Vor- und Nachteile von Tensorflow

Nachdem wir die Eigenschaften und die Einführung in TensorFlow untersucht haben, werden wir die Vor- und Nachteile von TensorFlow wie folgt verstehen :

Vorteile von Tensorflow

• Die TensorFlow-Bibliothek enthält eine Reihe von Visualisierungstools - TensorBoard - für eine bessere grafische Visualisierung.
• Open Source Library für komplexe Analysen.
• TensorFlow unterstützt mehrere Client-Sprachen: JavaScript, Python, C ++, Go, Java und Swift.
• Der Vorteil der nahtlosen Leistung, schnelle Updates und häufige Neuerscheinungen mit neuen Funktionen.
• Bietet eine gute Debugging-Methode, da sie Teile eines Diagramms ausführt, die das Einfügen und Abrufen diskreter Daten auf einer Kante erleichtern.
• Bibliotheken können auf einer Reihe von Hardware bereitgestellt werden (zellulare Geräte, Computer mit komplexen Konfigurationen).
• Hochparalleles neuronales Netzwerk, das aus großen verteilten Systemen besteht.
• Mit TensorFlow können Sie problemlos ein trainiertes Modell teilen.

Nachteile von Tensorflow

• TensorFlow bietet keine symbolischen Schleifen, aber es gibt eine Umgehung durch endliches Entfalten (Bucketing).
• Windows-Benutzer müssen TensorFlow mithilfe der Python-Paketbibliothek installieren, da es für Linux-Benutzer besser geeignet ist.
• Es mangelt an Geschwindigkeit und Nutzung im Vergleich zu seinen Konkurrenten.
• Derzeit werden nur NVIDIA-GPUs unterstützt.
• Die einzige vollständige Sprachunterstützung ist Python, was ein Nachteil ist, da die Anzahl der anderen Sprachen beim vertieften Lernen zunimmt.
• TensorFlow ist zwar leistungsfähiger und besser für Deep Learning, eignet sich jedoch nicht für einfachere Aufgaben.

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Dies war eine Anleitung zur Einführung in Tensorflow. Hier haben wir die Einführung in Tensorflow mit den Hauptkomponenten, Eigenschaften, Vor- und Nachteilen von Tensorflow besprochen. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -

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