As jy geïntrigeer is deur die idee van Kunsmatige Intelligensie (KI), dan weet jy waarskynlik van die revolusionêre toepassings van hierdie veld, insluitend beeldverwerking, objekbespeuring en spraakherkenning. Hierdie toepassings is almal deel van 'n subveld van KI bekend as Deep Learning. Programmeerders kan hierdie revolusionêre stelsels skep deur konsepte van Deep Learning te implementeer deur gebruik te maak van KI biblioteke en raamwerke, een daarvan is TensorFlow.
In hierdie artikel kry jy 'n vinnige reis na die TensorFlow Diep leerraamwerk, sy werking, kenmerke, toepassings, en hoe jy dit in jou KI-stelsels kan implementeer.
Diep leer
Deep Learning (DL) is 'n subset van masjienleer, wat 'n groter subset van KI en datawetenskap is. DL maak gebruik van algoritmestrukture afgelei van menslike breinfunksionaliteit. Sulke algoritmes word genoem Neurale netwerke (NNs) en hulle bestaan uit neurone wat lae uitmaak. 'n Tipiese NN het 'n invoer, uitset en baie versteekte lae.
Data word deur hierdie lae gestuur en die NN leer die kenmerke van die gegewe data.
Wat is TensorFlow?
TensorFlow is 'n open-source Deep Learning-raamwerk ontwikkel deur Google. Hierdie wiskunde-intensiewe raamwerk is gebaseer op datavloei en differensieerbare programmering en is gewoond daaraan bou en lei neurale netwerke op die gebruik van verskeie hulpmiddels, biblioteke en gemeenskapshulpbronne. TensorFlow is tans die toonaangewende platform om te skep Diep leer modelle en neurale netwerke.
TensorFlow hanteer data in die vorm van multi-dimensionele skikkings van hoër dimensies genoem tensors, tensors is 'n nuttige oplossing vir die hantering van groot hoeveelhede data. Die raamwerk werk gebaseer op datavloeigrafieke wat nodusse en rande het. Aangesien die uitvoeringsmeganisme in die vorm van grafieke is, is dit baie makliker om TensorFlow-kode op 'n verspreide wyse oor 'n groep rekenaars uit te voer terwyl jy Graphical Processing Units (GPU's) gebruik. Dit laat jou ook toe om 'n vloeidiagram van bewerkings op te stel wat op jou insette uitgevoer kan word.
Belangrikste kenmerke
- Gebou om op verskeie SVE's of GPU's en selfs mobiele bedryfstelsels te werk.
- Ondersteun verskeie programmeertale, insluitend Python, C++ en Java.
- Inkorporeer verskillende API's om diepleer-argitekture soos CNN of RNN te bou en te skaal.
- Gebruik intuïtiewe hoëvlak-API's soos Keras met gretige uitvoering.
- Onmiddellike modelherhaling en maklike ontfouting.
- Ondersteun implementering op die wolk, op die perseel, in die blaaier of op die toestel.
- Ingeboude data laai en hantering API.
- Laat kragtige navorsingseksperimentering toe.
- Sterk en ondersteunend aanlyn open-source die gemeenskap.
aansoeke
Daar is talle toepassings van die Diep leer biblioteek, waarvan 'n klein aantal soos volg gegee word:
- Kunsmatige Intelligensie toepassings: chatbots en virtuele assistente.
- Computer Visie toepassings: modelle vir beeldherkenning, objekopsporing en klassifikasie.
- Spraakverwerking toepassings: stelsels vir die ontleding van menslike stem en spraakpatrone.
- Beeldverwerkingstoepassings: modelle vir die uitvoering van transformasietegnieke op beelde.
- Toepassings vir natuurlike taalverwerking: teksgebaseerde herkenning en sentiment analise modelle.
Verkryging van TensorFlow
Soos reeds genoem, is TensorFlow oopbron en gratis om te gebruik. Volg die stappe hieronder om die raamwerk te verkry.
stap 1
Vir hierdie stap, laai en installeer die selflaai-weergawe van pip genaamd 'get-pip.py', tensy jy dit reeds geïnstalleer het. Jy kan dit aflaai na hierdie skakel.
stap 2
Maak jou geïntegreerde ontwikkelingsomgewing oop vir Python, Java, C++ of enige ander Programmeringstaal gebruik en ondersteun word deur TensorFlow. Jy kan die lys sien na hierdie skakel.
Verander nou jou gids na die een wat die get-pip.py lêer bevat en tik die opdrag in: py kry-pip.py
stap 3
Sodra die installasie voltooi is, tik eenvoudig die opdrag in: pip installeer – gradeer tensorvloei op om TensorFlow te begin installeer met behulp van pip.
En dit is dit. Jy het nou TensorFlow geïnstalleer en gereed om te gebruik!
Gebruik Tensorflow
Om die raamwerk te gebruik, voer eenvoudig die biblioteek in met die volgende opdrag:
Jy kan nou die ' tf ' opdrag gebruik om toegang tot verskillende modules van die biblioteek te verkry. Die volgende is 'n voorbeeld van die invoer van KI-modelle vanaf TensorFlow.
En dit is dit! Nou behoort u TensorFlow met gemak in u KI-programme te kan implementeer.
Gevolgtrekking
TensorFlow het werklik 'n rewolusie in die manier waarop ons KI-stelsels skep en het kragtige werklike toepassings. Van die bou en opleiding van ML-modelle tot ontplooiing, TensorFlow bied robuuste hulpbronne om ML-projekte te skep.
Ek hoop dat hierdie vinnige deurloop jou help om jou idees maklik tot lewe te bring. Laat weet ons jou gedagtes oor hierdie toonaangewende raamwerk in die kommentaarafdeling hieronder.
Lewer Kommentaar