Ако сте заинтригувани от идеята за изкуствен интелект (AI), тогава вероятно знаете за революционните приложения на тази област, включително обработка на изображения, откриване на обекти и разпознаване на реч. Всички тези приложения са част от подполе на AI, известно като Deep Learning. Програмистите могат да създават тези революционни системи чрез прилагане на концепции за дълбоко обучение, използвайки AI библиотеки и рамки, една от които е TensorFlow.
В тази статия ще получите бързо пътуване до TensorFlow Рамка за дълбоко обучение, неговата работа, функции, приложения и как можете да го приложите във вашите AI системи.
Дълбоко обучение
Дълбокото обучение (DL) е подмножество от Machine Learning, което е по-голямо подмножество от AI и науката за данни. DL използва алгоритмни структури, извлечени от функционалността на човешкия мозък. Такива алгоритми се наричат Невронни мрежи (NNs) и се състоят от неврони, които изграждат слоеве. Типичният NN има вход, изход и много скрити слоеве.
Данните се предават през тези слоеве и NN научава характеристиките на дадените данни.
Какво е TensorFlow?
TensorFlow е с отворен код Рамка за дълбоко обучение, разработена от Google. Тази интензивна с математика рамка се основава на поток от данни и диференцируемо програмиране и е свикнала изграждане и обучение на невронни мрежи използвайки различни инструменти, библиотеки и ресурси на общността. Към момента TensorFlow е водещата платформа за създаване Дълбоко обучение модели и невронни мрежи.
TensorFlow обработва данни под формата на многоизмерни масиви с по-високи измерения, наречени тензори, тензорите са полезно решение за работа с големи количества данни. Рамката работи въз основа на графики на потока от данни, които имат възли и ръбове. Тъй като механизмът за изпълнение е под формата на графики, е много по-лесно да се изпълнява TensorFlow код по разпределен начин в клъстер от компютри, докато се използват графични процесорни единици (GPU). Той също така ви позволява да изградите блок-схема на операциите, които могат да се извършват върху вашите входове.
Основни функции
- Създаден да работи на множество процесори или графични процесори и дори мобилни операционни системи.
- Поддържа няколко езика за програмиране, включително Python, C++ и Java.
- Включва различни API за изграждане и мащабиране на архитектури за дълбоко обучение като CNN или RNN.
- Използва интуитивни API на високо ниво като Keras с нетърпеливо изпълнение.
- Незабавна итерация на модела и лесно отстраняване на грешки.
- Поддържа внедряване в облака, на място, в браузъра или на устройството.
- Вграден API за зареждане и обработка на данни.
- Позволява мощни изследователски експерименти.
- Силни и подкрепящи онлайн с отворен код общност.
Приложения
Има множество приложения на Дълбоко обучение библиотека, малък брой от които са дадени, както следва:
- Изкуствен интелект приложения: чатботове и виртуални асистенти.
- Приложения за компютърно зрение: модели за разпознаване на изображения, откриване на обект и класификация.
- Приложения за обработка на говор: системи за анализ на човешкия глас и модели на реч.
- Приложения за обработка на изображения: модели за извършване на техники за трансформация на изображения.
- Приложения за обработка на естествен език: текстово базирано разпознаване и анализ на чувствата модели.
Придобиване на TensorFlow
Както вече беше посочено, TensorFlow е с отворен код и е безплатен за използване. Следвайте стъпките по-долу, за да придобиете рамката.
Стъпка
За тази стъпка изтеглете и инсталирайте началната версия на pip, наречена 'get-pip.py', освен ако вече не сте я инсталирали. Можете да го изтеглите тук.
Стъпка
Отворете своята интегрирана среда за разработка за Python, Java, C++ или всяка друга програмен език използван и поддържан от TensorFlow. Можете да видите списъка тук.
Сега променете вашата директория на тази, съдържаща файла get-pip.py и въведете командата: py get-pip.py
Стъпка
След като инсталацията приключи, просто въведете командата: pip install – надстройка на tensorflow за да започнете да инсталирате TensorFlow с помощта на pip.
И това е. Вече имате инсталиран TensorFlow и готов за използване!
Използване на Tensorflow
За да използвате рамката, просто импортирайте библиотеката, като използвате следната команда:
Вече можете да използвате командата 'tf' за достъп до различни модули на библиотеката. Следва пример за импортиране на AI модели от TensorFlow.
И това е! Сега трябва да можете да внедрите TensorFlow във вашите AI програми с лекота.
Заключение
TensorFlow наистина революционизира начина, по който създаваме AI системи и има мощни приложения в реалния свят. От изграждане и обучение на ML модели до внедряване, TensorFlow предлага стабилни ресурси за създаване на ML проекти.
Надявам се това бързо ръководство да ви помогне да осъществите лесно идеите си. Кажете ни вашите мисли за тази водеща рамка в секцията за коментари по-долу.
Оставете коментар