Indholdsfortegnelse[Skjule][At vise]
Hvis du er fascineret af ideen om kunstig intelligens (AI), så kender du sikkert til de revolutionerende anvendelser af dette felt, herunder billedbehandling, objektgenkendelse og talegenkendelse. Disse applikationer er alle en del af et underområde af AI kendt som Deep Learning. Programmører kan skabe disse revolutionerende systemer ved at implementere koncepter for Deep Learning ved hjælp af AI-biblioteker og rammer, en af dem er TensorFlow.
I denne artikel får du en hurtig rejse ind i TensorFlow Deep Learning ramme, dets funktioner, funktioner, applikationer, og hvordan du kan implementere det i dine AI-systemer.
Deep Learning
Deep Learning (DL) er en delmængde af Maskinelæring, som er en større delmængde af kunstig intelligens og datavidenskab. DL gør brug af algoritmestrukturer afledt af menneskelig hjernefunktionalitet. Sådanne algoritmer kaldes Neurale netværk (NN'er), og de består af neuroner, der udgør lag. En typisk NN har et input, output og en masse skjulte lag.
Data sendes gennem disse lag, og NN'en lærer funktionerne i de givne data.
Hvad er TensorFlow?
TensorFlow er en open source Deep Learning-ramme udviklet af Google. Denne matematikintensive ramme er baseret på dataflow og differentierbar programmering og er vant til opbygge og træne neurale netværk ved hjælp af forskellige værktøjer, biblioteker og samfundsressourcer. Lige nu er TensorFlow den førende platform til at skabe Deep Learning modeller og neurale netværk.
TensorFlow håndterer data i form af multi-dimensionelle arrays af højere dimensioner kaldet tensorer, tensorer er en nyttig løsning til at håndtere store mængder data. Rammen fungerer baseret på dataflowgrafer, der har noder og kanter. Da udførelsesmekanismen er i form af grafer, er det meget lettere at udføre TensorFlow-kode på en distribueret måde på tværs af en klynge af computere, mens du bruger Graphical Processing Units (GPU'er). Det giver dig også mulighed for at konstruere et flowchart over operationer, der kan udføres på dine input.
Nøglefunktioner
- Bygget til at køre på flere CPU'er eller GPU'er og endda mobile operativsystemer.
- Understøtter flere programmeringssprog inklusive Python, C++ og Java.
- Inkorporerer forskellige API'er til at bygge og skalere deep learning-arkitekturer som CNN eller RNN.
- Bruger intuitive API'er på højt niveau som Keras med ivrig udførelse.
- Omgående model iteration og nem fejlfinding.
- Understøtter implementering i skyen, på stedet, i browseren eller på enheden.
- Indbygget dataindlæsnings- og håndterings-API.
- Giver mulighed for kraftfulde forskningseksperimenter.
- Stærk og støttende online open source samfund.
Applikationer
Der er talrige anvendelser af Deep Learning bibliotek, hvoraf et lille antal er angivet som følger:
- Kunstig intelligens applikationer: chatbots og virtuelle assistenter.
- Computer Vision-applikationer: modeller til billedgenkendelse, objektdetektion og klassifikation.
- Talebehandlingsapplikationer: systemer til analyse af menneskelig stemme og talemønstre.
- Billedbehandlingsapplikationer: modeller til udførelse af transformationsteknikker på billeder.
- Natural Language Processing applikationer: tekstbaseret genkendelse og følelser analyse modeller.
Anskaffelse af TensorFlow
Som allerede nævnt er TensorFlow open source og gratis at bruge. Følg nedenstående trin for at erhverve rammen.
Trin 1
Til dette trin skal du downloade og installere bootstrap-versionen af pip kaldet 'get-pip.py', medmindre du allerede har den installeret. Du kan downloade det link..
Trin 2
Åbn dit integrerede udviklingsmiljø til Python, Java, C++ eller et hvilket som helst andet programmeringssprog brugt og understøttet af TensorFlow. Du kan se listen link..
Skift nu din mappe til den, der indeholder filen get-pip.py, og skriv kommandoen: py get-pip.py
Trin 3
Når installationen er færdig, skal du blot indtaste kommandoen: pip installation – opgrader tensorflow for at begynde at installere TensorFlow ved hjælp af pip.
Og det er det. Du har nu TensorFlow installeret og klar til brug!
Bruger Tensorflow
For at bruge rammen skal du blot importere biblioteket ved hjælp af følgende kommando:
Du kan nu bruge ' tf ' kommandoen til at få adgang til forskellige moduler i biblioteket. Følgende er et eksempel på import af AI-modeller fra TensorFlow.
Og det er det! Nu burde du være i stand til at implementere TensorFlow i dine AI-programmer med lethed.
Konklusion
TensorFlow har virkelig revolutioneret den måde, vi skaber AI-systemer på og har kraftfulde applikationer fra den virkelige verden. Fra opbygning og træning af ML-modeller til implementering tilbyder TensorFlow robuste ressourcer til at skabe ML-projekter.
Jeg håber, at denne hurtige gennemgang hjælper dig med nemt at føre dine ideer ud i livet. Fortæl os dine tanker om denne førende ramme i kommentarfeltet nedenfor.
Giv en kommentar