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Wenn Sie von der Idee der künstlichen Intelligenz (KI) fasziniert sind, kennen Sie wahrscheinlich die revolutionären Anwendungen dieses Bereichs, einschließlich Bildverarbeitung, Objekterkennung und Spracherkennung. Diese Anwendungen sind alle Teil eines Teilbereichs der KI, der als Deep Learning bekannt ist. Programmierer können diese revolutionären Systeme erstellen, indem sie Konzepte des Deep Learning mithilfe von KI-Bibliotheken und -Frameworks implementieren, darunter TensorFlow.
In diesem Artikel erhalten Sie eine kurze Einführung in TensorFlow Deep-Learning-Framework, seine Funktionsweise, Funktionen, Anwendungen und wie Sie es in Ihren KI-Systemen implementieren können.
Tiefes Lernen
Deep Learning (DL) ist eine Teilmenge von Maschinelles lernen, die eine größere Teilmenge von KI und Data Science ist. DL nutzt Algorithmusstrukturen, die von der Funktionalität des menschlichen Gehirns abgeleitet sind. Solche Algorithmen werden aufgerufen Neuronale Netze (NNs) und sie bestehen aus Neuronen, die Schichten bilden. Ein typisches NN hat eine Eingabe, eine Ausgabe und viele versteckte Schichten.
Daten werden durch diese Schichten geleitet und das NN lernt die Merkmale der gegebenen Daten.
Was ist TensorFlow?
TensorFlow ist ein Open-Source Von Google entwickeltes Deep-Learning-Framework. Dieses mathematikintensive Framework basiert auf Datenfluss und differenzierbarer Programmierung und ist daran gewöhnt bauen und trainieren Sie neuronale Netze mit verschiedenen Tools, Bibliotheken und Community-Ressourcen. Ab sofort ist TensorFlow die führende Plattform für die Erstellung Tiefes Lernen Modelle und neuronale Netze.
TensorFlow verarbeitet Daten in Form von mehrdimensionalen Arrays höherer Dimensionen, die als Tensoren bezeichnet werden. Tensoren sind eine nützliche Lösung für die Verarbeitung großer Datenmengen. Das Framework funktioniert auf der Grundlage von Datenflussgraphen, die Knoten und Kanten haben. Da der Ausführungsmechanismus in Form von Graphen vorliegt, ist es viel einfacher, TensorFlow-Code auf verteilte Weise über einen Cluster von Computern auszuführen, während grafische Verarbeitungseinheiten (GPUs) verwendet werden. Es ermöglicht Ihnen auch, ein Flussdiagramm von Operationen zu erstellen, die an Ihren Eingaben ausgeführt werden können.
Merkmale
- Entwickelt, um auf mehreren CPUs oder GPUs und sogar auf mobilen Betriebssystemen ausgeführt zu werden.
- Unterstützt mehrere Programmiersprachen, darunter Python, C++ und Java.
- Enthält verschiedene APIs zum Erstellen und Skalieren von Deep-Learning-Architekturen wie CNN oder RNN.
- Verwendet intuitive High-Level-APIs wie Keras mit eifriger Ausführung.
- Sofortige Modelliteration und einfaches Debugging.
- Unterstützt die Bereitstellung in der Cloud, lokal, im Browser oder auf dem Gerät.
- Integrierte API zum Laden und Verarbeiten von Daten.
- Ermöglicht leistungsstarke Forschungsexperimente.
- Online stark und unterstützend Open-Source Axion Community.
Anwendungen
Es gibt zahlreiche Anwendungen der Tiefes Lernen Bibliothek, von denen eine kleine Anzahl wie folgt angegeben ist:
- Artificial Intelligence Anwendungen: Chatbots und virtuelle Assistenten.
- Computer-Vision-Anwendungen: Modelle zur Bilderkennung, Objekterkennung und Klassifizierung.
- Sprachverarbeitungsanwendungen: Systeme zur Analyse menschlicher Stimm- und Sprachmuster.
- Bildverarbeitungsanwendungen: Modelle zum Durchführen von Transformationstechniken an Bildern.
- Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache: textbasierte Erkennung und Sentiment-Analyse Modelle.
Erwerb von TensorFlow
Wie bereits erwähnt, ist TensorFlow Open Source und kostenlos nutzbar. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um das Framework zu erwerben.
Schritt 1
Laden Sie für diesen Schritt die Bootstrap-Version von pip mit dem Namen „get-pip.py“ herunter und installieren Sie sie, sofern Sie sie nicht bereits installiert haben. Sie können es herunterladen hier.
Schritt 2
Öffnen Sie Ihre integrierte Entwicklungsumgebung für Python, Java, C++ oder andere Programmiersprache wird von TensorFlow verwendet und unterstützt. Sie können die Liste anzeigen hier.
Wechseln Sie nun in das Verzeichnis, das die Datei get-pip.py enthält, und geben Sie den Befehl ein: py get-pip.py
Schritt 3
Sobald die Installation abgeschlossen ist, geben Sie einfach den Befehl ein: pip install – aktualisieren Sie Tensorflow um mit der Installation von TensorFlow mit pip zu beginnen.
Und das ist es. TensorFlow ist jetzt installiert und einsatzbereit!
Mit Tensorflow
Um das Framework zu verwenden, importieren Sie einfach die Bibliothek mit dem folgenden Befehl:
Sie können nun mit dem 'tf'-Befehl auf verschiedene Module der Bibliothek zugreifen. Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für den Import von KI-Modellen aus TensorFlow.
Und das ist es! Jetzt sollten Sie TensorFlow problemlos in Ihre KI-Programme implementieren können.
Zusammenfassung
TensorFlow hat die Art und Weise, wie wir KI-Systeme erstellen, wirklich revolutioniert und verfügt über leistungsstarke reale Anwendungen. Vom Erstellen und Trainieren von ML-Modellen bis hin zur Bereitstellung bietet TensorFlow robuste Ressourcen zum Erstellen von ML-Projekten.
Ich hoffe, diese kurze Anleitung hilft Ihnen dabei, Ihre Ideen einfach zum Leben zu erwecken. Teilen Sie uns Ihre Meinung zu diesem führenden Framework im Kommentarbereich unten mit.
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