Kui teid huvitab tehisintellekti (AI) idee, siis teate tõenäoliselt selle valdkonna revolutsioonilisi rakendusi, sealhulgas pilditöötlust, objektide tuvastamist ja kõnetuvastust. Kõik need rakendused on osa AI alamvaldkonnast, mida nimetatakse süvaõppeks. Programmeerijad saavad luua neid revolutsioonilisi süsteeme, rakendades süvaõppe kontseptsioone, kasutades tehisintellekti teeke ja raamistikke, millest üks on TensorFlow.
Sellest artiklist leiate kiire teekonna TensorFlow'sse Süvaõppe raamistik, selle toimimine, funktsioonid, rakendused ja kuidas saate seda oma tehisintellektisüsteemides rakendada.
Sügav õppimine
Süvaõpe (DL) on alamhulk Masinõpe, mis on tehisintellekti ja andmeteaduse suurem alamhulk. DL kasutab inimese aju funktsionaalsusest tuletatud algoritmstruktuure. Selliseid algoritme nimetatakse Närvivõrgud (NN-id) ja need koosnevad neuronitest, mis moodustavad kihte. Tavalisel NN-l on sisend, väljund ja palju peidetud kihte.
Andmed edastatakse läbi nende kihtide ja NN õpib antud andmete omadused.
Mis on TensorFlow?
TensorFlow on avatud lähtekoodiga Google'i välja töötatud süvaõppe raamistik. See matemaatikamahukas raamistik põhineb andmevool ja diferentseeritaval programmeerimisel ning on sellega harjunud luua ja koolitada närvivõrke kasutades erinevaid tööriistu, teeke ja kogukonna ressursse. Praeguse seisuga on TensorFlow juhtiv platvorm loomiseks Sügav õppimine mudelid ja närvivõrgud.
TensorFlow käsitleb andmeid suuremate mõõtmetega mitmemõõtmeliste massiivide kujul, mida nimetatakse tensoriteks, tensorid on kasulik lahendus suurte andmemahtude käsitlemiseks. Raamistik töötab andmevoo graafikute põhjal, millel on sõlmed ja servad. Kuna täitmismehhanism on graafikute kujul, on TensorFlow koodi palju lihtsam täita arvutiklastris hajutatud viisil, kasutades graafikaprotsessorit (GPU). Samuti võimaldab see koostada toimingute vooskeemi, mida saab oma sisenditega sooritada.
Põhijooned
- Loodud töötama mitme CPU või GPU ja isegi mobiilse operatsioonisüsteemiga.
- Toetab mitut programmeerimiskeelt, sealhulgas Python, C++ ja Java.
- Sisaldab erinevaid API-sid, et luua ja skaleerida süvaõppearhitektuure, nagu CNN või RNN.
- Kasutab intuitiivse täitmisega intuitiivseid kõrgetasemelisi API-sid, nagu Keras.
- Vahetu mudeli iteratsioon ja lihtne silumine.
- Toetab juurutamist pilves, kohapeal, brauseris või seadmes.
- Sisseehitatud andmete laadimise ja töötlemise API.
- Võimaldab võimsaid uurimiskatseid.
- Tugev ja toetav võrgus avatud lähtekoodiga kogukonnas.
Rakendused
Rakendusi on palju Sügav õppimine raamatukogu, millest väike arv on toodud järgmiselt:
- Tehisintellekt rakendused: vestlusrobotid ja virtuaalsed assistendid.
- Arvutinägemise rakendused: pildituvastuse mudelid, objektide tuvastamine ja klassifitseerimine.
- Kõnetöötlusrakendused: süsteemid inimhääle ja kõnemustrite analüüsimiseks.
- Pilditöötlusrakendused: mudelid piltide teisendustehnikate teostamiseks.
- Loomuliku keele töötlemise rakendused: tekstipõhine tuvastamine ja sentiment analüüs mudelid.
TensorFlow omandamine
Nagu juba öeldud, on TensorFlow avatud lähtekoodiga ja tasuta kasutatav. Raamistiku hankimiseks järgige alltoodud samme.
Samm 1
Selle sammu jaoks laadige alla ja installige pipi alglaadimisversioon nimega „get-pip.py”, kui see pole juba installitud. Saate selle alla laadida siin.
Samm 2
Avage oma integreeritud arenduskeskkond Pythoni, Java, C++ või mõne muu jaoks programmeerimiskeel kasutab ja toetab TensorFlow. Saate vaadata nimekirja siin.
Nüüd muutke oma kataloog faili get-pip.py sisaldavaks kataloogiks ja tippige käsk: py get-pip.py
Samm 3
Kui installimine on lõppenud, tippige lihtsalt käsk: pip install – tensorflow uuendamine TensorFlow installimise alustamiseks pip abil.
Ja see ongi kõik. TensorFlow on nüüd installitud ja kasutamiseks valmis!
Tensorflow kasutamine
Raamistiku kasutamiseks importige teek lihtsalt järgmise käsuga:
Nüüd saate kasutada käsku 'tf', et pääseda ligi teegi erinevatele moodulitele. Järgmine on näide AI mudelite importimisest TensorFlow'st.
Ja see ongi kõik! Nüüd peaksite saama TensorFlow oma tehisintellekti programmides hõlpsalt juurutada.
Järeldus
TensorFlow on tõeliselt muutnud AI-süsteemide loomise viisi ja sellel on võimsad reaalmaailma rakendused. Alates ML-mudelite loomisest ja koolitamisest kuni juurutamiseni pakub TensorFlow ML-projektide loomiseks tugevaid ressursse.
Loodan, et see kiire ülevaade aitab teil oma ideid hõlpsalt ellu viia. Andke meile teada oma mõtted selle juhtiva raamistiku kohta allpool olevas kommentaaride jaotises.
Jäta vastus