Ha felkeltette az érdeklődését a mesterséges intelligencia (AI) ötlete, akkor valószínűleg ismeri ennek a területnek a forradalmi alkalmazásait, beleértve a képfeldolgozást, a tárgyfelismerést és a beszédfelismerést. Ezek az alkalmazások mind a mesterséges intelligencia mélytanulásként ismert részterületének részét képezik. A programozók úgy hozhatják létre ezeket a forradalmi rendszereket, hogy a Deep Learning koncepcióit AI könyvtárak és keretrendszerek segítségével valósítják meg, amelyek közül az egyik a TensorFlow.
Ebben a cikkben gyorsan megismerkedhet a TensorFlow-val Mélytanulási keretrendszer, működése, szolgáltatásai, alkalmazásai, és hogyan valósíthatja meg AI-rendszereiben.
Deep Learning
A Deep Learning (DL) egy részhalmaza Gépi tanulás, amely az AI és az adattudomány egy nagyobb részhalmaza. A DL az emberi agy működéséből származó algoritmus-struktúrákat használ. Az ilyen algoritmusokat ún Neurális hálózatok (NN-ek), és rétegeket alkotó neuronokból állnak. Egy tipikus NN-nek van bemenete, kimenete és sok rejtett rétege.
Az adatok áthaladnak ezeken a rétegeken, és az NN megtanulja az adott adatok jellemzőit.
Mi TensorFlow?
A TensorFlow egy nyílt forráskódú A Google által kifejlesztett Deep Learning keretrendszer. Ez az intenzív matematikai keretrendszer adatfolyamon és differenciálható programozáson alapul, és ehhez szokott Neurális hálózatokat építeni és tanítani különféle eszközök, könyvtárak és közösségi források segítségével. Jelenleg a TensorFlow az alkotás vezető platformja Deep Learning modellek és neurális hálózatok.
A TensorFlow többdimenziós, magasabb dimenziójú tömbök, úgynevezett tenzorok formájában kezeli az adatokat, a tenzorok hasznos megoldást jelentenek nagy mennyiségű adat kezelésére. A keretrendszer olyan adatfolyam-gráfokon működik, amelyek csomópontokkal és élekkel rendelkeznek. Mivel a végrehajtási mechanizmus grafikonok formájában történik, sokkal könnyebb a TensorFlow kódot elosztott módon végrehajtani a számítógépek fürtjei között grafikus feldolgozóegységek (GPU-k) használata közben. Lehetővé teszi egy folyamatábra felépítését is a bemeneteken végrehajtható műveletekről.
Főbb jellemzők
- Úgy tervezték, hogy több CPU-n vagy GPU-n, sőt mobil operációs rendszeren is működjön.
- Számos programozási nyelvet támogat, beleértve a Pythont, a C++-t és a Java-t.
- Különböző API-kat tartalmaz a mély tanulási architektúrák, például a CNN vagy az RNN felépítéséhez és méretezéséhez.
- Intuitív, magas szintű API-kat használ, mint például a Keras, lelkes végrehajtással.
- Azonnali modell iteráció és egyszerű hibakeresés.
- Támogatja a felhőben, a helyszíni, a böngészőben vagy az eszközön történő telepítést.
- Beépített adatbetöltő és -kezelő API.
- Erőteljes kutatási kísérletezést tesz lehetővé.
- Erős és támogató online nyílt forráskódú közösséget.
Alkalmazási területek
Számos alkalmazása létezik a Deep Learning könyvtár, amelyből néhányat az alábbiak szerint adunk meg:
- Mesterséges Intelligencia alkalmazások: chatbotok és virtuális asszisztensek.
- Computer Vision alkalmazások: képfelismerő modellek, tárgy észlelése és osztályozás.
- Beszédfeldolgozó alkalmazások: emberi hang és beszédminták elemzésére szolgáló rendszerek.
- Képfeldolgozó alkalmazások: modellek transzformációs technikák képeken való végrehajtásához.
- Natural Language Processing alkalmazások: szöveg alapú felismerés és hangulat elemzés modellek.
TensorFlow megszerzése
Amint már említettük, a TensorFlow nyílt forráskódú és ingyenesen használható. Kövesse az alábbi lépéseket a keret beszerzéséhez.
1 lépés
Ehhez a lépéshez töltse le és telepítse a pip 'get-pip.py' nevű bootstrap verzióját, hacsak nincs már telepítve. Letöltheti itt.
2 lépés
Nyissa meg az integrált fejlesztői környezetet Python, Java, C++ vagy bármely más számára programozási nyelv a TensorFlow használja és támogatja. Megtekintheti a listát itt.
Most módosítsa a könyvtárat a get-pip.py fájlt tartalmazó könyvtárra, és írja be a parancsot: py get-pip.py
3 lépés
A telepítés befejezése után egyszerűen írja be a parancsot: pip install – upgrade tensorflow a TensorFlow telepítésének megkezdéséhez a pip használatával.
És ez az. Most már telepítve van a TensorFlow, és készen áll a használatra!
Tensorflow használata
A keretrendszer használatához egyszerűen importálja a könyvtárat a következő paranccsal:
Mostantól a 'tf' paranccsal elérheti a könyvtár különböző moduljait. A következő példa az AI-modellek TensorFlow-ból történő importálására szolgál.
És ez az! Most már könnyedén implementálhatja a TensorFlow-t AI-programjaiban.
Következtetés
A TensorFlow valóban forradalmasította az AI-rendszerek létrehozásának módját, és hatékony, valós alkalmazásokkal rendelkezik. Az ML-modellek felépítésétől és betanításától a telepítésig a TensorFlow robusztus erőforrásokat kínál az ML-projektek létrehozásához.
Remélem, ez a gyors áttekintés segít könnyedén megvalósítani ötleteit. Ossza meg velünk gondolatait erről a vezető keretről az alábbi megjegyzés részben.
Hagy egy Válaszol