Jadual Kandungan[Sembunyi][Tunjukkan]
Jika anda tertarik dengan idea Kecerdasan Buatan (AI) maka anda mungkin tahu tentang aplikasi revolusioner bidang ini, termasuk pemprosesan imej, pengesanan objek dan pengecaman pertuturan. Aplikasi ini semuanya adalah sebahagian daripada subbidang AI yang dikenali sebagai Pembelajaran Dalam. Pengaturcara boleh mencipta sistem revolusioner ini dengan melaksanakan konsep Pembelajaran Dalam menggunakan perpustakaan dan rangka kerja AI, salah satunya ialah TensorFlow.
Dalam artikel ini, anda akan mendapat perjalanan pantas ke TensorFlow Rangka kerja Pembelajaran Mendalam, cara kerja, ciri, aplikasinya dan cara anda boleh melaksanakannya dalam sistem AI anda.
Pembelajaran Deep
Pembelajaran Dalam (DL) ialah subset daripada mesin Pembelajaran, yang merupakan subset AI dan sains data yang lebih besar. DL menggunakan struktur algoritma yang diperoleh daripada fungsi otak manusia. Algoritma sedemikian dipanggil Rangkaian Neural (NNs) dan ia terdiri daripada neuron yang membentuk lapisan. NN biasa mempunyai input, output dan banyak lapisan tersembunyi.
Data dihantar melalui lapisan ini dan NN mempelajari ciri-ciri data yang diberikan.
Apakah TensorFlow?
TensorFlow ialah sebuah sumber terbuka Rangka kerja Pembelajaran Dalam yang dibangunkan oleh Google. Rangka kerja intensif matematik ini adalah berdasarkan aliran data dan pengaturcaraan boleh dibezakan dan digunakan untuk membina dan melatih Rangkaian Neural menggunakan pelbagai alatan, perpustakaan dan sumber komuniti. Buat masa ini, TensorFlow ialah platform utama untuk mencipta Pembelajaran Deep model dan Rangkaian Neural.
TensorFlow mengendalikan data dalam bentuk tatasusunan berbilang dimensi dengan dimensi yang lebih tinggi yang dipanggil tensor, tensor ialah penyelesaian yang berguna untuk mengendalikan sejumlah besar data. Rangka kerja ini berfungsi berdasarkan graf aliran data yang mempunyai nod dan tepi. Memandangkan mekanisme pelaksanaan adalah dalam bentuk graf, adalah lebih mudah untuk melaksanakan kod TensorFlow dalam cara yang diedarkan merentas kluster komputer semasa menggunakan Unit Pemprosesan Grafik (GPU). Ia juga membolehkan anda membina carta alir operasi yang boleh dilakukan pada input anda.
Ciri-ciri utama
- Dibina untuk dijalankan pada berbilang CPU atau GPU dan juga sistem pengendalian mudah alih.
- Menyokong beberapa bahasa pengaturcaraan termasuk Python, C++, dan Java.
- Menggabungkan API yang berbeza untuk membina dan menskalakan seni bina pembelajaran mendalam seperti CNN atau RNN.
- Menggunakan API tahap tinggi yang intuitif seperti Keras dengan pelaksanaan yang bersemangat.
- Lelaran model segera dan penyahpepijatan mudah.
- Menyokong penggunaan pada awan, di premis, dalam penyemak imbas atau pada peranti.
- API pemuatan dan pengendalian data terbina dalam.
- Membolehkan eksperimen penyelidikan yang berkuasa.
- Kuat dan menyokong dalam talian sumber terbuka masyarakat.
Aplikasi
Terdapat banyak aplikasi daripada Pembelajaran Deep perpustakaan, sebilangan kecil daripadanya diberikan seperti berikut:
- Kepintaran Buatan aplikasi: chatbots dan pembantu maya.
- Aplikasi Penglihatan Komputer: model untuk pengecaman imej, pengesanan objek dan klasifikasi.
- Aplikasi Pemprosesan Pertuturan: sistem untuk menganalisis corak suara dan pertuturan manusia.
- Aplikasi Pemprosesan Imej: model untuk melaksanakan teknik transformasi pada imej.
- Aplikasi Pemprosesan Bahasa Semulajadi: pengecaman berasaskan teks dan analisis sentimen .
Memperoleh TensorFlow
Seperti yang telah dinyatakan, TensorFlow adalah sumber terbuka dan percuma untuk digunakan. Ikuti langkah di bawah untuk memperoleh rangka kerja.
Langkah 1
Untuk langkah ini, muat turun dan pasang versi bootstrap pip yang dipanggil 'get-pip.py' melainkan anda sudah memasangnya. Anda boleh memuat turunnya disini.
Langkah 2
Buka Persekitaran Pembangunan Bersepadu anda untuk Python, Java, C++ atau mana-mana yang lain bahasa pengaturcaraan digunakan dan disokong oleh TensorFlow. Anda boleh melihat senarai disini.
Sekarang tukar direktori anda kepada yang mengandungi fail get-pip.py dan taip arahan: py get-pip.py
Langkah 3
Setelah pemasangan selesai, hanya taip arahan: pemasangan pip –naik taraf aliran tensor untuk mula memasang TensorFlow menggunakan pip.
Dan itu sahaja. Anda kini telah memasang TensorFlow dan sedia untuk digunakan!
Menggunakan Tensorflow
Untuk menggunakan rangka kerja, hanya import perpustakaan menggunakan arahan berikut:
Anda kini boleh menggunakan arahan ' tf ' untuk mengakses modul perpustakaan yang berbeza. Berikut ialah contoh mengimport model AI daripada TensorFlow.
Dan itu sahaja! Kini anda sepatutnya dapat melaksanakan TensorFlow dalam program AI anda dengan mudah.
Kesimpulan
TensorFlow telah benar-benar merevolusikan cara kami mencipta sistem AI dan mempunyai aplikasi dunia sebenar yang berkuasa. Daripada membina dan melatih model ML kepada penggunaan, TensorFlow menawarkan sumber yang teguh untuk mencipta projek ML.
Saya harap panduan ringkas ini membantu anda menghidupkan idea anda dengan mudah. Beritahu kami pendapat anda tentang rangka kerja terkemuka ini di bahagian komen di bawah.
Sila tinggalkan balasan anda