Innholdsfortegnelse[Gjemme seg][Forestilling]
Hvis du er fascinert av ideen om kunstig intelligens (AI), så vet du sannsynligvis om de revolusjonerende bruksområdene til dette feltet, inkludert bildebehandling, objektgjenkjenning og talegjenkjenning. Disse applikasjonene er alle en del av et underfelt av AI kjent som Deep Learning. Programmerere kan lage disse revolusjonerende systemene ved å implementere konsepter for dyp læring ved å bruke AI-biblioteker og rammeverk, en av dem er TensorFlow.
I denne artikkelen får du en rask reise inn i TensorFlow Deep Learning rammeverk, dens funksjoner, funksjoner, applikasjoner og hvordan du kan implementere den i AI-systemene dine.
Dyp læring
Deep Learning (DL) er en undergruppe av Maskinlæring, som er en større undergruppe av AI og datavitenskap. DL bruker algoritmestrukturer avledet fra menneskelig hjernefunksjonalitet. Slike algoritmer kalles Nevrale nettverk (NNs) og de består av nevroner som utgjør lag. En typisk NN har en inngang, utgang og mange skjulte lag.
Data sendes gjennom disse lagene og NN lærer funksjonene til de gitte dataene.
Hva er tensorflow?
TensorFlow er en åpen kildekode Deep Learning-rammeverket utviklet av Google. Dette matematikkintensive rammeverket er basert på dataflyt og differensierbar programmering og er vant til bygge og trene nevrale nettverk ved hjelp av ulike verktøy, biblioteker og fellesskapsressurser. Per nå er TensorFlow den ledende plattformen for å skape Dyp læring modeller og nevrale nettverk.
TensorFlow håndterer data i form av flerdimensjonale arrays av høyere dimensjoner kalt tensorer, tensorer er en nyttig løsning for å håndtere store datamengder. Rammeverket fungerer basert på dataflytgrafer som har noder og kanter. Siden utførelsesmekanismen er i form av grafer, er det mye lettere å kjøre TensorFlow-kode på en distribuert måte på tvers av en klynge av datamaskiner mens du bruker Graphical Processing Units (GPUer). Den lar deg også konstruere et flytskjema over operasjoner som kan utføres på inngangene dine.
Viktige funksjoner
- Bygget for å kjøre på flere CPUer eller GPUer og til og med mobile operativsystemer.
- Støtter flere programmeringsspråk inkludert Python, C++ og Java.
- Inneholder forskjellige APIer for å bygge og skalere dyplæringsarkitekturer som CNN eller RNN.
- Bruker intuitive API-er på høyt nivå som Keras med ivrig utførelse.
- Umiddelbar modelliterasjon og enkel feilsøking.
- Støtter distribusjon på skyen, lokalt, i nettleseren eller på enheten.
- Innebygd API for lasting og håndtering av data.
- Tillater kraftig forskningseksperimentering.
- Sterk og støttende på nett åpen kildekode samfunnet.
applikasjoner
Det er mange anvendelser av Dyp læring bibliotek, hvorav et lite antall er gitt som følger:
- Kunstig intelligens applikasjoner: chatbots og virtuelle assistenter.
- Computer Vision-applikasjoner: modeller for bildegjenkjenning, objektdeteksjon og klassifisering.
- Talebehandlingsapplikasjoner: systemer for å analysere menneskelig stemme og talemønstre.
- Bildebehandlingsapplikasjoner: modeller for å utføre transformasjonsteknikker på bilder.
- Natural Language Processing-applikasjoner: tekstbasert gjenkjenning og sentiment analyse modeller.
Anskaffer TensorFlow
Som allerede nevnt, er TensorFlow åpen kildekode og gratis å bruke. Følg trinnene nedenfor for å anskaffe rammeverket.
Trinn 1
For dette trinnet, last ned og installer bootstrap-versjonen av pip kalt 'get-pip.py' med mindre du allerede har den installert. Du kan laste den ned her..
Trinn 2
Åpne det integrerte utviklingsmiljøet for Python, Java, C++ eller andre programmeringsspråk brukt og støttet av TensorFlow. Du kan se listen her..
Endre nå katalogen din til den som inneholder filen get-pip.py og skriv inn kommandoen: py get-pip.py
Trinn 3
Når installasjonen er fullført, skriv inn kommandoen: pip installasjon – oppgrader tensorflow for å begynne å installere TensorFlow ved hjelp av pip.
Og det er det. Du har nå TensorFlow installert og klar til bruk!
Bruker Tensorflow
For å bruke rammeverket, importerer du bare biblioteket ved å bruke følgende kommando:
Du kan nå bruke ' tf '-kommandoen for å få tilgang til forskjellige moduler i biblioteket. Følgende er et eksempel på import av AI-modeller fra TensorFlow.
Og det er det! Nå skal du være i stand til å implementere TensorFlow i AI-programmene dine med letthet.
konklusjonen
TensorFlow har virkelig revolusjonert måten vi lager AI-systemer på og har kraftige applikasjoner fra den virkelige verden. Fra å bygge og trene ML-modeller til utrulling, tilbyr TensorFlow robuste ressurser for å lage ML-prosjekter.
Jeg håper denne raske gjennomgangen hjelper deg å bringe ideene dine ut i livet enkelt. Fortell oss dine tanker om dette ledende rammeverket i kommentarfeltet nedenfor.
Legg igjen en kommentar