ਵਿਸ਼ਾ - ਸੂਚੀ[ਛੁਪਾਓ][ਦਿਖਾਓ]
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਇਸ ਖੇਤਰ ਦੇ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਕਾਰਜਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਦੇ ਹੋਵੋਗੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਵਸਤੂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਬੋਲੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ AI ਦੇ ਸਬਫੀਲਡ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹਨ ਜਿਸਨੂੰ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰ AI ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਇਹਨਾਂ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਹੈ।
ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ TensorFlow ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਯਾਤਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋਗੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਇਸਦੇ ਕੰਮਕਾਜ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ
ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ (DL) ਦਾ ਸਬਸੈੱਟ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਜੋ ਕਿ AI ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਉਪ ਸਮੂਹ ਹੈ। DL ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਕਹੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (NNs) ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰੋਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪਰਤਾਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਆਮ NN ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਇਨਪੁਟ, ਆਉਟਪੁੱਟ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਲੁਕੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਪਰਤਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਡੇਟਾ ਇਹਨਾਂ ਪਰਤਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਦਾ ਹੈ ਅਤੇ NN ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ।
ਕੀ ਹੈ TensorFlow?
TensorFlow ਇੱਕ ਹੈ ਓਪਨ-ਸਰੋਤ ਗੂਗਲ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ। ਇਹ ਗਣਿਤ-ਇੰਤਜ਼ਾਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਡੇਟਾਫਲੋ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਯੋਗ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਾਧਨਾਂ, ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ, ਅਤੇ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਹੁਣ ਤੱਕ, TensorFlow ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ.
ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਉੱਚ ਅਯਾਮਾਂ ਦੇ ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਐਰੇ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹੈਂਡਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਟੈਂਸਰ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਟੈਂਸਰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਹੱਲ ਹਨ। ਫਰੇਮਵਰਕ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨੋਡ ਅਤੇ ਕਿਨਾਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਗ੍ਰਾਫ਼ਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਸ (GPUs) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਵੰਡੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਕੋਡ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਫਲੋਚਾਰਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਵੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਇਨਪੁਟਸ 'ਤੇ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਜਰੂਰੀ ਚੀਜਾ
- ਮਲਟੀਪਲ CPUs ਜਾਂ GPUs ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਮੋਬਾਈਲ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ 'ਤੇ ਚੱਲਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
- ਪਾਈਥਨ, C++, ਅਤੇ Java ਸਮੇਤ ਕਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- CNN ਜਾਂ RNN ਵਰਗੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ API ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ Keras ਵਰਗੇ ਅਨੁਭਵੀ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਤੁਰੰਤ ਮਾਡਲ ਦੁਹਰਾਓ ਅਤੇ ਆਸਾਨ ਡੀਬਗਿੰਗ।
- ਕਲਾਉਡ 'ਤੇ, ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮਿਸਸ, ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ, ਜਾਂ ਆਨ-ਡਿਵਾਈਸ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਬਿਲਟ-ਇਨ ਡਾਟਾ ਲੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਹੈਂਡਲਿੰਗ API।
- ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਖੋਜ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ।
- ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਸਹਾਇਕ ਔਨਲਾਈਨ ਓਪਨ-ਸਰੋਤ ਭਾਈਚਾਰੇ.
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ
ਦੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਹਨ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ, ਜਿਸ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗਿਣਤੀ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ:
- ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ: ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ ਵਰਚੁਅਲ ਸਹਾਇਕ।
- ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ: ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਲਈ ਮਾਡਲ, ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ।
- ਸਪੀਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ: ਮਨੁੱਖੀ ਆਵਾਜ਼ ਅਤੇ ਬੋਲਣ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਸਟਮ।
- ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ: ਚਿੱਤਰਾਂ 'ਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਈ ਮਾਡਲ।
- ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ: ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਮਾਡਲਾਂ
ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, TensorFlow ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਹੈ ਅਤੇ ਵਰਤਣ ਲਈ ਸੁਤੰਤਰ ਹੈ। ਫਰੇਮਵਰਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ।
ਕਦਮ 1
ਇਸ ਪੜਾਅ ਲਈ, 'get-pip.py' ਨਾਮਕ pip ਦੇ ਬੂਟਸਟਰੈਪ ਸੰਸਕਰਣ ਨੂੰ ਡਾਉਨਲੋਡ ਅਤੇ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰੋ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਥਾਪਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਇਥੇ.
ਕਦਮ 2
Python, Java, C++, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਲਈ ਆਪਣਾ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਵਿਕਾਸ ਵਾਤਾਵਰਣ ਖੋਲ੍ਹੋ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ TensorFlow ਦੁਆਰਾ ਵਰਤਿਆ ਅਤੇ ਸਮਰਥਿਤ। ਤੁਸੀਂ ਸੂਚੀ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਇਥੇ.
ਹੁਣ ਆਪਣੀ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ ਨੂੰ get-pip.py ਫਾਈਲ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ ਅਤੇ ਕਮਾਂਡ ਵਿੱਚ ਟਾਈਪ ਕਰੋ: py get-pip.py
ਕਦਮ 3
ਇੱਕ ਵਾਰ ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਮੁਕੰਮਲ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸਿਰਫ਼ ਕਮਾਂਡ ਵਿੱਚ ਟਾਈਪ ਕਰੋ: ਪਾਈਪ ਇੰਸਟੌਲ - ਅਪਗ੍ਰੇਡ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਪਾਈਪ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ।
ਅਤੇ ਇਹ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਹੁਣ TensorFlow ਸਥਾਪਤ ਹੈ ਅਤੇ ਵਰਤਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ!
ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ
ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਿਰਫ਼ ਹੇਠ ਦਿੱਤੀ ਕਮਾਂਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰੋ:
ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਿਊਲਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ 'tf' ਕਮਾਂਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਹੇਠਾਂ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਤੋਂ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ।
ਅਤੇ ਇਹ ਹੈ! ਹੁਣ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਆਪਣੇ AI ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਵਿੱਚ TensorFlow ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
TensorFlow ਨੇ ਸਾਡੇ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਦਿੱਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਹਨ। ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਤੈਨਾਤੀ ਤੱਕ, TensorFlow ML ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮੈਨੂੰ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਤੇਜ਼ ਵਾਕਥਰੂ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ। ਸਾਨੂੰ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਟਿੱਪਣੀ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਇਸ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਫਰੇਮਵਰਕ ਬਾਰੇ ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰ ਦੱਸੋ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ