Jeśli intryguje Cię idea Sztucznej Inteligencji (AI), to zapewne wiesz o rewolucyjnych zastosowaniach tej dziedziny, w tym przetwarzaniu obrazu, wykrywaniu obiektów i rozpoznawaniu mowy. Wszystkie te aplikacje są częścią poddziedziny sztucznej inteligencji znanej jako Deep Learning. Programiści mogą tworzyć te rewolucyjne systemy, wdrażając koncepcje Deep Learning przy użyciu bibliotek i frameworków AI, a jednym z nich jest TensorFlow.
W tym artykule uzyskasz szybką podróż do TensorFlow Framework głębokiego uczenia, jego działanie, funkcje, aplikacje i sposób wdrożenia go w swoich systemach AI.
głęboki Learning
Głębokie uczenie (DL) jest podzbiorem Nauczanie maszynowe, który jest większym podzbiorem sztucznej inteligencji i nauki o danych. DL wykorzystuje struktury algorytmów wywodzące się z funkcjonalności ludzkiego mózgu. Takie algorytmy nazywają się Sieci neuronowe (NN) i składają się z neuronów, które tworzą warstwy. Typowa sieć NN ma dane wejściowe, wyjściowe i wiele ukrytych warstw.
Dane przechodzą przez te warstwy, a sieć NN uczy się cech danych.
Co to jest TensorFlow?
TensorFlow to open-source Framework głębokiego uczenia opracowany przez Google. Ta intensywna matematycznie platforma oparta jest na przepływie danych i programowaniu różniczkowalnym i służy do: budować i szkolić sieci neuronowe przy użyciu różnych narzędzi, bibliotek i zasobów społeczności. Obecnie TensorFlow jest wiodącą platformą do tworzenia głęboki Learning modele i sieci neuronowe.
TensorFlow obsługuje dane w postaci wielowymiarowych tablic o wyższych wymiarach zwanych tensorami, tensory są przydatnym rozwiązaniem do obsługi dużych ilości danych. Framework działa w oparciu o wykresy przepływu danych, które mają węzły i krawędzie. Ponieważ mechanizm wykonania ma postać wykresów, znacznie łatwiej jest wykonać kod TensorFlow w sposób rozproszony w klastrze komputerów przy użyciu procesorów graficznych (GPU). Pozwala również na skonstruowanie schematu blokowego operacji, które można wykonać na danych wejściowych.
Podstawowe dane
- Stworzony do pracy na wielu procesorach CPU lub GPU, a nawet na mobilnych systemach operacyjnych.
- Obsługuje kilka języków programowania, w tym Python, C++ i Java.
- Zawiera różne interfejsy API do tworzenia i skalowania architektur uczenia głębokiego, takich jak CNN lub RNN.
- Wykorzystuje intuicyjne interfejsy API wysokiego poziomu, takie jak Keras, z szybkim wykonaniem.
- Natychmiastowa iteracja modelu i łatwe debugowanie.
- Obsługuje wdrażanie w chmurze, lokalnie, w przeglądarce lub na urządzeniu.
- Wbudowane API do ładowania i obsługi danych.
- Pozwala na potężne eksperymenty badawcze.
- Silny i wspierający online open-source społeczność.
Konsultacje
Istnieje wiele zastosowań głęboki Learning biblioteka, których niewielka liczba jest podana w następujący sposób:
- Artificial Intelligence aplikacje: chatboty i wirtualni asystenci.
- Aplikacje Computer Vision: modele do rozpoznawania obrazu, wykrywanie obiektów i klasyfikacja.
- Aplikacje przetwarzania mowy: systemy do analizy ludzkiego głosu i wzorców mowy.
- Aplikacje do przetwarzania obrazu: modele wykonywania technik transformacji na obrazach.
- Aplikacje do przetwarzania języka naturalnego: rozpoznawanie tekstu i Analiza nastrojów modele.
Pozyskiwanie TensorFlow
Jak już wspomniano, TensorFlow jest oprogramowaniem typu open source i darmowym. Wykonaj poniższe czynności, aby nabyć platformę.
Krok 1
Aby wykonać ten krok, pobierz i zainstaluj wersję pip typu bootstrap o nazwie „get-pip.py”, chyba że masz ją już zainstalowaną. Możesz go pobrać tutaj.
Krok 2
Otwórz swoje zintegrowane środowisko programistyczne dla Pythona, Javy, C++ lub dowolnego innego język programowania używane i obsługiwane przez TensorFlow. Możesz wyświetlić listę tutaj.
Teraz zmień katalog na ten, który zawiera plik get-pip.py i wpisz polecenie: py get-pip.py
Krok 3
Po zakończeniu instalacji wystarczy wpisać polecenie: pip install – uaktualnij tensorflow aby rozpocząć instalację TensorFlow za pomocą pip.
I to wszystko. Masz teraz zainstalowany i gotowy do użycia TensorFlow!
Korzystanie z Tensorflow
Aby skorzystać z frameworka, po prostu zaimportuj bibliotekę za pomocą następującego polecenia:
Możesz teraz użyć polecenia „ tf ”, aby uzyskać dostęp do różnych modułów biblioteki. Poniżej znajduje się przykład importowania modeli AI z TensorFlow.
I to wszystko! Teraz powinieneś być w stanie z łatwością wdrożyć TensorFlow w swoich programach AI.
Wnioski
TensorFlow naprawdę zrewolucjonizował sposób, w jaki tworzymy systemy AI i ma potężne aplikacje w świecie rzeczywistym. Od budowania i szkolenia modeli ML po wdrażanie, TensorFlow oferuje solidne zasoby do tworzenia projektów ML.
Mam nadzieję, że ten krótki przewodnik pomoże Ci z łatwością wprowadzić swoje pomysły w życie. Podziel się z nami swoimi przemyśleniami na temat tego wiodącego frameworka w sekcji komentarzy poniżej.
Dodaj komentarz