Ak vás zaujala myšlienka umelej inteligencie (AI), pravdepodobne viete o revolučných aplikáciách tejto oblasti, vrátane spracovania obrazu, detekcie objektov a rozpoznávania reči. Všetky tieto aplikácie sú súčasťou podoblasti AI známej ako Deep Learning. Programátori môžu vytvoriť tieto revolučné systémy implementáciou konceptov hlbokého učenia pomocou knižníc a rámcov AI, jedným z nich je TensorFlow.
V tomto článku získate rýchlu cestu do TensorFlow Rámec hlbokého učenia, jeho fungovanie, funkcie, aplikácie a ako ho môžete implementovať do svojich systémov AI.
Deep Learning
Hlboké učenie (DL) je podmnožinou Strojové učenie, čo je väčšia podmnožina AI a vedy o údajoch. DL využíva algoritmické štruktúry odvodené od funkčnosti ľudského mozgu. Takéto algoritmy sa nazývajú Neurálne siete (NN) a pozostávajú z neurónov, ktoré tvoria vrstvy. Typický NN má vstup, výstup a veľa skrytých vrstiev.
Dáta prechádzajú cez tieto vrstvy a NN sa učí vlastnosti daných dát.
Čo je TensorFlow?
TensorFlow je open source Rámec hlbokého učenia vyvinutý spoločnosťou Google. Tento matematicky náročný rámec je založený na toku údajov a diferencovateľnom programovaní a je naň zvyknutý budovať a trénovať neurónové siete pomocou rôznych nástrojov, knižníc a zdrojov komunity. Odteraz je TensorFlow vedúcou platformou na vytváranie Deep Learning modely a neurónové siete.
TensorFlow spracováva dáta vo forme viacrozmerných polí vyšších rozmerov nazývaných tenzory, tenzory sú užitočným riešením pre prácu s veľkým množstvom dát. Rámec funguje na základe grafov toku údajov, ktoré majú uzly a hrany. Keďže mechanizmus vykonávania je vo forme grafov, je oveľa jednoduchšie spúšťať kód TensorFlow distribuovaným spôsobom v skupine počítačov pri použití grafických procesorových jednotiek (GPU). Umožňuje vám tiež zostaviť vývojový diagram operácií, ktoré možno vykonať na vašich vstupoch.
kľúčové vlastnosti
- Postavené na prevádzku na viacerých CPU alebo GPU a dokonca aj na mobilných operačných systémoch.
- Podporuje niekoľko programovacích jazykov vrátane Pythonu, C++ a Java.
- Zahŕňa rôzne rozhrania API na vytváranie a škálovanie architektúr hlbokého učenia, ako sú CNN alebo RNN.
- Používa intuitívne API na vysokej úrovni ako Keras s dychtivým vykonávaním.
- Okamžitá iterácia modelu a jednoduché ladenie.
- Podporuje nasadenie v cloude, lokálne, v prehliadači alebo na zariadení.
- Vstavané rozhranie API na načítanie a spracovanie údajov.
- Umožňuje výkonné výskumné experimenty.
- Silný a podporný online open source komunity.
použitie
Existuje množstvo aplikácií Deep Learning knižnica, z ktorých malý počet je uvedený takto:
- Umelá inteligencia aplikácie: chatboti a virtuálni asistenti.
- Aplikácie počítačového videnia: modely na rozpoznávanie obrazu, detekcia objektov a klasifikácia.
- Aplikácie spracovania reči: systémy na analýzu ľudského hlasu a rečových vzorov.
- Aplikácie na spracovanie obrazu: modely na vykonávanie transformačných techník na obrázkoch.
- Aplikácie na spracovanie prirodzeného jazyka: rozpoznávanie na základe textu a analýza sentimentu modely.
Získanie TensorFlow
Ako už bolo uvedené, TensorFlow je open-source a je voľne použiteľný. Ak chcete získať rámec, postupujte podľa nasledujúcich krokov.
Krok 1
Pre tento krok si stiahnite a nainštalujte bootstrap verziu pipu s názvom 'get-pip.py', pokiaľ ju ešte nemáte nainštalovanú. Môžete si ho stiahnuť tu.
Krok 2
Otvorte svoje integrované vývojové prostredie pre Python, Java, C++ alebo akékoľvek iné programovací jazyk používa a podporuje TensorFlow. Môžete si pozrieť zoznam tu.
Teraz zmeňte svoj adresár na ten, ktorý obsahuje súbor get-pip.py a zadajte príkaz: py get-pip.py
Krok 3
Po dokončení inštalácie stačí zadať príkaz: pip install – upgrade tensorflow začať inštalovať TensorFlow pomocou pip.
A to je všetko. Teraz máte TensorFlow nainštalovaný a pripravený na použitie!
Pomocou Tensorflow
Ak chcete použiť rámec, jednoducho importujte knižnicu pomocou nasledujúceho príkazu:
Teraz môžete použiť príkaz ' tf ' na prístup k rôznym modulom knižnice. Nasleduje príklad importu modelov AI z TensorFlow.
A je to! Teraz by ste mali byť schopní ľahko implementovať TensorFlow vo svojich programoch AI.
záver
TensorFlow skutočne zmenil spôsob, akým vytvárame systémy AI, a má výkonné aplikácie v reálnom svete. Od vytvárania a školenia modelov ML až po nasadenie, TensorFlow ponúka robustné zdroje na vytváranie projektov ML.
Dúfam, že tento rýchly návod vám pomôže ľahko uviesť vaše nápady do života. Dajte nám vedieť svoje myšlienky o tomto poprednom rámci v sekcii komentárov nižšie.
Nechaj odpoveď