Innehållsförteckning[Dölj][Visa]
Om du är fascinerad av idén om artificiell intelligens (AI) så känner du förmodligen till de revolutionerande tillämpningarna av detta område, inklusive bildbehandling, objektdetektering och taligenkänning. Dessa applikationer är alla en del av ett underområde av AI som kallas Deep Learning. Programmerare kan skapa dessa revolutionerande system genom att implementera koncept för Deep Learning med hjälp av AI-bibliotek och ramverk, ett av dem är TensorFlow.
I den här artikeln får du en snabb resa in i TensorFlow Deep Learning ramverk, dess funktioner, funktioner, applikationer och hur du kan implementera det i dina AI-system.
Deep Learning
Deep Learning (DL) är en delmängd av Maskininlärning, som är en större delmängd av AI och datavetenskap. DL använder sig av algoritmstrukturer härledda från mänskliga hjärnans funktionalitet. Sådana algoritmer kallas Neurala nätverk (NNs) och de består av neuroner som utgör lager. En typisk NN har en ingång, utgång och många dolda lager.
Data skickas genom dessa lager och NN lär sig funktionerna i den givna datan.
Vad är TensorFlow?
TensorFlow är en öppen källkod Deep Learning-ramverket utvecklat av Google. Detta matematikintensiva ramverk är baserat på dataflöde och differentierbar programmering och är van vid bygga och träna neurala nätverk med hjälp av olika verktyg, bibliotek och gemenskapsresurser. Från och med nu är TensorFlow den ledande plattformen för att skapa Deep Learning modeller och neurala nätverk.
TensorFlow hanterar data i form av flerdimensionella arrayer av högre dimensioner som kallas tensorer, tensorer är en användbar lösning för att hantera stora datamängder. Ramverket fungerar baserat på dataflödesgrafer som har noder och kanter. Eftersom exekveringsmekanismen är i form av grafer är det mycket lättare att exekvera TensorFlow-kod på ett distribuerat sätt över ett kluster av datorer samtidigt som man använder grafiska bearbetningsenheter (GPU). Det låter dig också konstruera ett flödesschema över operationer som kan utföras på dina ingångar.
Funktioner
- Byggd för att köras på flera CPU:er eller GPU:er och till och med mobila operativsystem.
- Stöder flera programmeringsspråk inklusive Python, C++ och Java.
- Innehåller olika API:er för att bygga och skala djupinlärningsarkitekturer som CNN eller RNN.
- Använder intuitiva API:er på hög nivå som Keras med ivrig exekvering.
- Omedelbar modelliteration och enkel felsökning.
- Stöder distribution i molnet, lokalt, i webbläsaren eller på enheten.
- Inbyggt API för dataladdning och hantering.
- Möjliggör kraftfulla forskningsexperiment.
- Stark och stödjande online öppen källkod gemenskap.
Applikationer
Det finns många tillämpningar av Deep Learning bibliotek, varav ett litet antal ges enligt följande:
- Artificiell intelligens applikationer: chatbots och virtuella assistenter.
- Computer Vision-applikationer: modeller för bildigenkänning, objektdetektering och klassificering.
- Talbehandlingsapplikationer: system för att analysera mänskliga röst- och talmönster.
- Bildbehandlingsapplikationer: modeller för att utföra transformationstekniker på bilder.
- Natural Language Processing-applikationer: textbaserad igenkänning och känsla analys modeller.
Skaffar TensorFlow
Som redan nämnts är TensorFlow öppen källkod och gratis att använda. Följ stegen nedan för att skaffa ramverket.
steg 1
För detta steg, ladda ner och installera bootstrap-versionen av pip som heter 'get-pip.py' om du inte redan har den installerad. Du kan ladda ner den här..
steg 2
Öppna din integrerade utvecklingsmiljö för Python, Java, C++ eller något annat programmeringsspråk används och stöds av TensorFlow. Du kan se listan här..
Ändra nu din katalog till den som innehåller filen get-pip.py och skriv in kommandot: py get-pip.py
steg 3
När installationen är klar skriver du bara in kommandot: pip installation – uppgradera tensorflöde för att börja installera TensorFlow med pip.
Och det är allt. Du har nu TensorFlow installerat och redo att användas!
Använder Tensorflow
För att använda ramverket, importera helt enkelt biblioteket med följande kommando:
Du kan nu använda kommandot ' tf ' för att komma åt olika moduler i biblioteket. Följande är ett exempel på import av AI-modeller från TensorFlow.
Och det är allt! Nu bör du enkelt kunna implementera TensorFlow i dina AI-program.
Slutsats
TensorFlow har verkligen revolutionerat sättet vi skapar AI-system och har kraftfulla verkliga applikationer. Från att bygga och träna ML-modeller till implementering, TensorFlow erbjuder robusta resurser för att skapa ML-projekt.
Jag hoppas att den här snabba genomgången hjälper dig att enkelt förverkliga dina idéer. Låt oss veta dina tankar om detta ledande ramverk i kommentarsektionen nedan.
Kommentera uppropet