کی میز کے مندرجات[چھپائیں][دکھائیں]
اگر آپ آرٹیفیشل انٹیلی جنس (AI) کے خیال سے دلچسپی رکھتے ہیں تو آپ شاید اس فیلڈ کی انقلابی ایپلی کیشنز کے بارے میں جانتے ہوں گے، بشمول امیج پروسیسنگ، آبجیکٹ کا پتہ لگانا اور اسپیچ ریکگنیشن۔ یہ ایپلی کیشنز AI کے سب فیلڈ کا حصہ ہیں جسے ڈیپ لرننگ کہا جاتا ہے۔ پروگرامرز AI لائبریریوں اور فریم ورکس کا استعمال کرتے ہوئے ڈیپ لرننگ کے تصورات کو نافذ کر کے یہ انقلابی نظام تشکیل دے سکتے ہیں، ان میں سے ایک TensorFlow ہے۔
اس مضمون میں، آپ کو TensorFlow میں ایک تیز سفر ملے گا۔ گہری سیکھنے کا فریم ورک، اس کے کام، خصوصیات، ایپلیکیشنز، اور آپ اسے اپنے AI سسٹمز میں کیسے نافذ کر سکتے ہیں۔
گہری سیکھنا
ڈیپ لرننگ (DL) کا سب سیٹ ہے۔ مشین لرننگ، جو AI اور ڈیٹا سائنس کا ایک بڑا ذیلی سیٹ ہے۔ ڈی ایل انسانی دماغ کی فعالیت سے اخذ کردہ الگورتھم ڈھانچے کا استعمال کرتا ہے۔ ایسے الگورتھم کہلاتے ہیں۔ عصبی نیٹ ورک (NNs) اور وہ نیوران پر مشتمل ہوتے ہیں جو تہیں بناتے ہیں۔ ایک عام NN میں ایک ان پٹ، آؤٹ پٹ، اور بہت سی پوشیدہ پرتیں ہوتی ہیں۔
ڈیٹا ان تہوں سے گزرتا ہے اور NN دیے گئے ڈیٹا کی خصوصیات سیکھتا ہے۔
کیا ہے TensorFlow?
TensorFlow ایک ہے۔ آزاد مصدر ڈیپ لرننگ فریم ورک گوگل نے تیار کیا ہے۔ یہ ریاضی پر مبنی فریم ورک ڈیٹا فلو اور قابل تفریق پروگرامنگ پر مبنی ہے اور اس کا استعمال کیا جاتا ہے۔ نیورل نیٹ ورکس کی تعمیر اور تربیت مختلف ٹولز، لائبریریوں، اور کمیونٹی وسائل کا استعمال کرتے ہوئے. ابھی تک، TensorFlow تخلیق کرنے کا ایک اہم پلیٹ فارم ہے۔ گہری سیکھنا ماڈلز اور نیورل نیٹ ورکس۔
TensorFlow اعلیٰ جہتوں کی کثیر جہتی صفوں کی شکل میں ڈیٹا کو ہینڈل کرتا ہے جسے ٹینسر کہتے ہیں، ٹینسر بڑی مقدار میں ڈیٹا کو سنبھالنے کے لیے ایک مفید حل ہیں۔ فریم ورک ڈیٹا فلو گرافس پر مبنی کام کرتا ہے جس میں نوڈس اور کنارے ہوتے ہیں۔ جیسا کہ عمل درآمد کا طریقہ کار گراف کی شکل میں ہے، اس لیے گرافیکل پروسیسنگ یونٹس (GPUs) کا استعمال کرتے ہوئے کمپیوٹرز کے کلسٹر میں تقسیم شدہ انداز میں TensorFlow کوڈ پر عمل درآمد کرنا بہت آسان ہے۔ یہ آپ کو آپریشنز کا ایک فلو چارٹ بنانے کی بھی اجازت دیتا ہے جو آپ کے ان پٹس پر کیا جا سکتا ہے۔
اہم خصوصیات
- متعدد CPUs یا GPUs اور یہاں تک کہ موبائل آپریٹنگ سسٹم پر چلانے کے لیے بنایا گیا ہے۔
- Python، C++، اور Java سمیت کئی پروگرامنگ زبانوں کو سپورٹ کرتا ہے۔
- CNN یا RNN جیسے گہرے سیکھنے کے فن تعمیر کو بنانے اور اسکیل کرنے کے لیے مختلف APIs کو شامل کرتا ہے۔
- بے تابی سے عمل درآمد کے ساتھ کیراس جیسے بدیہی اعلی سطحی APIs کا استعمال کرتا ہے۔
- فوری ماڈل کی تکرار اور آسان ڈیبگنگ۔
- کلاؤڈ پر، آن پریمیسس، براؤزر میں، یا آن ڈیوائس پر تعیناتی کی حمایت کرتا ہے۔
- بلٹ ان ڈیٹا لوڈنگ اور ہینڈلنگ API۔
- طاقتور تحقیقی تجربات کی اجازت دیتا ہے۔
- مضبوط اور معاون آن لائن آزاد مصدر کمیونٹی.
درخواستیں
کی متعدد درخواستیں ہیں۔ گہری سیکھنا لائبریری، جس کی ایک چھوٹی سی تعداد درج ذیل ہے:
- مصنوعی ذہانت ایپلی کیشنز: چیٹ بوٹس اور ورچوئل اسسٹنٹس۔
- کمپیوٹر وژن ایپلی کیشنز: تصویر کی شناخت کے لیے ماڈل، آبجیکٹ کا پتہ لگانا اور درجہ بندی.
- اسپیچ پروسیسنگ ایپلی کیشنز: انسانی آواز اور تقریر کے نمونوں کا تجزیہ کرنے کے نظام۔
- امیج پروسیسنگ ایپلی کیشنز: امیجز پر ٹرانسفارمیشن تکنیک کو انجام دینے کے ماڈل۔
- نیچرل لینگویج پروسیسنگ ایپلی کیشنز: ٹیکسٹ بیسڈ ریکگنیشن اور جذبات تجزیہ ماڈل.
TensorFlow حاصل کرنا
جیسا کہ پہلے ہی کہا جا چکا ہے، TensorFlow اوپن سورس اور استعمال کے لیے مفت ہے۔ فریم ورک حاصل کرنے کے لیے درج ذیل مراحل پر عمل کریں۔
مرحلہ 1
اس قدم کے لیے، 'get-pip.py' نامی pip کا بوٹسٹریپ ورژن ڈاؤن لوڈ اور انسٹال کریں جب تک کہ آپ نے اسے پہلے سے انسٹال نہ کر لیا ہو۔ آپ اسے ڈاؤن لوڈ کر سکتے ہیں۔ یہاں.
مرحلہ 2
Python، Java، C++، یا کسی اور کے لیے اپنا مربوط ترقیاتی ماحول کھولیں۔ پروگرامنگ زبان TensorFlow کے ذریعہ استعمال اور تعاون یافتہ۔ آپ فہرست دیکھ سکتے ہیں۔ یہاں.
اب اپنی ڈائریکٹری کو get-pip.py فائل میں تبدیل کریں اور کمانڈ میں ٹائپ کریں: py get-pip.py
مرحلہ 3
انسٹالیشن مکمل ہونے کے بعد، صرف کمانڈ میں ٹائپ کریں: پائپ انسٹال - ٹینسر فلو کو اپ گریڈ کریں۔ pip کا استعمال کرتے ہوئے TensorFlow کو انسٹال کرنا شروع کرنا۔
اور یہ بات ہے. اب آپ کے پاس TensorFlow انسٹال ہے اور استعمال کے لیے تیار ہے!
Tensorflow کا استعمال کرتے ہوئے
فریم ورک کو استعمال کرنے کے لیے، صرف درج ذیل کمانڈ کا استعمال کرتے ہوئے لائبریری کو درآمد کریں:
اب آپ لائبریری کے مختلف ماڈیولز تک رسائی کے لیے 'tf' کمانڈ استعمال کر سکتے ہیں۔ درج ذیل TensorFlow سے AI ماڈلز درآمد کرنے کی ایک مثال ہے۔
اور یہ بات ہے! اب آپ کو آسانی کے ساتھ اپنے AI پروگراموں میں TensorFlow کو لاگو کرنے کے قابل ہونا چاہیے۔
نتیجہ
TensorFlow نے حقیقی معنوں میں ہمارے AI سسٹم بنانے کے طریقے میں انقلاب برپا کر دیا ہے اور اس میں حقیقی دنیا کی طاقتور ایپلی کیشنز ہیں۔ ML ماڈلز کی تعمیر اور تربیت سے لے کر تعیناتی تک، TensorFlow ML پروجیکٹس بنانے کے لیے مضبوط وسائل پیش کرتا ہے۔
مجھے امید ہے کہ یہ فوری واک تھرو آپ کو اپنے خیالات کو آسانی سے زندہ کرنے میں مدد کرے گا۔ ہمیں ذیل میں تبصرہ سیکشن میں اس سرکردہ فریم ورک کے بارے میں اپنے خیالات سے آگاہ کریں۔
جواب دیجئے