如果您對人工智能 (AI) 的概念感興趣,那麼您可能了解該領域的革命性應用,包括圖像處理、物體檢測和語音識別。 這些應用程序都是人工智能子領域“深度學習”的一部分。 程序員可以通過使用 AI 庫和框架(其中之一就是 TensorFlow)實施深度學習概念來創建這些革命性系統。
在本文中,您將快速了解 TensorFlow 深度學習框架、其工作原理、功能、應用程序以及如何在人工智能係統中實現它。
深度學習
深度學習 (DL) 是 機器學習,這是人工智能和數據科學的一個更大的子集。 深度學習利用源自人腦功能的算法結構。 此類算法稱為 神經網絡 (神經網絡),它們由構成層的神經元組成。 典型的神經網絡有輸入、輸出和許多隱藏層。
數據通過這些層傳遞,神經網絡學習給定數據的特徵。
什麼是 TensorFlow?
TensorFlow 是一個 開放源碼 谷歌開發的深度學習框架。 這個數學密集型框架基於數據流和可微分編程,用於 構建和訓練神經網絡 使用各種工具、圖書館和社區資源。 截至目前,TensorFlow 是創建 深度學習 模型和神經網絡。
TensorFlow 以更高維度的多維數組(稱為張量)的形式處理數據,張量是處理大量數據的有用解決方案。 該框架基於具有節點和邊的數據流圖工作。 由於執行機制採用圖的形式,因此使用圖形處理單元 (GPU) 在計算機集群上以分佈式方式執行 TensorFlow 代碼要容易得多。 它還允許您構建可對您的輸入執行的操作流程圖。
主要功能
- 專為在多個 CPU 或 GPU 甚至移動操作系統上運行而設計。
- 支持多種編程語言,包括 Python、C++ 和 Java。
- 合併不同的 API 來構建和擴展 CNN 或 RNN 等深度學習架構。
- 使用 Keras 等直觀的高級 API 和即時執行。
- 模型即時迭代,調試方便。
- 支持在雲端、本地、瀏覽器或設備上部署。
- 內置數據加載和處理API。
- 允許進行強大的研究實驗。
- 在線強大且支持 開放源碼 社區。
應用
該技術有很多應用 深度學習 庫,其中一小部分如下:
- 人工智能 應用程序:聊天機器人和虛擬助理。
- 計算機視覺應用:圖像識別模型, 目標檢測 和分類。
- 語音處理應用:用於分析人類語音和語音模式的系統。
- 圖像處理應用:用於對圖像執行變換技術的模型。
- 自然語言處理應用:基於文本的識別和 情感分析 型號。
收購 TensorFlow
如前所述,TensorFlow 是開源且免費使用的。 請按照以下步驟獲取框架。
步驟 1
對於此步驟,請下載並安裝名為“get-pip.py”的 pip 引導版本,除非您已經安裝了它。 你可以下載它 点击這裡.
步驟 2
打開 Python、Java、C++ 或任何其他集成開發環境 編程語言 由 TensorFlow 使用和支持。 您可以查看列表 点击這裡.
現在將目錄更改為包含 get-pip.py 文件的目錄並輸入命令: py 獲取 pip.py
步驟 3
安裝完成後,只需輸入命令: pip install –升級tensorflow 開始使用 pip 安裝 TensorFlow。
就是這樣。 您現在已經安裝了 TensorFlow 並且可以使用了!
使用張量流
要使用該框架,只需使用以下命令導入庫:
您現在可以使用“tf”命令訪問庫的不同模塊。 以下是從 TensorFlow 導入 AI 模型的示例。
就是這樣! 現在您應該能夠在您的 AI 程序中輕鬆實現 TensorFlow。
結論
TensorFlow 真正徹底改變了我們創建 AI 系統的方式,並擁有強大的實際應用程序。 從構建和訓練 ML 模型到部署,TensorFlow 提供了強大的資源來創建 ML 項目。
我希望這個快速演練可以幫助您輕鬆地將您的想法變為現實。 請在下面的評論部分告訴我們您對這個領先框架的想法。
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