„TensorFlow“ yra atvirojo kodo programinės įrangos biblioteka, kurią „Google Brain“ komanda sukūrė skaitmeninio skaičiavimo ir mašininio mokymosi užduotims. Jis įgijo didelį populiarumą gilaus mokymosi srityje dėl savo universalumo, mastelio ir paprasto naudojimo. „TensorFlow“ suteikia išsamią ekosistemą mašininio mokymosi modeliams kurti ir diegti, ypatingą dėmesį skiriant giliesiems neuroniniams tinklams.
Iš esmės „TensorFlow“ yra pagrįsta skaičiavimo grafiko koncepcija, kuri vaizduoja matematinių operacijų arba transformacijų, taikomų įvesties duomenims, siekiant sukurti išvestį, seriją. Grafiką sudaro mazgai, vaizduojantys operacijas, ir briaunos, vaizduojančios duomenis, kurie perduodami tarp operacijų. Šis grafikais pagrįstas metodas leidžia „TensorFlow“ efektyviai paskirstyti skaičiavimus keliuose įrenginiuose, pvz., CPU arba GPU, ir net keliose mašinose paskirstytoje skaičiavimo aplinkoje.
Viena iš pagrindinių „TensorFlow“ ypatybių yra automatinio diferenciacijos palaikymas, leidžiantis efektyviai apskaičiuoti gradientus giliųjų neuroninių tinklų mokymui, naudojant tokias technikas kaip atgalinis sklidimas. Tai labai svarbu norint optimizuoti neuroninio tinklo parametrus per gradiento nusileidimo procesą, kuris apima iteracinį parametrų koregavimą, kad būtų sumažinta nuostolių funkcija, matuojanti numatomų išėjimų ir tikrųjų išėjimų neatitikimą.
TensorFlow teikia aukšto lygio API, vadinamą Keras, kuri supaprastina giliųjų neuroninių tinklų kūrimo ir mokymo procesą. „Keras“ leidžia vartotojams apibrėžti neuroninio tinklo architektūrą naudojant paprastą ir intuityvią sintaksę, taip pat siūlo platų iš anksto nustatytų sluoksnių ir aktyvinimo funkcijų spektrą, kuriuos galima lengvai derinti kuriant sudėtingus modelius. „Keras“ taip pat apima įvairius integruotus optimizavimo algoritmus, tokius kaip stochastinis gradiento nusileidimas ir „Adam“, kuriuos galima naudoti treniruojant tinklą.
Be pagrindinių funkcijų, TensorFlow taip pat siūlo daugybę įrankių ir bibliotekų, kurios palengvina darbą su giluminio mokymosi modeliais. Pavyzdžiui, „TensorFlow“ duomenų įvesties vamzdynas leidžia vartotojams efektyviai įkelti ir iš anksto apdoroti didelius duomenų rinkinius, o jo vizualizacijos įrankiai leidžia analizuoti ir interpretuoti išmoktas reprezentacijas neuroniniame tinkle. „TensorFlow“ taip pat teikia paskirstyto mokymo palaikymą, leidžiantį vartotojams pritaikyti savo modelius į dideles mašinų grupes, kad galėtų treniruotis su didžiuliais duomenų rinkiniais.
„TensorFlow“ vaidina lemiamą vaidmenį giliame mokyme, suteikdama galingą ir lanksčią neuroninių tinklų kūrimo ir mokymo sistemą. Skaičiavimo grafikais pagrįstas metodas, automatinio diferencijavimo palaikymas ir aukšto lygio API daro jį idealiu pasirinkimu dirbtinio intelekto srities tyrinėtojams ir praktikams.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/DLTF gilus mokymasis naudojant „TensorFlow“:
- Ar „Keras“ yra geresnė „Deep Learning TensorFlow“ biblioteka nei „TFlearn“?
- TensorFlow 2.0 ir vėlesnėse versijose seansai nebenaudojami tiesiogiai. Ar yra kokių nors priežasčių juos naudoti?
- Kas yra vienas karštas kodavimas?
- Koks tikslas užmegzti ryšį su SQLite duomenų baze ir sukurti žymeklio objektą?
- Kokie moduliai importuojami į pateiktą Python kodo fragmentą, kad būtų galima sukurti pokalbių roboto duomenų bazės struktūrą?
- Kokios yra raktų ir reikšmių poros, kurios gali būti neįtrauktos į duomenis, kai jie saugomi pokalbių roboto duomenų bazėje?
- Kaip svarbios informacijos saugojimas duomenų bazėje padeda valdyti didelius duomenų kiekius?
- Koks yra pokalbių roboto duomenų bazės kūrimo tikslas?
- Į ką reikia atsižvelgti renkantis kontrolinius taškus ir koreguojant spindulio plotį bei vertimų skaičių, tenkantį vienai įvesties pokalbių roboto išvadų procese?
- Kodėl svarbu nuolat tikrinti ir nustatyti pokalbių roboto veikimo trūkumus?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/DLTF giluminiame mokyme su TensorFlow