TensorFlow yra atvirojo kodo biblioteka, plačiai naudojama giluminio mokymosi srityje, nes ji gali efektyviai kurti ir mokyti neuroninius tinklus. Jį sukūrė „Google Brain“ komanda ir jis skirtas teikti lanksčią ir keičiamo dydžio platformą mašininio mokymosi programoms. „TensorFlow“ gilaus mokymosi tikslas yra supaprastinti sudėtingų neuroninių tinklų kūrimo ir diegimo procesą, kad mokslininkai ir kūrėjai galėtų sutelkti dėmesį į savo modelių kūrimą ir įgyvendinimą, o ne į žemo lygio diegimo detales.
Vienas iš pagrindinių „TensorFlow“ tikslų yra suteikti aukšto lygio sąsają skaičiavimo grafikų apibrėžimui ir vykdymui. Giluminio mokymosi metu skaičiavimo grafikas vaizduoja matematinių operacijų, atliekamų su tenzoriais, kurie yra daugiamačiai duomenų masyvai, seriją. „TensorFlow“ leidžia vartotojams apibrėžti šias operacijas simboliškai, iš tikrųjų jų nevykdant, o tada efektyviai apskaičiuoti rezultatus automatiškai optimizuojant grafiko vykdymą. Šis metodas suteikia abstrakcijos lygį, kuris leidžia lengviau išreikšti sudėtingus matematinius modelius ir algoritmus.
Kitas svarbus „TensorFlow“ tikslas – įgalinti paskirstytą skaičiavimą atliekant gilaus mokymosi užduotis. Giluminio mokymosi modeliams dažnai reikia didelių skaičiavimo išteklių, o „TensorFlow“ leidžia vartotojams paskirstyti skaičiavimus keliuose įrenginiuose, pvz., GPU ar net keliose mašinose. Ši paskirstyta skaičiavimo galimybė yra labai svarbi treniruojant didelio masto modelius dideliuose duomenų rinkiniuose, nes tai gali žymiai sutrumpinti mokymo laiką. „TensorFlow“ teikia įrankių ir API rinkinį, skirtą paskirstytiems skaičiavimams, pvz., parametrų serveriams ir paskirstytiems mokymo algoritmams, valdyti.
Be to, TensorFlow siūlo platų iš anksto sukurtų funkcijų ir įrankių asortimentą įprastoms gilaus mokymosi užduotims atlikti. Tai apima įvairių tipų neuroninių tinklų sluoksnių kūrimo funkcijas, aktyvinimo funkcijas, praradimo funkcijas ir optimizatorius. „TensorFlow“ taip pat palaiko automatinį diferencijavimą, kuris yra būtinas treniruojant neuroninius tinklus naudojant gradientais pagrįstus optimizavimo algoritmus. Be to, „TensorFlow“ integruojasi su kitomis populiariomis gilaus mokymosi ekosistemos bibliotekomis ir sistemomis, tokiomis kaip „Keras“ ir „TensorFlow Extended“ (TFX), taip dar labiau padidindama jos galimybes ir naudojimą.
Norėdami iliustruoti „TensorFlow“ tikslą giliame mokyme, apsvarstykite vaizdų klasifikavimo pavyzdį. „TensorFlow“ suteikia patogų būdą šiai užduočiai apibrėžti ir treniruoti giliuosius konvoliucinius neuroninius tinklus (CNN). Vartotojai gali apibrėžti tinklo architektūrą, nurodydami sluoksnių skaičių ir tipą, aktyvinimo funkcijas ir kitus parametrus. Tada „TensorFlow“ pasirūpina pagrindiniais skaičiavimais, tokiais kaip sklidimas pirmyn ir atgal, svorio atnaujinimai ir gradiento skaičiavimai, todėl CNN mokymo procesas tampa daug paprastesnis ir efektyvesnis.
„TensorFlow“ giluminio mokymosi tikslas yra suteikti galingą ir lanksčią neuroninių tinklų kūrimo ir mokymo sistemą. Tai supaprastina sudėtingų modelių diegimo procesą, įgalina paskirstytą skaičiavimą atliekant didelės apimties užduotis ir siūlo platų iš anksto sukurtų funkcijų ir įrankių spektrą. Išskirdama žemo lygio diegimo detales, „TensorFlow“ leidžia tyrėjams ir kūrėjams sutelkti dėmesį į giluminio mokymosi modelių kūrimą ir eksperimentavimą, paspartindama pažangą dirbtinio intelekto srityje.
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