TensorFlow ir atvērtā pirmkoda programmatūras bibliotēka, ko Google Brain komanda izstrādāja skaitlisku aprēķinu un mašīnmācīšanās uzdevumiem. Tā ir ieguvusi ievērojamu popularitāti dziļās mācīšanās jomā, pateicoties tās daudzpusībai, mērogojamībai un ērtai lietošanai. TensorFlow nodrošina visaptverošu ekosistēmu mašīnmācīšanās modeļu veidošanai un izvietošanai, īpašu uzsvaru liekot uz dziļajiem neironu tīkliem.
TensorFlow pamatā ir skaitļošanas grafika koncepcija, kas atspoguļo matemātisko operāciju vai transformāciju sēriju, kas tiek piemērotas ievades datiem, lai iegūtu izvadi. Grafiks sastāv no mezgliem, kas attēlo darbības, un malām, kas attēlo datus, kas plūst starp operācijām. Šī uz grafiku balstītā pieeja ļauj TensorFlow efektīvi sadalīt aprēķinus vairākās ierīcēs, piemēram, CPU vai GPU, un pat vairākās iekārtās sadalītā skaitļošanas vidē.
Viena no galvenajām TensorFlow iezīmēm ir tās atbalsts automātiskai diferenciācijai, kas ļauj efektīvi aprēķināt gradientus dziļo neironu tīklu apmācībai, izmantojot tādas metodes kā backpropagation. Tas ir ļoti svarīgi, lai optimizētu neironu tīkla parametrus, izmantojot gradienta nolaišanās procesu, kas ietver parametru iteratīvu pielāgošanu, lai samazinātu zudumu funkciju, kas mēra neatbilstību starp prognozētajām izejām un patiesajām izejām.
TensorFlow nodrošina augsta līmeņa API ar nosaukumu Keras, kas vienkāršo dziļo neironu tīklu veidošanas un apmācības procesu. Keras ļauj lietotājiem definēt neironu tīkla arhitektūru, izmantojot vienkāršu un intuitīvu sintaksi, un nodrošina plašu iepriekš definētu slāņu un aktivizācijas funkciju klāstu, ko var viegli apvienot, lai izveidotu sarežģītus modeļus. Keras ietver arī dažādus iebūvētus optimizācijas algoritmus, piemēram, stohastiskā gradienta nolaišanās un Adam, ko var izmantot, lai apmācītu tīklu.
Papildus galvenajai funkcionalitātei TensorFlow piedāvā arī virkni rīku un bibliotēku, kas atvieglo darbu ar dziļās mācīšanās modeļiem. Piemēram, TensorFlow datu ievades cauruļvads ļauj lietotājiem efektīvi ielādēt un iepriekš apstrādāt lielas datu kopas, un tā vizualizācijas rīki ļauj analizēt un interpretēt apgūtās reprezentācijas neironu tīklā. TensorFlow nodrošina arī atbalstu izplatītai apmācībai, ļaujot lietotājiem pielāgot savus modeļus lielām mašīnu kopām, lai apmācītu masveida datu kopās.
TensorFlow ir izšķiroša loma dziļās mācīšanās procesā, nodrošinot spēcīgu un elastīgu sistēmu neironu tīklu veidošanai un apmācībai. Tā uz skaitļošanas grafiku balstītā pieeja, atbalsts automātiskai diferenciācijai un augsta līmeņa API padara to par ideālu izvēli pētniekiem un praktiķiem mākslīgā intelekta jomā.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow:
- Vai Keras ir labāka Deep Learning TensorFlow bibliotēka nekā TFlearn?
- TensorFlow 2.0 un jaunākās versijās sesijas vairs netiek tieši izmantotas. Vai ir kāds iemesls tos izmantot?
- Kas ir viens karstais kodējums?
- Kāds ir nolūks izveidot savienojumu ar SQLite datu bāzi un izveidot kursora objektu?
- Kādi moduļi tiek importēti nodrošinātajā Python koda fragmentā, lai izveidotu tērzēšanas robota datu bāzes struktūru?
- Kādi ir daži atslēgu un vērtību pāri, kurus var izslēgt no datiem, saglabājot tos tērzēšanas robota datubāzē?
- Kā atbilstošas informācijas glabāšana datu bāzē palīdz pārvaldīt lielu datu apjomu?
- Kāds ir tērzēšanas robota datu bāzes izveides mērķis?
- Kādi apsvērumi jāņem vērā, izvēloties kontrolpunktus un pielāgojot stara platumu un tulkojumu skaitu katrai ievadei tērzēšanas robota secinājumu procesā?
- Kāpēc ir svarīgi pastāvīgi pārbaudīt un identificēt tērzēšanas robota darbības nepilnības?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu sadaļā EITC/AI/DLTF Deep Learning ar TensorFlow