TensorFlow ir Google izstrādāts plaši izmantots atvērtā pirmkoda ietvars mašīnmācībai. Tas nodrošina visaptverošu rīku, bibliotēku un resursu ekosistēmu, kas ļauj izstrādātājiem un pētniekiem efektīvi izveidot un izvietot mašīnmācības modeļus. Dziļo neironu tīklu (DNN) kontekstā TensorFlow spēj ne tikai apmācīt šos modeļus, bet arī atvieglot to secinājumu izdarīšanu.
Dziļo neironu tīklu apmācība ietver iteratīvu modeļa parametru pielāgošanu, lai samazinātu atšķirību starp prognozētajiem un faktiskajiem rezultātiem. TensorFlow piedāvā bagātīgu funkcionalitāti, kas padara apmācību DNN pieejamākus. Tas nodrošina augsta līmeņa API ar nosaukumu Keras, kas vienkāršo neironu tīklu definēšanas un apmācības procesu. Izmantojot Keras, izstrādātāji var ātri izveidot sarežģītus modeļus, sakraujot slāņus, norādot aktivizācijas funkcijas un konfigurējot optimizācijas algoritmus. TensorFlow atbalsta arī izkliedētu apmācību, ļaujot izmantot vairākus GPU vai pat sadalītas kopas, lai paātrinātu apmācības procesu.
Lai ilustrētu, aplūkosim piemēru dziļa neironu tīkla apmācībai attēlu klasifikācijai, izmantojot TensorFlow. Pirmkārt, mums ir jādefinē mūsu modeļa arhitektūra, kas var ietvert konvolucionālos slāņus, apvienošanas slāņus un pilnībā savienotus slāņus. Pēc tam mēs varam izmantot TensorFlow iebūvētās funkcijas, lai ielādētu un iepriekš apstrādātu datu kopu, piemēram, mainītu attēlu izmērus, normalizētu pikseļu vērtības un sadalītu datus apmācības un validācijas kopās. Pēc tam mēs varam sastādīt modeli, norādot zaudējumu funkciju, optimizētāju un novērtēšanas metriku. Visbeidzot, mēs varam apmācīt modeli, izmantojot apmācības datus, un pārraudzīt tā veiktspēju validācijas komplektā. TensorFlow nodrošina dažādus atzvanus un utilītas, lai izsekotu treniņu gaitai, saglabātu kontrolpunktus un veiktu priekšlaicīgu apturēšanu.
Kad dziļais neironu tīkls ir apmācīts, to var izmantot secinājumu veikšanai, kas ietver jaunu, neredzētu datu prognozēšanu. TensorFlow atbalsta dažādas izvietošanas iespējas secinājumu veikšanai atkarībā no konkrētā lietošanas gadījuma. Piemēram, izstrādātāji var izvietot apmācīto modeli kā atsevišķu lietojumprogrammu, tīmekļa pakalpojumu vai pat kā daļu no lielākas sistēmas. TensorFlow nodrošina API apmācītā modeļa ielādei, ievades datu padevei un modeļa prognožu iegūšanai. Šīs API var integrēt dažādās programmēšanas valodās un ietvaros, atvieglojot TensorFlow modeļu iekļaušanu esošajās programmatūras sistēmās.
TensorFlow patiešām spēj gan apmācīt, gan secināt par dziļiem neironu tīkliem. Tā plašais funkciju kopums, tostarp Keras augsta līmeņa modeļu veidošanai, sadalīts apmācības atbalsts un izvietošanas iespējas, padara to par spēcīgu rīku mašīnmācīšanās modeļu izstrādei un izvietošanai. Izmantojot TensorFlow iespējas, izstrādātāji un pētnieki var efektīvi apmācīt un izvietot dziļus neironu tīklus dažādiem uzdevumiem, sākot no attēlu klasifikācijas līdz dabiskās valodas apstrādei.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par Virzība mašīnmācībā:
- Kādi ir ierobežojumi darbam ar lielām datu kopām mašīnmācībā?
- Vai mašīnmācība var sniegt dialogu?
- Kas ir TensorFlow rotaļu laukums?
- Vai dedzīgais režīms neļauj TensorFlow izkliedēt skaitļošanas funkcionalitāti?
- Vai Google mākoņa risinājumus var izmantot, lai atsaistītu skaitļošanu no krātuves, lai efektīvāk apmācītu ML modeli ar lielajiem datiem?
- Vai Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) piedāvā automātisku resursu ieguvi un konfigurēšanu un apstrādā resursu izslēgšanu pēc modeļa apmācības pabeigšanas?
- Vai ir iespējams apmācīt mašīnmācības modeļus patvaļīgi lielām datu kopām bez žagas?
- Vai, izmantojot CMLE, lai izveidotu versiju, ir jānorāda eksportētā modeļa avots?
- Vai CMLE var nolasīt Google mākoņa krātuves datus un izmantot noteiktu apmācītu modeli secinājumu veikšanai?
- Kas ir gradienta palielināšanas algoritms?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu sadaļā “Mašīnmācības attīstība”.