Chào bạn đọc. , tôi xin chia sẽ về các chủ đề ít người biết xung quanh cuộc sống với bài chia sẽ TensorFlow là gì? Tìm hiểu chi tiết về TensorFlow

Khi trí tuệ nhân tạo đang bước vào thời kỳ bùng nổ, học máy đang là xu hướng được quan tâm hàng đầu trong lĩnh vực công nghệ hiện nay. Nhắc đến học máy, chúng ta không thể không kể đến thư viện TensorFlow nổi tiếng. Để hiểu rõ hơn về TensorFlow, mời các bạn tham khảo bài viết dưới đây!

TensorFlow là gì?

Định nghĩa TensorFlow

Tensorflow là một thư viện mã nguồn mở được sử dụng cho các tính toán máy học quy mô lớn. TensorFlow kết hợp một loạt các mô hình học máy và thuật toán với học sâu, do đó làm cho chúng trở nên hữu ích với các phép toán. TensorFlow sử dụng Python để cung cấp một API giao diện người dùng thuận tiện cho việc xây dựng các ứng dụng với khuôn khổ và thực thi các ứng dụng đó trong C ++ để có hiệu suất cao hơn.

Đừng Bỏ Lỡ
Cơ hội x100 lần tài khoản khi mua sớm MUFC Token 🎁 Giai đoạn Presale từ 3/11 – 2/12

TensorFlow cho phép các nhà phát triển tạo một biểu đồ để thực hiện các phép tính. Mỗi nút trong biểu đồ đại diện cho một hoạt động và mỗi kết nối đại diện cho dữ liệu. Do đó, thay vì xử lý các chi tiết nhỏ như tìm cách thích hợp để kết hợp đầu ra của một chức năng với đầu vào của chức năng khác, nhà phát triển có thể tập trung vào logic tổng thể của ứng dụng.

TensorFlow-Large-Large

Lịch sử của TensorFlow

Nhiều năm trước, Google đã nhận ra rằng họ có thể sử dụng học sâu để cải thiện dịch vụ của mình.

Từ đó, họ bắt đầu xây dựng một khuôn khổ có tên là TensorFlow cho phép các nhà phát triển làm việc cùng nhau trên một mô hình AI. Sau khi được phát triển và mở rộng, TensorFlow đã được rất nhiều người sử dụng.

Tensorflow lần đầu tiên được công bố vào cuối năm 2015, trong khi phiên bản ổn định đầu tiên ra mắt vào năm 2017. Nó là mã nguồn mở theo giấy phép Nguồn mở Apache. Người dùng có thể sử dụng, sửa đổi và phân phối lại phiên bản đã sửa đổi của TensorFlow mà không phải trả bất cứ thứ gì cho Google.

Cách hoạt động của TensorFlow

Cách hoạt động của TensorFlow

TensorFlow cho phép bạn xây dựng đồ thị và cấu trúc luồng dữ liệu để mô tả cách dữ liệu di chuyển qua biểu đồ hoặc thông qua một loạt các nút xử lý. Mỗi nút trong biểu đồ đại diện cho một phép toán, có thể được gọi là một mảng dữ liệu nhiều chiều hoặc tensor.

TensorFlow sẽ cung cấp tất cả thông tin cho các lập trình viên bằng ngôn ngữ lập trình Python. Python chịu trách nhiệm điều phối các quy trình làm việc và kết nối chúng với nhau. Các nút và tensor có trong TensorFlow cũng là các đối tượng Python.

TensorFlow-Large-Large

Kiến trúc TensorFlow

Kiến trúc TensorFlow có 3 phần bao gồm:

  • Xử lý trước dữ liệu
  • Xây dựng mô hình
  • Đào tạo mô hình và ước tính

Các bước thực thi chương trình TensorFlow

Bước 1: Thực thi TensorFlow Export bằng thuật toán > Nhập TensorFlow như thể

Bước 2: Bạn bắt đầu xây dựng một phương trình toán học có thể tính được hàm F. Phương trình này sẽ bao gồm một số thông tin như: x và y còn được gọi là các nút hoặc biến của mạng tinh thể và 2 là hằng số không đổi.

Bước 3: Tiến hành chạy mô hình mà bạn đã xây dựng bằng cách tạo các hàm tính toán khác để đặt giá trị biến x và y để tìm câu trả lời cho hàm F. Cuối cùng, bạn cần sử dụng hàm Global variable Initializer để có thể khởi tạo các biến trong thuật toán đó.

TensorFlow-Large-Large

Các giai đoạn chạy mô hình của TensorFlow

TensorFlow yêu cầu cả phần cứng và phần mềm. Nó có thể được chia thành các giai đoạn bao gồm:

Giai đoạn phát triển: Giai đoạn này là khi bạn bắt đầu tập luyện. Việc đào tạo có thể được thực hiện trên máy tính để bàn hoặc máy tính xách tay.

Giai đoạn chạy: Sau khi đào tạo xong, Tensorflow có thể chạy trên nhiều nền tảng khác nhau. Bạn có thể chạy trên:

  • Máy tính để bàn với hệ điều hành Windows, MacOS hoặc Linux
  • Đám mây dưới dạng dịch vụ web
  • Thiết bị di động có hệ điều hành iOS và Android

Ngoài ra, bạn cũng có thể đào tạo TensorFlow trên nhiều máy và sau đó có thể chạy nó trên một máy khác.

Mô hình được đào tạo và sử dụng trên GPU. Ban đầu, các GPU ban đầu được thiết kế cho các trò chơi điện tử. Vào cuối năm 2010, các nhà nghiên cứu Stanford đã phát hiện ra rằng GPU cũng rất thích hợp cho các phép toán ma trận và đại số vì chúng thực hiện các loại tính toán này rất nhanh chóng. TensorFlow tính toán các phép nhân ma trận rất nhanh vì chúng có thể được viết bằng C ++. Tuy nhiên, TensorFlow thường được truy cập và điều khiển bởi các ngôn ngữ khác chủ yếu là Python.

Cuối cùng, một tính năng quan trọng của TensorFlow là TensorBoard. TensorBoard cho phép giám sát bằng đồ họa và trực quan tất cả những gì TensorFlow đang thực hiện.

Tại sao sử dụng Tensorflow?

Cung cấp cho bạn cái nhìn tổng quan về dữ liệu của bạn

Các đồ thị theo hướng dữ liệu được tạo ra từ TensorFlow sẽ giúp các nhà phân tích dữ liệu có cái nhìn đầy đủ hơn về các mô hình học máy và cân nhắc có nên áp dụng chúng vào dữ liệu của họ hay không. Bạn chỉ cần tập trung vào logic tổng thể của ứng dụng hơn là vào các quy trình sẽ được thực thi.

Chỉnh sửa hướng xử lý dữ liệu dễ dàng

TensorFlow cũng được trang bị tính năng thực thi Eager, nhờ đó các lập trình viên có thể dễ dàng đánh giá và chỉnh sửa từng phần của đồ thị hướng dữ liệu. Ngoài ra, việc thực thi Eager cho phép bạn đánh giá tác động của thay đổi đối với quá trình xử lý dữ liệu của bạn nói chung.

Là một công nghệ được phát triển bởi Google

Nhờ có Google, các tính năng của TensorFlow có thể phát triển tốt hơn nữa trong tương lai. Ngoài ra, bạn có thể tận dụng các tính năng có sẵn trong TensorFlow để tăng tốc hiệu suất đám mây của Google và chia sẻ các mô hình học máy thông qua một trung tâm trực tuyến.

TensorFlow-Large-Large

Các thành phần TensorFlow

Tensor

Trong Tensorflow, tất cả các phép tính liên quan đến tensor. Một tensor có thể là một vectơ hoặc ma trận nhiều chiều và đại diện cho tất cả các kiểu dữ liệu. Tất cả các giá trị trong một tensor có kiểu dữ liệu giống hệt nhau. Hình dạng của dữ liệu là kích thước của mảng hoặc ma trận.

Một tensor có thể được lấy từ dữ liệu đầu vào hoặc kết quả của một phép tính. Trong TensorFlow, tất cả các hoạt động được tiến hành bên trong một biểu đồ. Biểu đồ là một tập hợp các phép tính diễn ra liên tiếp. Mỗi hoạt động được gọi là một nút và chúng kết nối với nhau.

Đồ thị

Biểu đồ thiết lập và mô tả tất cả các phép tính chuỗi đã được thực hiện trong quá trình đào tạo. Biểu đồ có rất nhiều ưu điểm như:

  • Được tạo ra để chạy trên nhiều CPU hoặc GPU và thậm chí cả hệ điều hành di động
  • Tính di động của đồ thị cho phép các phép tính được duy trì để sử dụng ngay lập tức hoặc lưu lại để thực hiện trong tương lai.
  • Tất cả các tính toán trong biểu đồ được thực hiện bằng cách kết nối các tenxơ với nhau
  • Một tensor sẽ có một nút và một cạnh. Nút có chức năng thực hiện phép toán và cho ra kết quả cuối cùng. Các cạnh có nhiệm vụ giải thích các mối quan hệ đầu vào / đầu ra giữa các nút.

TensorFlow có thể coi là một trong những nguồn cung cấp kiến ​​thức quan trọng cho các lập trình viên trong thời đại trí tuệ nhân tạo ngày càng phát triển. Bài viết trên đã cho bạn cái nhìn tổng quan về TensorFlow, hy vọng đây sẽ là nền tảng để bạn nghiên cứu sâu hơn về thư viện này!

Câu hỏi thường gặp về TensorFlow

Tại sao TensorFlow lại phổ biến như vậy?

TensorFlow là thư viện tốt nhất vì nó được xây dựng để mọi người có thể truy cập được. Thư viện TensorFlow kết hợp các API khác nhau để xây dựng các kiến ​​trúc học sâu quy mô lớn như CNN hoặc RNN. Bên cạnh đó, công cụ này rất hữu ích để gỡ lỗi các chương trình. Đó là lý do tại sao TensorFlow rất phổ biến.

TensorFlow có dễ sử dụng không?

Đúng. TensorFlow giúp người mới bắt đầu và chuyên gia dễ dàng tạo các mô hình học máy cho máy tính để bàn, thiết bị di động, web và đám mây.

TensorFlow có sử dụng ngôn ngữ C ++ hoặc Python không?

Google đã xây dựng phần mềm TensorFlow cơ bản bằng ngôn ngữ lập trình C ++. Nhưng trong quá trình phát triển ứng dụng cho công cụ AI này, các lập trình viên vẫn có thể sử dụng Python, là ngôn ngữ phổ biến nhất trong nghiên cứu học sâu.

TensorFlow phù hợp với những hệ điều hành nào?

TensorFlow có thể chạy trên các hệ điều hành như: Windows, MacOS, Linux.

CÔNG TY CỔ PHẦN TẬP ĐOÀN TINO

  • Trụ sở chính: L17-11, Lầu 17, Tòa nhà Vincom Center, Số 72 Lê Thánh Tôn, P. Bến Nghé, Q.1, TP.
    VPĐD: 42 Trần Phú, P.4, Q.5, TP.HCM
  • Điện thoại: 0364 333 333
    Tổng đài miễn cước: 1800 6734
  • Email: sales@tino.org
  • Trang web: www.tino.org

Tổng hợp bởi VEZ