Introdução ao Tensorflow
O TensorFlow é uma das bibliotecas de código aberto usadas mais popularmente, originalmente desenvolvidas pelo Google, que executam cálculos numéricos usando gráficos de fluxo de dados. Na era da inteligência artificial, o TensorFlow oferece um forte suporte para aprendizado de máquina e profundo. É baseado em Python, que pode executar redes neurais profundas para reconhecimento de imagens, incorporação de palavras, classificação de dígitos manuscritos e criação de vários modelos de sequência. Sua arquitetura flexível permite fácil implantação da computação em uma variedade de plataformas, como CPUs, GPUs (Graphics Processing Unit ) e clusters de servidores. O TensorFlow pode ser usado para criar algoritmos para visualizar objetos, também para treinar uma máquina para reconhecer o objeto. Além disso, ele pode usar os dados para entender os padrões e o comportamento de grandes conjuntos de dados, implantar o modelo de análise de sentimentos. Como o Machine Learning é amplamente utilizado atualmente, muitas organizações estão usando o Tensorflow.
Principais componentes do Tensorflow
Na seção acima, estudamos sobre Introdução ao fluxo tensor. Agora, estamos avançando com os principais componentes do fluxo tensor. Os tensores são os principais componentes do TensorFlow. Eles são definidos como matriz ou lista multidimensional, que são as estruturas básicas de dados na linguagem TensorFlow. As arestas de conexão em qualquer diagrama de fluxo chamado Gráfico de fluxo de dados são tensores. Estes são mapas multi-lineares que podem variar de espaços vetoriais a números reais. Portanto, um tensor pode ser um escalar ou vetor ou matriz. Os programas doensorFlow geralmente são estruturados em uma fase de construção, que monta um gráfico e uma fase de execução que usa uma sessão para executar.
Os tensores são identificados pelos três parâmetros a seguir:
1. Classificação
A unidade de dimensionalidade descrita no tensor é denominada classificação. Identifica o número de dimensões do tensor.
2. Forma
O número de linhas e colunas juntas define a forma do tensor.
3. Digite
O tipo descreve o tipo de dados atribuído aos elementos do tensor.
Para construir um tensor, precisamos considerar a construção de uma matriz n-dimensional e a conversão da matriz n-dimensional. As várias dimensões na introdução ao tensorflow são as seguintes.
- Tensor unidimensional:
É uma estrutura de matriz normal que inclui um conjunto de valores do mesmo tipo de dados.
- Tensor bidimensional:
Para criar um tensor bidimensional, a sequência de matrizes é usada.
É importante entender que o gráfico e as sessões são criados, que gerenciam os tensores e geram a saída apropriada. Com a ajuda do gráfico, temos a saída especificando os cálculos matemáticos entre os tensores. Os gráficos salvam a computação, buscando apenas os valores necessários, executando os subgráficos específicos, facilitando a computação distribuída, dividindo o trabalho em vários dispositivos. Além disso, muitos modelos comuns de aprendizado de máquina são visualizados como gráficos.
Características do Tensorflow
Como discutimos a introdução ao Tensorflow, agora vamos aprender sobre as características do Tensorflow, que são as seguintes:
- Com o TensorFlow, a visualização do gráfico se torna mais fácil em comparação com outras bibliotecas como o Numpy etc.
- O TensorFlow é uma biblioteca de código aberto que oferece flexibilidade em termos de modularidade na operação.
- Facilmente treinável na CPU e na GPU para computação distribuída.
- O TensorFlow oferece treinamento em rede neural paralela, o que torna os modelos eficientes em sistemas de grande escala
- Possui uma coluna de recurso que ajuda na ponte de dados de entrada com o modelo.
- Fornece um amplo conjunto de funções e classes que permitem aos usuários definir modelos a partir do zero.
- Com o TensorBoard, uma representação diferente de um modelo pode ser avaliada e as alterações necessárias podem ser feitas durante a depuração.
- O TensorFlow separa a definição de cálculos da sua execução.
Aplicações de Tensorflow
O TensorFlow pode ser usado para criar qualquer tipo de algoritmo de Aprendizado Profundo, como CNN, RNN, DBN, Rede Neural FeedForward, para Processamento de Linguagem Natural, etc. Existem vários elementos de programação na introdução ao TensorFlow, como Constantes, Variáveis, Placeholders, Sessões, etc. Possui uma ampla gama de aplicações, algumas das quais são mencionadas abaixo.
- Sistemas de reconhecimento de fala
- Reconhecimento de imagem / vídeo
- Auto condução de carros
- Resumo de texto
- Análise de sentimentos
- Rede neural profunda para classificação de pesquisa
- Processamento móvel de imagem e vídeo
- Redes multitarefas maciças para descoberta de medicamentos
- Reconhecimento óptico de caracteres para tradução em tempo real
Vantagens e desvantagens do Tensorflow
Como estudamos as características e a introdução ao TensorFlow, agora vamos entender as vantagens e desvantagens do TensorFlow :
Vantagens do Tensorflow
- A biblioteca TensorFlow vem com um conjunto de ferramentas de visualização - TensorBoard, para melhores visualizações de gráficos computacionais.
- Biblioteca de código aberto para análises complexas.
- O TensorFlow suporta vários idiomas do cliente: JavaScript, Python, C ++, Go, Java e Swift.
- A vantagem do desempenho contínuo, atualizações rápidas e novos lançamentos frequentes com novos recursos.
- Fornece um bom método de depuração, pois executa subpartes de um gráfico, o que facilita a introdução e a recuperação de dados discretos em uma borda.
- As bibliotecas podem ser implantadas em uma variedade de hardware (dispositivos celulares, computadores com configurações complexas)
- Rede neural altamente paralela que agrupa grandes sistemas distribuídos.
- Com o TensorFlow, é possível compartilhar facilmente um modelo treinado.
Desvantagens do Tensorflow
- O TensorFlow não oferece loops simbólicos, mas há uma solução alternativa usando o desdobramento finito (bucket).
- Os usuários do Windows precisam instalar o TensorFlow usando a biblioteca de pacotes python, pip, pois é mais adequado para usuários do Linux.
- Falta velocidade e uso quando comparado aos concorrentes.
- Atualmente, as únicas GPUs suportadas são da NVIDIA.
- O único suporte completo a idiomas é o Python, o que é uma desvantagem, pois há um aumento no número de outros idiomas no aprendizado profundo.
- Embora o TensorFlow seja mais poderoso e melhor para o Deep Learning, mas não é adequado para tarefas mais simples.
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Este foi um guia sobre Introdução ao Tensorflow. Aqui discutimos Introdução ao Tensorflow com os principais componentes, características, vantagens e desvantagens do Tensorflow. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais -
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