Introduction à Tensorflow - Composants principaux et caractéristiques

Introduction à Tensorflow

TensorFlow est l'une des bibliothèques open source les plus utilisées à l'origine développées par Google qui effectue des calculs numériques à l'aide de graphiques de flux de données. À l'ère de l'intelligence artificielle, TensorFlow est livré avec un support solide pour la machine et l'apprentissage en profondeur. Il est basé sur Python qui peut exécuter des réseaux de neurones profonds pour la reconnaissance d'images, l'intégration de mots, la classification des chiffres manuscrits et la création de divers modèles de séquence. Son architecture flexible permet un déploiement facile du calcul sur une variété de plates-formes comme les CPU, les GPU (Graphics Processing Unit ) et les clusters de serveurs. TensorFlow peut être utilisé pour créer des algorithmes afin de visualiser des objets, ainsi que pour entraîner une machine à reconnaître l'objet. En outre, il peut utiliser les données pour comprendre les modèles et le comportement de grands ensembles de données, déployer un modèle d'analyse des sentiments. Le Machine Learning étant largement utilisé de nos jours, de nombreuses organisations utilisent Tensorflow.

Composants principaux de Tensorflow

Dans la section ci-dessus, nous avons étudié l'introduction au tensorflow. Maintenant, nous allons de l'avant avec les principaux composants du tensorflow. Les tenseurs sont les principaux composants de TensorFlow. Ils sont définis comme un tableau ou une liste multidimensionnelle, qui sont les structures de données de base en langage TensorFlow. Les bords de connexion dans tout diagramme de flux appelé Data Flow Graph sont des tenseurs. Ce sont des cartes multi-linéaires qui peuvent aller des espaces vectoriels aux nombres réels. Ainsi, un tenseur peut être un scalaire ou un vecteur ou une matrice. Les programmes TensorFlow sont généralement structurés en une phase de construction, qui assemble un graphe, et une phase d'exécution qui utilise une session pour s'exécuter.

Les tenseurs sont identifiés par les trois paramètres suivants:

1. Rang

L'unité de dimensionnalité décrite dans le tenseur est appelée rang. Il identifie le nombre de dimensions du tenseur.

2. Forme

Le nombre de lignes et de colonnes définit ensemble la forme du tenseur.

3. Tapez

Le type décrit le type de données affecté aux éléments de Tensor.

Pour construire un tenseur, nous devons envisager de construire un tableau à n dimensions et de convertir le tableau à n dimensions. Les différentes dimensions de l'introduction à tensorflow sont les suivantes.

• Tenseur unidimensionnel:

Il s'agit d'une structure de tableau normale qui comprend un ensemble de valeurs du même type de données.

• Tenseur bidimensionnel:

Pour créer un tenseur bidimensionnel, la séquence de tableaux est utilisée.

Il est important de comprendre que le graphique et les sessions sont créés, qui gèrent les tenseurs et génèrent la sortie appropriée. À l'aide du graphique, nous avons la sortie spécifiant les calculs mathématiques entre les tenseurs. Les graphiques économisent le calcul en ne récupérant que les valeurs dont nous avons besoin en exécutant les sous-graphiques spécifiques, facilitent le calcul distribué, divisant le travail sur plusieurs appareils. De nombreux modèles courants d'apprentissage automatique sont également visualisés sous forme de graphiques.

Caractéristiques de Tensorflow

Comme nous avons discuté de l'introduction à Tensorflow, nous allons maintenant en apprendre davantage sur les caractéristiques de Tensorflow qui sont les suivantes:

• Avec TensorFlow, la visualisation du graphique devient plus facile par rapport à d'autres bibliothèques comme Numpy etc.
• TensorFlow est une bibliothèque open source qui offre une flexibilité en termes de modularité de fonctionnement.
• Facilement entraînable sur CPU et GPU pour l'informatique distribuée.
• TensorFlow fournit une formation sur les réseaux neuronaux parallèles, ce qui rend les modèles efficaces sur les systèmes à grande échelle
• Dispose d'une colonne d'entités qui aide à faire le pont entre les données d'entrée et le modèle.
• Fournit une suite complète de fonctions et de classes qui permettent aux utilisateurs de définir des modèles à partir de zéro.
• Avec TensorBoard, une représentation différente d'un modèle peut être évaluée et les modifications nécessaires peuvent être apportées lors du débogage.
• TensorFlow sépare la définition des calculs de leur exécution.

Applications de Tensorflow

TensorFlow peut être utilisé pour créer n'importe quel type d'algorithmes d'apprentissage en profondeur comme CNN, RNN, DBN, FeedForward Neural Network, pour le traitement du langage naturel, etc. Il a un large éventail d'applications dont certaines sont mentionnées ci-dessous.

• Systèmes de reconnaissance vocale
• Reconnaissance d'image / vidéo
• Voitures autonomes
• Résumé du texte
• Analyse des sentiments
• Réseau de neurones profond pour le classement de recherche
• Traitement d'images et de vidéos mobiles
• Réseaux multitâches massifs pour la découverte de médicaments
• Reconnaissance optique des caractères pour la traduction en temps réel

Avantages et inconvénients de Tensorflow

Comme nous avons étudié les caractéristiques et l'introduction de TensorFlow, nous allons maintenant comprendre les avantages et les inconvénients de TensorFlow :

Avantages de Tensorflow

• La bibliothèque TensorFlow est livrée avec une suite d'outils de visualisation - TensorBoard, pour de meilleures visualisations de graphiques de calcul.
• Bibliothèque open source pour une analyse complexe.
• TensorFlow prend en charge plusieurs langages clients: JavaScript, Python, C ++, Go, Java et Swift.
• L'avantage de la performance transparente, des mises à jour rapides et des nouvelles versions fréquentes avec de nouvelles fonctionnalités.
• Fournit une bonne méthode de débogage car il exécute des sous-parties d'un graphique qui facilite l'introduction et la récupération de données discrètes sur un bord.
• Les bibliothèques peuvent être déployées sur une gamme de matériel (appareils cellulaires, ordinateurs avec des configurations complexes)
• Réseau neuronal hautement parallèle qui rassemble de grands systèmes distribués.
• Avec TensorFlow permet de partager facilement un modèle formé.

Inconvénients de Tensorflow

• TensorFlow n'offre pas de boucles symboliques, mais il existe une solution de contournement utilisant le dépliage fini (bucketing).
• Les utilisateurs Windows doivent installer TensorFlow à l'aide de la bibliothèque de packages python, pip car il convient mieux aux utilisateurs Linux.
• Manque à la fois de vitesse et d'utilisation par rapport à ses concurrents.
• Actuellement, les seuls GPU pris en charge sont de NVIDIA.
• La seule prise en charge complète des langues est Python, ce qui est un inconvénient car il y a une augmentation du nombre d'autres langues dans l'apprentissage en profondeur.
• Bien que TensorFlow soit plus puissant et meilleur pour le Deep Learning, il n'est pas adapté aux tâches plus simples.

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Il s'agit d'un guide sur l'introduction à Tensorflow. Ici, nous avons discuté de l'introduction à Tensorflow avec les principaux composants, caractéristiques, avantages et inconvénients de Tensorflow. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus -

1. TensorFlow vs Caffe
2. Tensorflow vs Pytorch
3. Python vs Groovy
4. JavaScript vs VBScript
5. Top 6 des comparaisons entre CNN et RNN