TensorFlow er et mye brukt åpen kildekode-rammeverk for maskinlæring utviklet av Google. Det gir et omfattende økosystem av verktøy, biblioteker og ressurser som gjør det mulig for utviklere og forskere å bygge og distribuere maskinlæringsmodeller effektivt. I sammenheng med dype nevrale nettverk (DNNs), er TensorFlow ikke bare i stand til å trene disse modellene, men også lette slutningen deres.
Trening av dype nevrale nettverk innebærer iterativ justering av modellens parametere for å minimere forskjellen mellom antatt og faktisk utgang. TensorFlow tilbyr et rikt sett med funksjoner som gjør trenings-DNN-er mer tilgjengelig. Det gir et høyt nivå API kalt Keras, som forenkler prosessen med å definere og trene nevrale nettverk. Med Keras kan utviklere raskt bygge komplekse modeller ved å stable lag, spesifisere aktiveringsfunksjoner og konfigurere optimaliseringsalgoritmer. TensorFlow støtter også distribuert trening, som tillater bruk av flere GPUer eller til og med distribuerte klynger for å akselerere treningsprosessen.
For å illustrere, la oss vurdere et eksempel på trening av et dypt nevralt nettverk for bildeklassifisering ved hjelp av TensorFlow. Først må vi definere modellarkitekturen vår, som kan inkludere konvolusjonslag, sammenslåingslag og fullstendig sammenkoblede lag. Deretter kan vi bruke TensorFlows innebygde funksjoner til å laste og forhåndsbehandle datasettet, som å endre størrelse på bilder, normalisere pikselverdier og dele opp data i trenings- og valideringssett. Etter det kan vi kompilere modellen ved å spesifisere tapsfunksjonen, optimaliserings- og evalueringsberegningene. Til slutt kan vi trene modellen ved å bruke treningsdataene og overvåke ytelsen på valideringssettet. TensorFlow tilbyr forskjellige tilbakeringinger og verktøy for å spore treningsfremgangen, lagre sjekkpunkter og utføre tidlig stopp.
Når et dypt nevralt nettverk er trent, kan det brukes til slutninger, som innebærer å lage spådommer om nye, usynlige data. TensorFlow støtter forskjellige distribusjonsalternativer for slutninger, avhengig av den spesifikke brukssaken. Utviklere kan for eksempel distribuere den opplærte modellen som en frittstående applikasjon, en webtjeneste eller til og med som en del av et større system. TensorFlow gir APIer for å laste den trente modellen, mate inndata og innhente modellens spådommer. Disse API-ene kan integreres i ulike programmeringsspråk og rammeverk, noe som gjør det enklere å inkorporere TensorFlow-modeller i eksisterende programvaresystemer.
TensorFlow er faktisk i stand til både å trene og konkludere med dype nevrale nettverk. Det omfattende settet med funksjoner, inkludert Keras for modellbygging på høyt nivå, distribuert opplæringsstøtte og distribusjonsalternativer, gjør det til et kraftig verktøy for å utvikle og distribuere maskinlæringsmodeller. Ved å utnytte TensorFlows evner, kan utviklere og forskere effektivt trene og distribuere dype nevrale nettverk for ulike oppgaver, alt fra bildeklassifisering til naturlig språkbehandling.
Andre nyere spørsmål og svar vedr Fremgang i maskinlæring:
- Hva er begrensningene ved å jobbe med store datasett i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjelpe til med dialog?
- Hva er TensorFlow-lekeplassen?
- Hindrer ivrig modus den distribuerte databehandlingsfunksjonaliteten til TensorFlow?
- Kan Googles skyløsninger brukes til å koble fra databehandling fra lagring for en mer effektiv opplæring av ML-modellen med big data?
- Tilbyr Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatisk ressursanskaffelse og konfigurasjon og håndterer ressursavslutning etter at opplæringen av modellen er fullført?
- Er det mulig å trene maskinlæringsmodeller på vilkårlig store datasett uten problemer?
- Når du bruker CMLE, krever oppretting av en versjon at du spesifiserer en kilde for en eksportert modell?
- Kan CMLE lese fra Google Cloud-lagringsdata og bruke en spesifisert opplært modell for slutninger?
- Hva er Gradient Boosting-algoritmen?
Se flere spørsmål og svar i Avansere i maskinlæring