Tensorflow
2 minuty czytania
Tensorflow to biblioteka open-source przeznaczona do uczenia maszynowego i analizy danych. Jest to narzędzie, które pozwala na szybkie i skalowalne budowanie modeli uczenia maszynowego zarówno na komputerach jednoprocesorowych, jak i wieloprocesorowych oraz na urządzeniach mobilnych.
Uczenie maszynowe (z ang. machine learning) jest dosyć złożone, ale wdrażanie modeli uczenia maszynowego jest znacznie mniej zniechęcające niż kiedyś, dzięki bibliotekom takim jak TensorFlow.
Czym jest TensorFlow?
TensorFlow jest to biblioteka open source napisana przez Google Brain Team. Wykorzystywana jest ona w uczeniu maszynowym i głębokich sieciach neuronowych. Została wydana 9 listopada 2015 roku. W TensorFlow możemy wykorzystać do pisania front-endu język Python lub Javascript. Interfejsy API TensorFlow są dostępne w kilku językach, zarówno do tworzenia, jak i wykonywania wykresów. Interfejs API języka Python jest obecnie najbardziej kompletny i najłatwiejszy w użyciu, ale interfejsy API innych języków mogą być łatwiejsze do zintegrowania z projektami. API TensorFlow pozwala nam pisać w takich językach jak: Python, Javascript, C++ i Java.
Jak działa TensorFlow?
TensorFlow przedstawia obliczenia za pomocą grafów. Wierzchołki grafów odpowiedają za przedstawienie działań matematycznych, natomiast krawędzie grafów to tensory, które łączą wierzchołki. TensorFlow przyjmuje dane na wejściu jako wielowymiarową tablice o nazwie Tensor, następnie te dane są przetwarzane przez TensorFlow.
Instalacja TensorFlow
Aby zainstalować bieżącą wersję, która obejmuje obsługę kart GPU obsługujących CUDA (Ubuntu i Windows) wpisz poniższa komendę:
pip install tensorflow
Jeśli chcesz przeprowadzić instalację TensorFlow dla języka javascript, wykorzystaj poniższą komendę:
yarn add @tensorflow/tfjs
Podstawowe komponenty TensorFlow
TensorFlow to biblioteka do uczenia maszynowego, która opiera się na kilku kluczowych komponentach. Pierwszym z nich są tensory, czyli podstawowe struktury danych, które reprezentują tablice wielowymiarowe. Tensory pełnią rolę zmiennych przechowujących dane wejściowe, wagi modeli i wyniki obliczeń. Kolejnym ważnym elementem są operacje matematyczne, które umożliwiają manipulację tensorami. TensorFlow wykorzystuje graf obliczeniowy, który definiuje sekwencję operacji do wykonania. Dzięki temu można łatwo budować i optymalizować modele uczenia maszynowego. Oferuje również sesje i konteksty wykonawcze, które pozwalają na uruchamianie obliczeń. W nowszych wersjach biblioteki (TensorFlow 2.x) wprowadzono domyślnie tryb Eager Execution, który umożliwia dynamiczne wykonywanie operacji, ułatwiając debugowanie i eksperymentowanie z modelami. Dzięki interfejsowi wysokiego poziomu, jakim jest Keras, TensorFlow zapewnia intuicyjne narzędzia do budowy sieci neuronowych. Keras umożliwia szybkie tworzenie i trenowanie modeli przy minimalnym nakładzie kodu, co czyni TensorFlow bardziej przystępnym dla początkujących użytkowników.
SPRAWDŹ SWOJĄ WIEDZE Z TEMATU tensorflow
Pytanie
1/5
Zastosowania TensorFlow w praktyce
TensorFlow znajduje szerokie zastosowanie w różnych dziedzinach technologii i nauki. Jednym z najpopularniejszych obszarów jest przetwarzanie obrazów. Dzięki narzędziom takim jak TensorFlow Hub czy TensorFlow Object Detection API, można łatwo wdrażać modele do rozpoznawania obiektów, klasyfikacji obrazów czy segmentacji semantycznej. Firmy wykorzystują TensorFlow do analizy medycznych zdjęć rentgenowskich oraz automatycznej detekcji wad produktów w przemyśle.
Kolejnym istotnym zastosowaniem jest przetwarzanie języka naturalnego (NLP). TensorFlow umożliwia tworzenie zaawansowanych modeli, takich jak transformery (np. BERT, T5), które stosowane są w chatbotach, tłumaczeniach maszynowych czy analizie sentymentu.
TensorFlow jest także wykorzystywany w prognozowaniu szeregów czasowych, co ma zastosowanie w finansach, meteorologii oraz zarządzaniu zapasami. Za pomocą modeli LSTM lub GRU można przewidywać trendy giełdowe, prognozować popyt na produkty czy analizować wzorce ruchu na stronach internetowych.
Ważnym obszarem jest również automatyzacja i robotyka. TensorFlow znajduje zastosowanie w systemach autonomicznych, np. w pojazdach samosterujących, które analizują otoczenie w czasie rzeczywistym, czy w robotach przemysłowych wspomagających produkcję.
Nasza oferta
Web development
Dowiedz się więcejMobile development
Dowiedz się więcejE-commerce
Dowiedz się więcejProjektowanie UX/UI
Dowiedz się więcejOutsourcing
Dowiedz się więcejPowiązane artykuły
Real Estate Document Management System: jak usprawnia pracę agentów i biur
24 wrz 2025
Rynek nieruchomości to branża, w której codziennie generuje się ogromne ilości dokumentów – od umów i pełnomocnictw, po załączniki techniczne i notarialne. Tradycyjne metody ich przechowywania stają się coraz mniej wydajne, a oczekiwania klientów rosną. W odpowiedzi na te wyzwania powstały systemy Real Estate Document Management System (REDMS), które pozwalają agentom i biurom pracować szybciej, bezpieczniej i bardziej profesjonalnie.
AIaaS: czym jest sztuczna inteligencja jako usługa i jak działa?
22 wrz 2025
Sztuczna inteligencja jeszcze do niedawna była zarezerwowana głównie dla największych firm dysponujących ogromnymi budżetami i zespołami ekspertów. Dziś dzięki modelowi AIaaS (Artificial Intelligence as a Service) może z niej korzystać praktycznie każda organizacja – od startupów po globalne korporacje. To rozwiązanie pozwala wdrażać inteligentne narzędzia w formie usługi chmurowej, bez konieczności inwestowania w kosztowną infrastrukturę.
Co to jest BPMS i jak wspiera zarządzanie procesami biznesowymi?
15 wrz 2025
Współczesne firmy funkcjonują w dynamicznym otoczeniu, gdzie kluczowe znaczenie ma sprawne zarządzanie procesami biznesowymi. Coraz częściej organizacje sięgają po nowoczesne narzędzia, które pozwalają nie tylko uporządkować codzienną pracę, ale także zwiększyć jej efektywność. Jednym z takich rozwiązań jest BPMS – system zarządzania procesami biznesowymi, który łączy w sobie modelowanie, automatyzację i monitorowanie działań.
Azure Databricks: definicja, możliwości i powody, dla których warto go znać
4 wrz 2025
Azure Databricks to innowacyjna usługa analityczna w chmurze, której zadaniem jest umożliwienie przetwarzania dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym. Wykorzystując potencjał technologii Spark, stanowi potężne narzędzie do analizy Big Data. Poznajmy Azure Databricks: jego definicję, możliwości, a także powody, dla których warto zapoznać się z tą technologią.
Lease tracking – systemy do monitorowania umów najmu
3 wrz 2025
W dynamicznie zmieniającym się środowisku biznesowym kontrola nad umowami najmu staje się coraz większym wyzwaniem. Tradycyjne metody oparte na segregatorach czy arkuszach kalkulacyjnych przestają wystarczać, gdy liczba kontraktów rośnie, a wymagania regulacyjne zaostrzają się. Dlatego coraz więcej firm sięga po specjalistyczne systemy lease tracking, które automatyzują monitorowanie terminów, płatności i zobowiązań. To nie tylko sposób na uporządkowanie dokumentacji, ale także narzędzie wspierające strategiczne decyzje i bezpieczeństwo finansowe organizacji.
Document Abstraction: co to jest i jak działa?
31 sie 2025
W dzisiejszym świecie zalewanym przez ogromne ilości danych coraz trudniej jest dotrzeć do naprawdę istotnych informacji. Długie raporty, obszerne dokumenty prawne czy złożone publikacje naukowe wymagają czasu i wysiłku, by je przeanalizować. Rozwiązaniem tego problemu staje się Document Abstraction, czyli inteligentne streszczanie i przekształcanie treści z użyciem sztucznej inteligencji.
Space-as-a-Service (SPaaS) – przyszłość elastycznych przestrzeni
19 sie 2025
Przestrzeń, w której pracujemy, zmienia się szybciej niż kiedykolwiek wcześniej. Tradycyjne biura ustępują miejsca elastycznym rozwiązaniom, które lepiej odpowiadają na potrzeby współczesnych firm i pracowników. Space-as-a-Service (SPaaS) to koncepcja, która przenosi logikę usług subskrypcyjnych na rynek nieruchomości, łącząc przestrzeń, technologię i dodatkowe usługi w jeden spójny ekosystem.
Zobacz wszystkie artykuły