Tensorflow

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.

Czy szukasz wykonawcy Tensorflow ?

Sprawdź case studies

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

Jak nazywa się główny obiekt, który reprezentuje model uczenia maszynowego w TensorFlow?

tf.keras.Sequential

tf.keras.Model

tf.keras.layers.Layer

tf.keras.Input

Sprawdź odpowiedź

Jaką funkcję można użyć w TensorFlow, aby obliczyć gradient funkcji straty względem zmiennych modelu?

tf.GradientDescent

tf.GradientOptimizer

tf.GradientTape

tf.GradientFunction

Sprawdź odpowiedź

Jaka jest różnica między tf.Variable a tf.Tensor w TensorFlow?

tf.Variable nie może być zmieniany, a tf.Tensor może

tf.Variable ma stałą wartość, a tf.Tensor ma zmienną wartość

tf.Variable to obiekt reprezentujący zmienną stanu, który może być zmieniany, podczas gdy tf.Tensor reprezentuje stałą wartość

Nie ma różnicy między tf.Variable a tf.Tensor

Sprawdź odpowiedź

Jakie są dwie główne metody, które należy zaimplementować podczas tworzenia niestandardowej warstwy w TensorFlow?

init() i call()

build() i apply()

create() i call()

build() i call()

Sprawdź odpowiedź

Jaką funkcję należy użyć do zastosowania regularyzacji L1 lub L2 do wag modelu w TensorFlow?

tf.keras.losses.L1L2

tf.keras.regularizers.L1_L2

tf.keras.regularizers.l1() lub tf.keras.regularizers.l2()

tf.keras.constraints.L1L2

Sprawdź odpowiedź

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.