Tensorflow là gì

  -  

Mục lục nội dung

Lịch sử Thành lập và hoạt động TensorFlowCách TensorFlow hoạt độnglấy ví dụ như TensorFlow solo giảnCác option thiết lập dữ liệu vào TensorFlowGiải pháp sẽ là gì?Tạo đường ống TensorFlow10 tư liệu xây dựng đáng xem qua độc nhất vô nhị về Tensorflow

Tensorflow là gì – Với sự bùng phát của nghành nghề Trí Tuệ Nhân Tạo – A.I. vào thập kỷ vừa qua, machine learning với deep learning rõ ràng cũng cải cách và phát triển theo cùng. Và ngơi nghỉ thời điểm hiện tại, TensorFlow đó là tlỗi viện mã nguồn mnghỉ ngơi đến machine learning khét tiếng tốt nhất quả đât, được trở nên tân tiến vày những nhà phân tích từ bỏ Google. Việc cung ứng trẻ khỏe những phxay toán thù học tập nhằm tính tân oán trong machine learning với deep learning đã hỗ trợ Việc tiếp cận các bài bác toán trsinh hoạt cần đơn giản dễ dàng, gấp rút và thuận tiện rộng những. 

Các hàm được dựng sẵn vào thư viện đến từng bài xích toán thù có thể chấp nhận được TensorFlow tạo được không ít neural network. Nó còn được cho phép chúng ta tính toán tuy nhiên song bên trên nhiều máy vi tính không giống nhau, thậm chí là trên các CPU, GPU vào thuộc 1 trang bị xuất xắc tạo ra các dataflow graph – đồ thị luồng tài liệu nhằm hình thành những Mã Sản Phẩm. Nếu bạn muốn chọn con đường sự nghiệp vào lĩnh vực A.I. này, nắm vững gần như điều cơ bản của TensorFlow thực sự vô cùng đặc trưng.

Bạn đang xem: Tensorflow là gì


*
*
Cuối cùng, bọn họ chạy 1 session TensorFlow nhưng mà đang chạy vật thị tính toán với giá trị của X_1 và X_2 với print phần hiệu quả của phnghiền nhân. Hãy xác minh các đầu vào node của X_1 cùng X_2. khi ta chế tạo ra 1 node vào TensorFlow, bọn họ yêu cầu chọn nó là một số loại node gì. Các node X1 cùng X2 vẫn là node placeholder – node duy trì vị trí. Placeholder chỉ định 1 cực hiếm bắt đầu mỗi khi ta có tác dụng 1 phxay tính. Ta sẽ khởi tạo bọn chúng nlỗi là một trong những node TF chnóng placeholder.

Bước 1: Xác định giá trị

X_1 = tf.placeholder(tf.float32, name = "X_1")X_2 = tf.placeholder(tf.float32, name = "X_2")khi ta chế tác 1 node placeholder, ta đề nghị gửi nhiều loại dữ liệu sẽ tiến hành thêm số tại đây buộc phải ta hoàn toàn có thể sử dụng 1 loại tài liệu floating-point, hãy cần sử dụng tf.float32. Chúng ta cũng cần phải cho node này 1 cái tên. Tên này sẽ xuất hiện Lúc ta quan sát vào phần trực quan lại dạng vật dụng thị của model. Hãy đánh tên node X_1 này bằng phương pháp nhập 1 tyêu thích số được gọi là thương hiệu với cùng một quý giá của X_1 và bây giờ hãy xác minh X_2 Theo phong cách tựa như.

Cách 2: Xác định phần tính toán

multiply = tf.multiply(X_1, X_2, name = "multiply")Giờ ta có thể xác định node đã thực hiện operation phxay nhân. Trong TensorFlow, chúng ta cũng có thể làm điều đó bằng cách tạo 1 node tf.multiply.Ta vẫn nhập node X_1 với X_2 cho tới node nhân. Nó sẽ nói với TensorFlow nhằm links hồ hết node kia trong đồ gia dụng thị tính tân oán, đề xuất ta đang yêu thương cầu nó nhằm pull những cực hiếm từ bỏ x và y và nhân phần hiệu quả. Hãy đến node nhân cái tên multiply. Nó là toàn thể khái niệm mang đến trang bị thị tính toán đơn giản và dễ dàng này.

Cách 3: Thực thi operation

Để xúc tiến những operation trong thiết bị thị, ta phải lập 1 session. Trong TensorFlow, nó được tiến hành bởi tf.Session(). Giờ ta có 1 session ta hoàn toàn có thể hỏi session nhằm chạy operation bên trên thiết bị thị tính tân oán của ta bằng phương pháp Điện thoại tư vấn session. Để chạy phần tính tân oán, chúng ta vẫn sử dụng run.lúc operation bổ sung chạy, nó đang thấy rằng nó yêu cầu để mang các quý hiếm của node X_1 và X_2, cần họ cũng cần được cung ứng những trị đến X_1 cùng X_2. Ta có thể sử dụng điều này bằng phương pháp cung ứng 1 tmê mẩn số được Điện thoại tư vấn là feed_dict. Chúng ta đưa cực hiếm 1,2,3 cho X_1 với 4,5,6 mang đến X_2.Chúng ta print phần tác dụng với print(result). Chúng ta đang thấy 4,10 và 18 cho 1×4, 2×5 và 3,6.

X_1 = tf.placeholder(tf.float32, name = "X_1")X_2 = tf.placeholder(tf.float32, name = "X_2")multiply = tf.multiply(X_1, X_2, name = "multiply")with tf.Session() as session: result = session.run(multiply, feed_dict=X_1:<1,2,3>, X_2:<4,5,6>) print(result)< 4. 10. 18.>

Các option cài dữ liệu vào TensorFlow

Cách trước tiên trước khi train 1 thuật tân oán machine learning là load tài liệu. Có 2 bí quyết phổ cập nhằm load dữ liệu:1. Load tài liệu vào cỗ nhớ: đây là phương thức dễ dàng và đơn giản độc nhất. Quý khách hàng load tất cả tài liệu vào bộ lưu trữ như một mảng đơn. quý khách hàng cũng hoàn toàn có thể viết code bởi Pythuôn. Những chiếc code này không liên quan gì tới TensorFlow.

Xem thêm: Bảng Ngọc Riven Top Mạnh - Bảng Ngọc Riven Mùa 11 Và Cách Lên Đồ Mạnh Nhất

2. Pipeline dữ liệu TensorFlow. TensorFlow cài built-in API với nó sẽ giúp chúng ta load tài liệu, triển khai những operation cùng feed thuật toán machine learning một cách thuận lợi. Phương pháp này hoạt động xuất sắc đặc biệt khi chúng ta có 1 dataset lớn. Ví dụ: những hình ảnh thu được biết tới khá là vĩ đại với chẳng thể fit vào bộ nhớ lưu trữ. Pipeline dữ liệu đã từ cai quản phần bộ lưu trữ.

Giải pháp đã là gì?

Load tài liệu vào cỗ nhớ

Nếu datamix của khách hàng không quá lớn, chẳng hạn như bên dưới 10 GB, bạn cũng có thể cần sử dụng phương pháp đầu tiên. Dữ liệu rất có thể dễ dàng fit vào bộ lưu trữ. Bạn cũng hoàn toàn có thể cần sử dụng 1 tlỗi viện nổi tiếng có tên là Pandas để import những tệp CSV. 1

Load tài liệu với TensorFlow pipeline

Phương thơm pháp thứ 2 đã hoạt động cực tốt nếu khách hàng có một dataset phệ. Ví dụ: nếu như bạn có 1 datamix nặng trĩu 50 GB và máy vi tính của công ty chỉ bao gồm 16GB dung tích thì ví dụ là vật dụng sẽ crash thôi.

Trong trường hợp này, bạn cần dựng 1 TensorFlow pipeline. Đường ống sẽ load tài liệu trong batch, xuất xắc chunk nhỏ tuổi. Mỗi batch sẽ tiến hành push tới pipeline cùng chuẩn bị sẵn sàng mang đến bài toán training. Dựng 1 pipeline là 1 trong những phương án hoàn hảo vì nó còn cho mình sử dụng phép tính toán tuy vậy song. Nghĩa là TensorFlow sẽ train model qua nhiều CPU. Thúc đẩy sự tính toán thù và có thể chấp nhận được training màng lưới thần gớm trẻ khỏe rộng.Tóm tắt:

-Nếu các bạn có một set tài liệu nhỏ tuổi, chúng ta có thể load dữ liệu vào bộ nhớ lưu trữ cùng với tlỗi viện Pandas.

Xem thêm: Lời Bài Hát: Chém Gió 3 - Hội Những Người Yêu Quý Anh Sơn Zai Tdmountain

-Nếu các bạn có một mix dữ liệu mập với muốn áp dụng các CPU, thì các bạn sẽ dễ chịu và thoải mái hơn Lúc làm việc cùng TensorFlow pipeline.