TensorFlow är ett allmänt använt ramverk med öppen källkod för maskininlärning utvecklat av Google. Det tillhandahåller ett omfattande ekosystem av verktyg, bibliotek och resurser som gör det möjligt för utvecklare och forskare att bygga och distribuera maskininlärningsmodeller effektivt. I samband med djupa neurala nätverk (DNN) kan TensorFlow inte bara träna dessa modeller utan också underlätta deras slutledning.
Att träna djupa neurala nätverk innebär att man iterativt justerar modellens parametrar för att minimera skillnaden mellan förutsagda och faktiska utdata. TensorFlow erbjuder en rik uppsättning funktioner som gör tränings-DNN mer tillgänglig. Det tillhandahåller ett högnivå-API som heter Keras, som förenklar processen att definiera och träna neurala nätverk. Med Keras kan utvecklare snabbt bygga komplexa modeller genom att stapla lager, specificera aktiveringsfunktioner och konfigurera optimeringsalgoritmer. TensorFlow stöder också distribuerad träning, vilket gör det möjligt att använda flera GPU:er eller till och med distribuerade kluster för att påskynda träningsprocessen.
För att illustrera, låt oss överväga ett exempel på att träna ett djupt neuralt nätverk för bildklassificering med TensorFlow. Först måste vi definiera vår modellarkitektur, som kan inkludera faltningslager, poolande lager och helt anslutna lager. Sedan kan vi använda TensorFlows inbyggda funktioner för att ladda och förbehandla datamängden, som att ändra storlek på bilder, normalisera pixelvärden och dela upp data i tränings- och valideringsuppsättningar. Efter det kan vi kompilera modellen genom att specificera förlustfunktion, optimerare och utvärderingsmått. Slutligen kan vi träna modellen med hjälp av träningsdata och övervaka dess prestanda på valideringsuppsättningen. TensorFlow tillhandahåller olika återuppringningar och verktyg för att spåra träningens framsteg, spara kontrollpunkter och utföra tidigt stopp.
När ett djupt neuralt nätverk väl har tränats kan det användas för slutledning, vilket innebär att göra förutsägelser om nya, osynliga data. TensorFlow stöder olika distributionsalternativ för slutledning, beroende på det specifika användningsfallet. Till exempel kan utvecklare distribuera den utbildade modellen som en fristående applikation, en webbtjänst eller till och med som en del av ett större system. TensorFlow tillhandahåller API:er för att ladda den tränade modellen, mata indata och erhålla modellens förutsägelser. Dessa API:er kan integreras i olika programmeringsspråk och ramverk, vilket gör det lättare att integrera TensorFlow-modeller i befintliga mjukvarusystem.
TensorFlow är verkligen kapabel till både träning och slutledning av djupa neurala nätverk. Dess omfattande uppsättning funktioner, inklusive Keras för modellbyggande på hög nivå, distribuerat utbildningsstöd och distributionsalternativ, gör det till ett kraftfullt verktyg för att utveckla och distribuera modeller för maskininlärning. Genom att utnyttja TensorFlows kapacitet kan utvecklare och forskare effektivt träna och distribuera djupa neurala nätverk för olika uppgifter, allt från bildklassificering till naturlig språkbehandling.
Andra senaste frågor och svar ang Framsteg i maskininlärning:
- Vilka är begränsningarna i att arbeta med stora datamängder inom maskininlärning?
- Kan maskininlärning hjälpa till med dialog?
- Vad är TensorFlow-lekplatsen?
- Förhindrar ivrigt läge den distribuerade beräkningsfunktionen hos TensorFlow?
- Kan Googles molnlösningar användas för att frikoppla datoranvändning från lagring för en mer effektiv träning av ML-modellen med big data?
- Erbjuder Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatisk resursinhämtning och konfiguration och hanterar resursavstängning efter att utbildningen av modellen är klar?
- Är det möjligt att träna maskininlärningsmodeller på godtyckligt stora datamängder utan hicka?
- När du använder CMLE, krävs det att du anger en källa för en exporterad modell för att skapa en version?
- Kan CMLE läsa från Google Cloud-lagringsdata och använda en specificerad utbildad modell för slutledning?
- Vad är Gradient Boosting-algoritmen?
Se fler frågor och svar i Avancera i maskininlärning