TensorFlow یک کتابخانه نرمافزار منبع باز است که توسط تیم Google Brain برای محاسبات عددی و وظایف یادگیری ماشین توسعه داده شده است. به دلیل تطبیق پذیری، مقیاس پذیری و سهولت استفاده، محبوبیت قابل توجهی در زمینه یادگیری عمیق به دست آورده است. TensorFlow یک اکوسیستم جامع برای ساخت و استقرار مدلهای یادگیری ماشینی با تاکید ویژه بر شبکههای عصبی عمیق ارائه میکند.
TensorFlow در هسته خود مبتنی بر مفهوم یک نمودار محاسباتی است که نشان دهنده یک سری عملیات ریاضی یا تبدیل است که برای داده های ورودی به منظور تولید خروجی اعمال می شود. گراف شامل گره هایی است که عملیات را نشان می دهد و یال ها که نشان دهنده داده هایی است که بین عملیات جریان دارد. این رویکرد مبتنی بر نمودار به TensorFlow اجازه میدهد تا محاسبات را در چندین دستگاه مانند CPU یا GPU و حتی در چندین ماشین در یک محیط محاسباتی توزیع شده به طور موثر توزیع کند.
یکی از ویژگیهای کلیدی TensorFlow پشتیبانی آن از تمایز خودکار است که امکان محاسبه کارآمد گرادیانها را برای آموزش شبکههای عصبی عمیق با استفاده از تکنیکهایی مانند انتشار پسانداز فراهم میکند. این برای بهینه سازی پارامترهای یک شبکه عصبی از طریق فرآیند نزول گرادیان، که شامل تنظیم مکرر پارامترها به منظور به حداقل رساندن یک تابع تلفات است که اختلاف بین خروجی های پیش بینی شده و خروجی های واقعی را اندازه گیری می کند، بسیار مهم است.
TensorFlow یک API سطح بالا به نام Keras ارائه می دهد که فرآیند ساخت و آموزش شبکه های عصبی عمیق را ساده می کند. Keras به کاربران اجازه می دهد تا معماری یک شبکه عصبی را با استفاده از یک نحو ساده و شهودی تعریف کنند و طیف گسترده ای از لایه های از پیش تعریف شده و توابع فعال سازی را ارائه می دهد که به راحتی می توانند برای ایجاد مدل های پیچیده ترکیب شوند. Keras همچنین شامل انواع الگوریتمهای بهینهسازی داخلی است، مانند نزول گرادیان تصادفی و Adam که میتوان از آنها برای آموزش شبکه استفاده کرد.
TensorFlow علاوه بر عملکرد اصلی خود، طیف وسیعی از ابزارها و کتابخانه ها را نیز ارائه می دهد که کار با مدل های یادگیری عمیق را آسان تر می کند. به عنوان مثال، خط لوله ورودی داده TensorFlow به کاربران اجازه می دهد تا به طور موثر مجموعه داده های بزرگ را بارگیری و پیش پردازش کنند و ابزارهای تجسم آن تجزیه و تحلیل و تفسیر نمایش های آموخته شده را در یک شبکه عصبی امکان پذیر می کند. TensorFlow همچنین از آموزش توزیعشده پشتیبانی میکند و به کاربران اجازه میدهد مدلهای خود را در خوشههای بزرگی از ماشینها برای آموزش بر روی مجموعههای داده عظیم مقیاس کنند.
TensorFlow با ارائه یک چارچوب قدرتمند و انعطاف پذیر برای ساخت و آموزش شبکه های عصبی، نقش مهمی در یادگیری عمیق ایفا می کند. رویکرد مبتنی بر نمودار محاسباتی، پشتیبانی از تمایز خودکار و API سطح بالا، آن را به انتخابی ایدهآل برای محققان و متخصصان در زمینه هوش مصنوعی تبدیل کرده است.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد یادگیری عمیق EITC/AI/DLTF با TensorFlow:
- آیا Keras یک کتابخانه Deep Learning TensorFlow بهتر از TFlearn است؟
- در TensorFlow 2.0 و جدیدتر، جلسات دیگر مستقیماً استفاده نمی شوند. آیا دلیلی برای استفاده از آنها وجود دارد؟
- یک کدگذاری داغ چیست؟
- هدف از برقراری ارتباط با پایگاه داده SQLite و ایجاد یک شی مکان نما چیست؟
- چه ماژول هایی در قطعه کد پایتون ارائه شده برای ایجاد ساختار پایگاه داده چت بات وارد شده است؟
- برخی از جفتهای کلید-مقدار که میتوانند هنگام ذخیره دادهها در پایگاه داده برای یک ربات چت، از آن حذف شوند، چیست؟
- چگونه ذخیره اطلاعات مرتبط در یک پایگاه داده به مدیریت حجم زیادی از داده ها کمک می کند؟
- هدف از ایجاد پایگاه داده برای چت بات چیست؟
- در هنگام انتخاب نقاط بازرسی و تنظیم عرض پرتو و تعداد ترجمه در هر ورودی در فرآیند استنتاج ربات چت چه ملاحظاتی وجود دارد؟
- چرا آزمایش و شناسایی مداوم نقاط ضعف در عملکرد یک چت بات مهم است؟
سوالات و پاسخ های بیشتری را در آموزش عمیق EITC/AI/DLTF با TensorFlow مشاهده کنید