Tensorflow có được viết bằng C++ không
TensorFlow là một thư viện mã nguồn mở dành cho tính toán số, học máy quy mô lớn, học sâu và các khối lượng công việc phân tích thống kê và dự đoán khác. Loại công nghệ này giúp các nhà phát triển triển khai các mô hình học máy nhanh hơn và dễ dàng hơn vì nó hỗ trợ quá trình thu thập dữ liệu, đưa ra dự đoán trên quy mô lớn và tinh chỉnh kết quả trong tương lai
Được rồi, vậy chính xác thì TensorFlow làm gì? . Mã có trong thư viện phần mềm của nó có thể được thêm vào bất kỳ ứng dụng nào để giúp nó tìm hiểu các tác vụ này Các ứng dụng TensorFlow có thể chạy trên CPU thông thường (đơn vị xử lý trung tâm) hoặc GPU (đơn vị xử lý đồ họa hiệu năng cao hơn). Vì TensorFlow được phát triển bởi Google nên nó cũng hoạt động trên các đơn vị xử lý tensor (TPU) của chính công ty, được thiết kế đặc biệt để tăng tốc các công việc của TensorFlow Bạn cũng có thể tự hỏi. TensorFlow được viết bằng ngôn ngữ nào? . Điều này có nghĩa là bạn có thể đào tạo và triển khai mô hình máy học của mình một cách nhanh chóng, bất kể ngôn ngữ hoặc nền tảng bạn sử dụng Nhấp vào đây để biết thêm Câu hỏi thường gặp về phát triển mô hình TensorFlow Lịch sử TenorFlowGoogle lần đầu tiên phát hành TensorFlow vào năm 2015 trong Apache 2. 0 giấy phép. Tiền thân của nó là một khung công tác nguồn đóng của Google có tên là DistBelief, cung cấp một nền tảng thử nghiệm để triển khai học sâu TPU đầu tiên của Google đã được trình bày chi tiết công khai vào năm 2016 và được sử dụng nội bộ cùng với TensorFlow để cung cấp năng lượng cho một số ứng dụng và dịch vụ trực tuyến của công ty. Điều này bao gồm thuật toán tìm kiếm RankBrain của Google và công nghệ lập bản đồ Chế độ xem phố Vào đầu năm 2017, Google TensorFlow đã đạt đến Bản phát hành 1. 0. 0 trạng thái. Một năm sau, Google đã cung cấp thế hệ TPU thứ hai cho người dùng Google Cloud Platform để đào tạo và chạy các mô hình máy học của riêng họ Google đã phát hành phiên bản mới nhất, TensorFlow 2. 0, tháng 10 năm 2019. Google đã tính đến phản hồi của người dùng để thực hiện nhiều cải tiến khác nhau cho khung và giúp làm việc dễ dàng hơn — ví dụ: giờ đây Google sử dụng API Keras tương đối đơn giản để đào tạo mô hình Ai đã tạo ra TensorFlow?Như bạn đã biết, Google đã phát triển TensorFlow và tiếp tục sở hữu cũng như duy trì khuôn khổ. Nó được tạo ra bởi nhóm các nhà nghiên cứu của Google Brain, những người thực hiện nghiên cứu cơ bản nhằm thúc đẩy các lĩnh vực chính của trí thông minh máy móc và thúc đẩy hiểu biết lý thuyết tốt hơn về học sâu Nhóm Google Brain đã thiết kế TensorFlow để có thể hoạt động độc lập với cơ sở hạ tầng điện toán của chính Google, nhưng nó có nhiều lợi thế hơn khi được hỗ trợ bởi một gã khổng lồ thương mại. Cùng với việc tài trợ cho sự phát triển nhanh chóng của dự án, trong nhiều năm qua, Google cũng đã cải tiến TensorFlow để đảm bảo rằng nó dễ dàng triển khai và sử dụng Google đã chọn biến TensorFlow thành một khung nguồn mở với mục đích thúc đẩy sự phát triển của AI. Là một dự án dựa vào cộng đồng, tất cả người dùng có thể giúp cải tiến công nghệ — và mọi người cùng chia sẻ lợi ích TensorFlow hoạt động như thế nào?TensorFlow kết hợp các mô hình và thuật toán học máy và học sâu (hoặc mạng thần kinh) khác nhau, đồng thời làm cho chúng trở nên hữu ích thông qua một giao diện chung Nó cho phép các nhà phát triển tạo biểu đồ luồng dữ liệu với các nút tính toán biểu thị các hoạt động toán học. Mỗi kết nối giữa các nút đại diện cho các vectơ hoặc ma trận đa chiều, tạo ra cái được gọi là tenxơ Mặc dù Python cung cấp API giao diện người dùng cho TensorFlow, nhưng các phép toán thực tế không được thực hiện trong Python. Thay vào đó, các chương trình nhị phân C++ hiệu năng cao thực hiện các thao tác này ở hậu trường. Python điều hướng lưu lượng giữa các phần và kết nối chúng lại với nhau thông qua phần trừu tượng hóa lập trình cấp cao Các ứng dụng TensorFlow có thể chạy trên hầu hết mọi mục tiêu thuận tiện, bao gồm thiết bị iOS và Android, máy cục bộ hoặc cụm trên đám mây — cũng như CPU hoặc GPU (hoặc TPU tùy chỉnh của Google nếu bạn đang sử dụng Google Cloud) TensorFlow bao gồm các bộ API cấp cao và cấp thấp. Google đề xuất các API cấp cao để đơn giản hóa việc phát triển đường dẫn dữ liệu và lập trình ứng dụng, nhưng các API cấp thấp (được gọi là TensorFlow Core) rất hữu ích để gỡ lỗi ứng dụng và thử nghiệm TensorFlow được sử dụng để làm gì?TensorFlow được thiết kế để hợp lý hóa quy trình phát triển và thực thi các ứng dụng phân tích nâng cao cho người dùng như nhà khoa học dữ liệu, nhà thống kê và nhà lập mô hình dự đoán Các doanh nghiệp thuộc các loại hình và quy mô khác nhau sử dụng rộng rãi khung này để tự động hóa các quy trình và phát triển các hệ thống mới và nó đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng xử lý song song quy mô rất lớn như mạng thần kinh. Nó cũng được sử dụng trong các thí nghiệm và thử nghiệm cho xe tự lái Như bạn mong đợi, công ty mẹ của TensorFlow, Google cũng sử dụng nó cho các hoạt động nội bộ, chẳng hạn như cải thiện khả năng truy xuất thông tin của công cụ tìm kiếm và cung cấp năng lượng cho các ứng dụng để tạo phản hồi email tự động, phân loại hình ảnh và nhận dạng ký tự quang học Một trong những ưu điểm của TensorFlow là nó cung cấp tính trừu tượng, có nghĩa là các nhà phát triển có thể tập trung vào logic tổng thể của ứng dụng trong khi khung xử lý các chi tiết nhỏ. Nó cũng thuận tiện cho các nhà phát triển cần gỡ lỗi và hiểu rõ hơn về các ứng dụng TensorFlow Bộ trực quan hóa TensorBoard có bảng điều khiển dựa trên web, tương tác cho phép bạn kiểm tra và lập hồ sơ về cách biểu đồ chạy. Ngoài ra còn có một chế độ thực thi háo hức cho phép bạn đánh giá và sửa đổi từng hoạt động biểu đồ một cách riêng biệt và minh bạch, thay vì tạo toàn bộ biểu đồ dưới dạng một đối tượng mờ duy nhất và đánh giá tất cả cùng một lúc Databricks Runtime for Machine Learning bao gồm TensorFlow và TensorBoard, vì vậy bạn có thể sử dụng các thư viện này mà không cần cài đặt bất kỳ gói nào Bây giờ hãy xem cách sử dụng TensorFlow Cách cài đặt TensorFlowHướng dẫn đầy đủ và hướng dẫn có sẵn trên tensorflow. org, nhưng đây là những điều cơ bản Yêu cầu hệ thống
Yêu cầu phần cứng
#1. Cài đặt môi trường phát triển Python trên hệ thống của bạn Kiểm tra xem môi trường Python của bạn đã được cấu hình chưa python3 - -phiên bản pip3 - -version Nếu các gói này đã được cài đặt, hãy chuyển sang bước tiếp theo Nếu không, hãy cài đặt Python, trình quản lý gói pip và venv Nếu không ở trong môi trường ảo, hãy sử dụng python3 -m pip cho các lệnh bên dưới. Điều này đảm bảo rằng bạn nâng cấp và sử dụng pip Python thay vì pip hệ thống #2. Tạo một môi trường ảo (được khuyến nghị) Môi trường ảo Python được sử dụng để cách ly cài đặt gói khỏi hệ thống #3. Cài đặt gói pip TensorFlow Chọn một trong các gói TensorFlow sau để cài đặt từ PyPI
Xác minh cài đặt. Nếu một tensor được trả về, bạn đã cài đặt TensorFlow thành công Ghi chú. Một vài cơ chế cài đặt yêu cầu URL của gói Python TensorFlow. Giá trị bạn chỉ định tùy thuộc vào phiên bản Python của bạn Cách cập nhật TensorFlowTrình quản lý gói pip cung cấp một phương pháp đơn giản để nâng cấp TensorFlow, bất kể môi trường điều kiện tiên quyết
Để nâng cấp TensorFlow lên phiên bản mới hơn #1. Mở thiết bị đầu cuối (CTRL+ALT+T) #2. Kiểm tra phiên bản TensorFlow hiện được cài đặt pip3 hiển thị dòng chảy căng Lệnh hiển thị thông tin về gói, bao gồm cả phiên bản #3. Nâng cấp TensorFlow lên phiên bản mới hơn với pip3 install - -upgrade tensorflow== Đảm bảo rằng bạn chọn phiên bản tương thích với bản phát hành Python của mình, nếu không phiên bản sẽ không cài đặt được. Đối với môi trường máy tính xách tay, hãy sử dụng lệnh sau và khởi động lại kernel sau khi hoàn thành !pip install - -upgrade tensorflow== Thao tác này sẽ tự động xóa phiên bản cũ cùng với các phần phụ thuộc và cài đặt bản nâng cấp mới hơn #4. Kiểm tra phiên bản nâng cấp bằng cách chạy pip3 hiển thị dòng chảy căng TensorFlow Lite là gì?Vào năm 2017, Google đã giới thiệu một phiên bản mới của TensorFlow có tên là TensorFlow Lite. TensorFlow Lite được tối ưu hóa để sử dụng trên thiết bị nhúng và thiết bị di động. Đó là một framework deep learning đa nền tảng, nguồn mở, sẵn sàng cho sản phẩm, giúp chuyển đổi mô hình TensorFlow được đào tạo trước sang một định dạng đặc biệt có thể được tối ưu hóa cho tốc độ hoặc dung lượng lưu trữ Để đảm bảo bạn đang sử dụng đúng phiên bản cho bất kỳ kịch bản cụ thể nào, bạn cần biết khi nào nên sử dụng TensorFlow và khi nào nên sử dụng TensorFlow Lite. Ví dụ: nếu bạn cần triển khai một mô hình học sâu hiệu suất cao trong một khu vực không có kết nối mạng tốt, thì bạn nên sử dụng TensorFlow Lite để giảm kích thước tệp Nếu bạn đang phát triển một mô hình cho các thiết bị biên, thì mô hình đó cần phải nhẹ để sử dụng không gian tối thiểu và tăng tốc độ tải xuống trên các mạng có băng thông thấp hơn. Để đạt được điều này, bạn cần tối ưu hóa để giảm kích thước của mô hình hoặc cải thiện độ trễ—điều mà TensorFlow Lite thực hiện thông qua lượng tử hóa và cắt bớt trọng lượng Các mô hình kết quả đủ nhẹ để được triển khai cho suy luận có độ trễ thấp trên các thiết bị biên như điện thoại di động Android hoặc iOS hoặc các thiết bị nhúng dựa trên Linux như Raspberry Pis hoặc Bộ vi điều khiển. TensorFlow Lite cũng sử dụng một số bộ tăng tốc phần cứng để đạt được tốc độ, độ chính xác và tối ưu hóa mức tiêu thụ điện năng, điều này rất quan trọng để chạy các suy luận ở biên Lớp dày đặc trong TensorFlow là gì?Các lớp dày đặc được sử dụng để tạo ra cả mạng lưới thần kinh nông và sâu. Mạng thần kinh nhân tạo là kiến trúc giống như bộ não được tạo thành từ một hệ thống tế bào thần kinh và chúng có thể học thông qua các ví dụ thay vì được lập trình theo các quy tắc cụ thể Trong học sâu, nhiều lớp được sử dụng để trích xuất các tính năng cấp cao hơn từ đầu vào thô; . Mỗi lớp này được tạo thành từ các nút, kết hợp đầu vào từ dữ liệu với một tập hợp các hệ số được gọi là trọng số khuếch đại hoặc làm giảm đầu vào Đối với 2 của nó. 0, TensorFlow đã áp dụng API học sâu có tên là Keras, chạy trên TensorFlow và cung cấp một số lớp dựng sẵn cho các mục đích và kiến trúc mạng thần kinh khác nhau. Một lớp dày đặc là một trong số đó - nó có một kết nối sâu, nghĩa là mỗi nơ-ron nhận đầu vào từ tất cả các nơ-ron của lớp trước đó Các lớp dày đặc thường được sử dụng để thay đổi kích thước, xoay, chia tỷ lệ và dịch các vectơ mà nó tạo ra. Họ có khả năng học các tính năng từ tất cả các tính năng kết hợp của lớp trước Sự khác biệt giữa TensorFlow và Python là gì?TensorFlow là một khung học máy nguồn mở và Python là ngôn ngữ lập trình máy tính phổ biến. Đó là một trong những ngôn ngữ được sử dụng trong TensorFlow. Python là ngôn ngữ được đề xuất cho TensorFlow, mặc dù nó cũng sử dụng C++ và JavaScript Python được phát triển để giúp các lập trình viên viết mã hợp lý, rõ ràng cho cả dự án lớn và nhỏ. Nó thường được sử dụng để xây dựng trang web và phần mềm, tự động hóa các tác vụ và thực hiện phân tích dữ liệu. Điều này giúp người mới bắt đầu học TensorFlow tương đối đơn giản Một câu hỏi hữu ích để hỏi là. TensorFlow hỗ trợ phiên bản Python nào? . 0 yêu cầu Python 3. 7 đến 3. 10. Đảm bảo bạn kiểm tra các yêu cầu trước khi cài đặt TensorFlow PyTorch và TensorFlow là gì?TensorFlow không phải là khuôn khổ học máy duy nhất tồn tại. Có một số lựa chọn khác, chẳng hạn như PyTorch, có những điểm tương đồng và đáp ứng nhiều nhu cầu giống nhau. Vì vậy, sự khác biệt thực sự giữa TensorFlow và PyTorch là gì? PyTorch và TensorFlow chỉ là hai trong số các framework được các công ty công nghệ phát triển cho môi trường học sâu Python, giúp các máy tính giống con người giải quyết các vấn đề trong thế giới thực. Sự khác biệt chính giữa PyTorch và TensorFlow là cách chúng thực thi mã. PyTorch được tích hợp chặt chẽ hơn với ngôn ngữ Python Như chúng ta đã thấy, TensorFlow có khả năng trực quan hóa mạnh mẽ, các tùy chọn triển khai sẵn sàng sản xuất và hỗ trợ cho các nền tảng di động. PyTorch chưa được thiết lập nhưng vẫn phổ biến vì tính đơn giản và dễ sử dụng, cũng như đồ thị tính toán động và sử dụng bộ nhớ hiệu quả Đối với câu hỏi cái nào tốt hơn, TensorFlow hay Pytorch — nó thực sự phụ thuộc vào những gì bạn muốn đạt được. Nếu mục tiêu của bạn là xây dựng các sản phẩm liên quan đến AI, TensorFlow sẽ phù hợp với bạn, trong khi PyTorch phù hợp hơn với các nhà phát triển định hướng nghiên cứu. PyTorch phù hợp để bắt đầu và chạy các dự án trong thời gian ngắn, nhưng TensorFlow có khả năng mạnh mẽ hơn cho các dự án lớn hơn và quy trình công việc phức tạp hơn Các công ty sử dụng TensorFlowTheo trang web TensorFlow, một số công ty tên tuổi khác cũng sử dụng khuôn khổ này như Google. Chúng bao gồm Airbnb, Coca-Cola, eBay, Intel, Qualcomm, SAP, Twitter, Uber, nhà phát triển Snapchat Snap Inc. , và công ty tư vấn thể thao STATS LLC  Năm lựa chọn thay thế TensorFlow hàng đầu1. dữ liệuRobotDataRobot là một khung học máy dựa trên đám mây được thiết kế để giúp các doanh nghiệp mở rộng khả năng khoa học dữ liệu của họ bằng cách triển khai các mô hình học máy và tạo các ứng dụng AI tiên tiến Khung này cho phép bạn sử dụng và tối ưu hóa các kỹ thuật lập mô hình mã nguồn mở có giá trị nhất từ các công cụ như R, Python, Spark, H2O, VW và XGBoost. Bằng cách tự động phân tích dự đoán, DataRobot giúp các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu tạo ra các mô hình dự đoán chính xác hơn Ngày càng có một thư viện gồm các tính năng, thuật toán và giá trị tham số tốt nhất để xây dựng từng mô hình—và với tính năng tập hợp tự động, người dùng có thể dễ dàng tìm và kết hợp nhiều thuật toán cũng như nguyên mẫu dựng sẵn để trích xuất tính năng và chuẩn bị dữ liệu (không cần dùng thử- 2. PyTorchĐược phát triển bởi nhóm tại Facebook và mã nguồn mở trên GitHub. com vào năm 2017, PyTorch là một trong những framework deep learning mới hơn. Như chúng tôi đã đề cập trước đó, nó có một số điểm tương đồng với TensorFlow, bao gồm các thành phần được tăng tốc phần cứng và mô hình phát triển có tính tương tác cao dành cho thiết kế theo ý muốn. PyTorch cũng tối ưu hóa hiệu suất bằng cách tận dụng hỗ trợ gốc để thực thi không đồng bộ từ Python. Các lợi ích bao gồm đồ thị động tích hợp và cộng đồng mạnh hơn so với TensorFlow Tuy nhiên, PyTorch không cung cấp khung để triển khai các mô hình được đào tạo trực tuyến và cần có máy chủ API để sản xuất. Nó cũng yêu cầu một bên thứ ba — Visdom — để trực quan hóa và các tính năng của bên này khá hạn chế 3. máy ảnhKeras là một thư viện mạng thần kinh nguồn mở cấp cao được thiết kế thân thiện với người dùng, mô-đun và dễ mở rộng. Nó được viết bằng Python và hỗ trợ nhiều công cụ tính toán mạng thần kinh back-end — mặc dù back-end chính (và mặc định) của nó là TensorFlow và người hỗ trợ chính của nó là Google Chúng tôi đã đề cập đến API cấp cao của TensorFlow Keras và Keras cũng chạy trên Theano. Nó có một số mô-đun độc lập mà bạn có thể kết hợp, bao gồm các lớp thần kinh, hàm chi phí, trình tối ưu hóa, sơ đồ khởi tạo, hàm kích hoạt và sơ đồ chính quy Keras cung cấp hỗ trợ cho nhiều tùy chọn triển khai sản xuất và hỗ trợ mạnh mẽ cho nhiều GPU và đào tạo phân tán. Tuy nhiên, sự hỗ trợ của cộng đồng là rất ít và thư viện thường được sử dụng cho các bộ dữ liệu nhỏ 4. MXNetApache MXNet là một khung phần mềm deep learning nguồn mở, được sử dụng để xác định, đào tạo và triển khai các mạng nơ-ron sâu trên nhiều loại thiết bị. Nó vinh dự được Amazon áp dụng làm khung học sâu hàng đầu trên AWS Nó có thể mở rộng quy mô gần như tuyến tính trên nhiều GPU và nhiều máy, cho phép đào tạo mô hình nhanh và hỗ trợ mô hình lập trình linh hoạt cho phép người dùng kết hợp lập trình tượng trưng và mệnh lệnh để đạt hiệu quả và năng suất tối đa MXNet cũng hỗ trợ nhiều API ngôn ngữ lập trình, bao gồm Python, C++, Scala, R, JavaScript, Julia, Perl và Go (mặc dù các API gốc của nó không phù hợp với nhiệm vụ như của TensorFlow) 5. CNTKCNTK, còn được gọi là Bộ công cụ nhận thức của Microsoft, là bộ công cụ học sâu thống nhất sử dụng cấu trúc biểu đồ để mô tả luồng dữ liệu dưới dạng một loạt các bước tính toán (giống như TensorFlow, mặc dù nó không dễ học hoặc triển khai) Nó tập trung chủ yếu vào việc tạo ra các mạng thần kinh học sâu và có thể xử lý các tác vụ này một cách nhanh chóng. CNTK cho phép người dùng dễ dàng nhận ra và kết hợp các loại mô hình phổ biến như DNN chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu, mạng tích chập (CNN) và mạng hồi quy (RNN/LSTM) CNTK có một bộ API phong phú (Python, C++, C#, Java) và có thể được đưa vào dưới dạng thư viện trong các chương trình Python, C# hoặc C++ của bạn—hoặc được sử dụng như một công cụ học máy độc lập thông qua ngôn ngữ mô tả mô hình của chính nó (BrainScript . Nó hỗ trợ hệ điều hành Linux 64-bit hoặc Windows 64-bit Ghi chú. 2. 7 là phiên bản chính cuối cùng của CNTK và không có kế hoạch phát triển tính năng mới Tôi có nên sử dụng TensorFlow không?TensorFlow có rất nhiều lợi thế. Khung máy học nguồn mở cung cấp hỗ trợ kiến trúc tuyệt vời, cho phép triển khai dễ dàng các khung tính toán trên nhiều nền tảng khác nhau. Nó được hưởng lợi từ danh tiếng của Google và một số tên tuổi lớn đã sử dụng TensorFlow để thực hiện các nhiệm vụ trí tuệ nhân tạo Mặt khác, một số chi tiết về quá trình triển khai của TensorFlow gây khó khăn cho việc đạt được kết quả đào tạo mô hình hoàn toàn xác định đối với một số công việc đào tạo — nhưng nhóm đang xem xét nhiều biện pháp kiểm soát hơn để tác động đến tính tất định trong quy trình làm việc Bắt đầu thật đơn giản, đặc biệt là với TensorFlow của Databricks, một tích hợp sẵn có thông qua Databricks Runtime cho Machine Learning. Bạn có thể thiết lập và chạy các cụm trong vài giây và hưởng lợi từ một loạt các API cấp thấp và cấp cao TensorFlow có được tạo từ C++ không?Tensorflow được xây dựng bằng C++ và nó cung cấp API để giúp việc triển khai các mô hình (và thậm chí đào tạo các mô hình nếu bạn muốn) trong C++ trở nên tương đối dễ dàng hơn.
TensorFlow có được viết bằng Java không?TensorFlow sử dụng Python, vâng, nhưng nó cũng chứa một lượng lớn C++ .
Chỉ có TensorFlow Python?Python là ngôn ngữ phổ biến nhất để làm việc với TensorFlow và máy học nói chung . Nhưng JavaScript hiện cũng là ngôn ngữ hạng nhất cho TensorFlow và một trong những lợi thế lớn của JavaScript là nó chạy ở mọi nơi có trình duyệt web.
TensorFlow có phải là thư viện C++ không?Sắp xếp ngăn nắp với các bộ sưu tập Lưu và phân loại nội dung dựa trên sở thích của bạn. Thư viện C++ TensorFlow Lite dành cho Vi điều khiển là một phần của kho lưu trữ TensorFlow . Nó được thiết kế để có thể đọc được, dễ sửa đổi, được thử nghiệm kỹ lưỡng, dễ tích hợp và tương thích với TensorFlow Lite thông thường. |
