TensorFlow là gì? Tìm hiểu chi tiết về TensorFlow

Lúc trí tuệ nhân tạo đang bước vào thời kỳ bùng nổ, machine studying là 1 xu hướng đang được chú ý hàng đầu trong lĩnh vực khoa học hiện nay. Nhắc tới machine studying, chúng ta ko thể xem nhẹ thư viện nức tiếng TensorFlow. Để hiểu rõ hơn về TensorFlow, người dùng hãy tham khảo bài viết bên dưới nhé!

TensorFlow là gì?

Định nghĩa TensorFlow

Tensorflow là 1 thư viện có mã nguồn mở, được dùng để tính toán machine studying sở hữu quy mô lớn. TensorFlow hài hòa 1 loạt những mô hình và thuật toán machine studying cùng deep studying, từ đấy khiến cho chúng trở nên hữu ích bằng những phép toán. TensorFlow dùng Python để phân phối 1 API front-end thuận tiện cho việc xây dựng những ứng dụng sở hữu framework, đồng thời thực thi những ứng dụng đấy bằng ngôn ngữ C++ để đạt hiệu suất cao hơn.

TensorFlow cho phép những nhà phát triển thành tạo 1 biểu đồ để thực hành những tính toán. Từng nút trong biểu đồ đại diện cho 1 phép toán và từng kết nối đại diện cho dữ liệu. Do đấy, thay đổi vì xử lý những chi tiết bé như tìm bí quyết thích hợp để chuyển đầu ra của 1 chức năng sở hữu đầu vào của chức năng khác, nhà phát triển thành có thể tập trung vào logic tổng thể của ứng dụng.

Lịch sử ra đời của TensorFlow

Nhiều 5 trước, Google nhận ra rằng họ có thể dùng deep studying để cải thiện những dịch vụ của mình.

Từ đấy, họ khởi đầu xây dựng 1 framework có tên là TensorFlow cho phép những nhà phát triển thành khiến việc cùng nhau trên 1 mô hình AI. Sau thời điểm được phát triển thành và mở rộng, TensorFlow đã được siêu nhiều người dùng.

Xem Thêm  Chỉ dẫn phương pháp chèn ảnh vào Excel nhanh nhất

Tensorflow được công bố lần trước tiên vào cuối 5 2015, trong lúc phiên bản ổn định trước tiên xuất hiện vào 5 2017. Đây là 1 mã nguồn mở theo giấy phép Apache Open Supply. Khách hàng có thể dùng, sửa đổi và phân phối lại phiên bản TensorFlow đã sửa mà ko nên trả bất cứ thứ gì cho Google.

Phương pháp thức hoạt động của TensorFlow

Phương pháp thức hoạt động của của TensorFlow

TensorFlow cho phép bạn xây dựng biểu đồ và cấu trúc luồng dữ liệu để mô tả bí quyết dữ liệu vận động qua biểu đồ hoặc vận động qua 1 seri mà những node đang xử lý. Từng 1 node trong đồ thị đại diện cho 1 operation toán học, có thể gọi đây là mảng dữ liệu đa chiều hay tensor.

TensorFlow sẽ phân phối mọi thông tin cho lập trình viên bằng ngôn ngữ lập trình Python. Python có nhiệm vụ điều phối những luồng công việc và kết nối chúng lại sở hữu nhau. Những node và tensor có trong TensorFlow cũng là những đối tượng của Python.

Kiến trúc TensorFlow

Kiến trúc TensorFlow có 3 phần gồm:

  • Xử lý trước dữ liệu
  • Xây dựng mô hình
  • Tập huấn và ước tính mô hình

Những bước thực hành chương trình TensorFlow

Bước 1: Tiến hành xuất TensorFlow bằng những thuật toán > Import TensorFlow as if

Bước 2: Bạn khởi đầu xây dựng phương trình toán học để có thể tính hàm F. Phương trình này sẽ bao gồm 1 vài thông tin như: x và y hay còn gọi là những nút mạng hoặc biến số và cũng là 2 là hằng số ko đổi.

Bước 3: Tiến hành cho chạy mô hình mà bạn xây dựng bằng việc tạo thêm những hàm tính toán khác cho việc lập giá trị biến số x và y để tìm tìm đáp án cho hàm F. Cuối cùng, bạn cần dùng hàm World variable Initializer để có thể khởi tạo cho những biến trong thuật toán đấy.

Những giai đoạn chạy mô hình của TensorFlow

TensorFlow bắc buộc cả hartware và phần mềm. Có thể chia thành những giai đoạn gồm:

Xem Thêm  High 6 trung tâm huấn luyện web optimization TP.HCM 2023 uy tín, chuyên nghiệp

Giai đoạn phát triển thành: Giai đoạn này là lúc bạn khởi đầu tập huấn. Việc tập huấn có thể được thực hành trên máy tính để bàn hoặc máy tính xách tay.

Giai đoạn chạy: Sau thời điểm tập huấn xong, Tensorflow có thể được chạy trên nhiều ứng dụng khác nhau. Bạn có thể chạy trên:

  • Máy tính để bàn có hệ điều hành Home windows, MacOS hoặc Linux
  • Đám mây dưới dạng dịch vụ net
  • Những thiết bị di động có hệ điều hành iOS và Android

Bên cạnh ra, bạn cũng có thể tập huấn TensorFlow trên nhiều máy, tiếp tục có thể chạy nó trên 1 máy khác.

Mô hình được tập huấn và dùng trên GPU. Ban đầu, GPU đầu được thiết kế cho những trò chơi điện tử. Vào cuối 5 2010, những nhà nghiên cứu Stanford đã tìm ra ra rằng GPU cũng siêu thích hợp trong những phép toán ma trận và đại số vì thực hành những loại tính toán này siêu nhanh. TensorFlow tính toán phép nhân ma trận siêu nhanh vì chúng có thể được viết bằng C ++. Tuy nhiên, TensorFlow thường được truy cập và điều khiển bởi những ngôn ngữ khác chủ yếu là Python.

Cuối cùng, 1 tính năng quan yếu của TensorFlow là TensorBoard. TensorBoard cho phép theo dõi đồ họa và trực quan mọi những gì TensorFlow đang thực hành.

Tại sao nên dùng Tensorflow?

Cho bạn 1 dòng nhìn tổng quan về dữ liệu của mình

Những biểu đồ hướng xử lý dữ liệu được tạo ra từ TensorFlow sẽ giúp những nhà phân tách dữ liệu có 1 góc nhìn toàn bộ hơn về những mô hình machine studying và xem xét có nên vận dụng vào dữ liệu của mình hay ko. Bạn chỉ cần tập trung vào tính logic tổng thể của ứng dụng hơn là tập trung vào những quy trình được thực hành.

Chỉnh sửa hướng xử lý dữ liệu dễ dàng

TensorFlow còn được trang bị tính năng Keen execution, nhờ có có tính năng này, những lập trình viên có thể dễ dàng đánh giá và chỉnh sửa từng phần trong biểu đồ hướng xử lý dữ liệu. Xung quanh đấy, Keen execution còn cho phép bạn đánh giá được tác động của việc thay đổi đổi lên tổng thể quy trình xử lý dữ liệu của bạn.

Xem Thêm  UI/UX là gì? Vai trò của UI và UX đối sở hữu web site

Là 1 khoa học do Google phát triển thành

Nhờ có có Google, những tính năng của TensorFlow có thể phát triển thành phải chăng hơn trong tương lai. Xung quanh đấy, bạn có thể tận dụng những tính năng có sẵn trong TensorFlow để bức tốc hiệu suất đám mây Google và chia sẻ những mô hình machine studying thông qua 1 kênh on-line (on-line hub).

Những thành phần của TensorFlow

Tensor

Trong Tensorflow, mọi những phép tính đều liên quan tới những tensor. 1 tensor có thể là 1 vectơ hoặc ma trận đa chiều và đại diện cho mọi những loại dữ liệu. Đa số những giá trị trong 1 tensor có kiểu dữ liệu y chang nhau. Hình dạng của dữ liệu là kích thước những mảng hoặc ma trận.

1 tensor có thể bắt nguồn từ những dữ liệu đầu vào hoặc kết quả của 1 phép tính. Trong TensorFlow, mọi những hoạt động được tiến hành bên trong 1 biểu đồ. Biểu đồ là tập hợp những phép tính diễn ra liên tục. Từng thực hiện được gọi là 1 nút và chúng kết nối sở hữu nhau.

Biểu đồ

Biểu đồ tập hợp và mô tả mọi những phép tính chuỗi đã được thực hành trong quy trình tập huấn. Biểu đồ có siêu nhiều ưu điểm như:

  • Được thực hành để chạy trên nhiều CPU hoặc GPU và thậm chí cả hệ điều hành di động
  • Tính di động của biểu đồ cho phép duy trì những tính toán để dùng ngay tức thời hoặc được lưu lại để thực hành trong tương lai.
  • Đa số những tính toán trong biểu đồ được thực hành bằng bí quyết kết nối những tensor sở hữu nhau
  • 1 tensor sẽ có 1 nút và 1 cạnh. Nút có chức năng thực hành phép toán và tạo ra kết quả đầu cuối. Những cạnh có nhiệm vụ giải thích những mối quan hệ đầu vào / đầu ra giữa những nút.

Có thể xem TensorFlow là 1 trong những nguồn tri thức quan yếu đối sở hữu những lập trình viên trong thời đại trí tuệ nhân tạo đang ngày 1 phát triển thành. Bài viết trên đã phân phối cho bạn dòng nhìn tổng quan về TensorFlow, hy vọng đây sẽ là ứng dụng để bạn nghiên cứu sâu hơn về thư viện này nhé!

FAQs về TensorFlow

CÔNG TY CỔ PHẦN TẬP ĐOÀN TINO

  • Trụ sở chính: L17-11, Tầng 17, Tòa nhà Vincom Heart, Số 72 Lê Thánh Tôn, Phường Bến Nghé, Quận 1, Thành phố Hồ Chí MinhVăn phòng đại diện: 42 Trần Phú, Phường 4, Quận 5, Thành phố Hồ Chí Minh
  • Điện thoại: 0364 333 333Tổng đài miễn chi phí: 1800 6734
  • Electronic mail: gross [email protected]
  • Web site: www.tino.org