""

Maschinelles Lernen wird als komplexe Disziplin betrachtet. Trotzdem ist die Implementierung von Machine-Learning-Modellen im Vergleich zu früheren Zeiten weitaus weniger schwierig. Dies ist auf die Hilfe von Machine-Learning-Frameworks wie TensorFlow von Google zurückzuführen. Diese erleichtern den Prozess der Datenerfassung, der Verfeinerung zukünftiger Ergebnisse, der Schulungsmodelle sowie der Vorhersagen.

Was ist TensorFlow?

TensorFlow wird als ein Open-Source-Maschinentyp für das Lernframework angesehen, das jeder verwenden kann. Es handelt sich um eine Open Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die sowohl für die Forschung als auch für die Produktion verwendet werden kann. Mit TensorFlow können Anfänger und auch Experten APIs erhalten, die speziell für Desktop, Mobile, Web und Cloud entwickelt werden.

TensorFlow ist in der Lage, eine große Gruppe von maschinellem Lernen sowie Modelle für tiefes Lernen (oder neuronale Netzwerke) und Algorithmen zu bündeln. Es macht sie über eine gemeinsame Metapher nützlich. TensorFlow verwendet Python, um einen praktischen Front-End-APU-Typ bereitzustellen, der zum Erstellen von Anwendungen mit diesem Framework erforderlich ist, während diese Anwendungen speziell in Hochleistungs-C ++ ausgeführt werden.

TensorFlow ist in der Lage, tiefe neuronale Netze zu trainieren und zu betreiben, die für die handgeschriebene Ziffernklassifizierung, auf PDE (oder partielle Differentialgleichung) basierende Art von Simulationen, Bilderkennung, Verarbeitung in natürlicher Sprache, Worteinbettungen, Sequenz-Sequenz-Modelle für die maschinelle Übersetzung erforderlich sind. sowie wiederkehrende neuronale Netze. TensorFlow ist in der Lage, die Produktionsvorhersage und die Skalierung zu unterstützen, wobei dieselben Modelle verwendet werden, die für das Training verwendet werden.

Lesen Sie weiter, um mehr über TensorFlow zu erfahren, wie es funktioniert und wie es Ihrem Unternehmen helfen kann.

Verarbeitung und wie es funktioniert

TensorFlow wird in der Regel als eine Open-Source-Softwarebibliothek betrachtet, die für nützliche numerische Berechnungen geeignet ist. Die flexible Architektur ermöglicht eine einfache Implementierung von Berechnungen, insbesondere auf verschiedenen Plattformen (z. B. CPUs, GPUs, TPUs), außerdem auf Desktops, Serverclustern, mobilen Geräten und Edge-Geräten.

Es wurde ursprünglich von Ingenieuren zusammen mit Forschern entwickelt, die zum Google Brain-Team in der KI-Organisation von Google gehörten. TensorFlow soll eine gute Unterstützung für maschinelles Lernen sowie für tiefes Lernen bieten. Der flexible numerische Rechenkern wird in vielen anderen wissenschaftlichen Bereichen eingesetzt.

Mit TensorFlow können Entwickler Datenflussdiagramme erstellen. Dies sind Strukturen, die beschreiben, wie sich Daten durch einen Graphen bewegen, oder sogar eine Reihe von Verarbeitungsknoten. Wenn es sich um jeden Knoten innerhalb des Graphen handelt, ist dies eine mathematische Operation. Jede Verbindung oder Kante zwischen Knoten ist tendenziell ein mehrdimensionales Datenfeld, auch als Tensor bekannt.

Sie fragen sich vielleicht, wie TensorFlow das alles gibt. TensorFlow stellt dies für einige Programmierer mit Hilfe der Python-Sprache bereit. Wenn Sie Python nicht verwendet haben, ist es nicht schwer zu lernen und auch damit zu arbeiten. Es gibt sogar praktische Möglichkeiten, um auszudrücken, wie Abstraktionen auf hoher Ebene miteinander verbunden werden können. Unter Berücksichtigung von Knoten und Tensoren in TensorFlow sind dies Python-Objekte. Außerdem sind TensorFlow-Anwendungen selbst sogar Python-Anwendungen.

Sie sollten wissen, dass die eigentlichen mathematischen Operationen nicht in Python ausgeführt werden. Wenn es um die Bibliotheken von Transformationen geht, die über TensorFlow verfügbar sind, werden diese wie leistungsstarke C ++ – Binärdateien geschrieben. Tatsächlich lenkt Python nur den Datenverkehr zwischen den Stücken und gibt Programmierabstraktionen auf hoher Ebene, um sie miteinander zu verbinden.

Die TensorFlow-Anwendungen können auf fast jedem Ziel ausgeführt werden, was praktisch ist. Dazu gehören ein lokaler Rechner, iOS sowie Android-Geräte, ein Cluster innerhalb der Cloud, CPUs oder auch GPUs. Diejenigen, die Googles eigene Cloud verwenden, können TensorFlow mit Googles benutzerdefinierter TensorFlow Processing Unit oder TPU-Silizium ausführen, um sie weiter zu beschleunigen. Trotzdem können die von TensorFlow entwickelten resultierenden Modelle auf nahezu allen Geräten eingesetzt werden, auf denen diese für Vorhersagen verwendet werden.

Nachfolgend wird beschrieben, wie TensorFlow mit GPU-Unterstützung, insbesondere in der Ubuntu EC2-Instanz, ausgeführt wird.

 ""

Wie kann TensorFlow Ihrem Unternehmen helfen?

Der größte Vorteil, den TensorFlow für die maschinelle Lernentwicklung bietet, ist die Abstraktion. Anstatt die Kerndetails, die bei der Implementierung von Algorithmen vorhanden sind, zu handhaben oder gar korrekte Wege zu finden, um die Ausgabe spezifisch einer Funktion und die Eingabe spezifisch einer anderen Funktion zuzuordnen, kann ein Entwickler sich auf die Gesamtlogik der Anwendung. Bei TensorFlow werden die Details hinter den Kulissen berücksichtigt.

TensorFlow bietet sogar mehr Komfort für Entwickler, die ein Debugging benötigen und auch eine genaue Einsicht in TensorFlow-Apps suchen. In Anbetracht des eifrigen Ausführungsmodus kann man jeden Graphvorgang separat und auch transparent auswerten und sogar modifizieren, anstatt den kompletten Graphen wie ein einzelnes undurchsichtiges Objekt zu konstruieren und dieses auf einmal auszuwerten. Mit der TensorBoard Visualisierungs-Suite können Sie die Ausführung der Diagramme über ein interaktives und webbasiertes Dashboard überprüfen und sogar profilieren.

TensorFlow ist sogar in der Lage, Vorteile durch die Unterstützung eines nützlichen, in Google verfügbaren A-List-Handels zu erzielen. Wenn es um Google geht, hat es die rasante Entwicklung dieses Projektes beschleunigt und eine Reihe wichtiger Angebote rund um TensorFlow geschaffen, die es einfacher machen, es zu implementieren und auch einfacher zu verwenden.

Sie müssen wissen, dass einige Details der speziellen Implementierung von TensorFlow es schwierig machen können, vollständig deterministische Modelltrainingsergebnisse speziell für einige Ausbildungsjobs zu erhalten.

Unten sehen Sie ein Bild davon, wie TensorFlow bei Android abläuft.

 ""

Kontaktieren Sie uns für TensorFlow

Wenn Sie in Ihrem Unternehmen Hilfe zu TensorFlow benötigen, wenden Sie sich an Offshore Software Solutions. Wir sind ein Software- und Webentwicklungsunternehmen, das an der Abwicklung aller damit zusammenhängenden Prozesse beteiligt ist. Kontaktieren Sie uns unter: www.offshoresoftware.solutions