Introducción a Tensorflow
TensorFlow es una de las bibliotecas de código abierto más populares desarrolladas originalmente por Google que realiza cálculos numéricos utilizando gráficos de flujo de datos. En la era de la Inteligencia Artificial, TensorFlow viene con un fuerte soporte tanto para la máquina como para el aprendizaje profundo. Está basado en Python, que puede ejecutar redes neuronales profundas para reconocimiento de imágenes, incrustación de palabras, clasificación de dígitos escritos a mano y creación de varios modelos de secuencia. Su arquitectura flexible permite una fácil implementación de la computación en una variedad de plataformas como CPU, GPU (Unidad de procesamiento de gráficos ) y grupos de servidores. TensorFlow puede usarse para crear algoritmos para visualizar objetos, también para entrenar a una máquina para que reconozca el objeto. Además, puede usar los datos para comprender los patrones y el comportamiento de grandes conjuntos de datos, implementar el modelo de análisis de sentimientos. Como Machine Learning tiene un amplio uso hoy en día, muchas organizaciones están utilizando Tensorflow.
Componentes principales de Tensorflow
En la sección anterior hemos estudiado sobre Introducción al flujo de tensor. Ahora vamos a seguir con los componentes principales del flujo de tensor. Los tensores son los componentes principales de TensorFlow. Se definen como una matriz o lista multidimensional, que son las estructuras de datos básicas en el lenguaje TensorFlow. Los bordes de conexión en cualquier diagrama de flujo llamado Gráfico de flujo de datos son tensores. Estos son mapas multilineales que pueden ser desde espacios vectoriales hasta números reales. Por lo tanto, un tensor puede ser un escalar, un vector o una matriz. Los programas de TensorFlow generalmente se estructuran en una fase de construcción, que ensambla un gráfico y una fase de ejecución que utiliza una sesión para ejecutarse.
Los tensores se identifican mediante los siguientes tres parámetros:
1. Rango
La unidad de dimensionalidad descrita dentro del tensor se denomina rango. Identifica el número de dimensiones del tensor.
2. forma
El número de filas y columnas juntas definen la forma de Tensor.
3. Escriba
El tipo describe el tipo de datos asignado a los elementos de Tensor.
Para construir un Tensor, debemos considerar construir una matriz n-dimensional y convertir la matriz n-dimensional. Las diversas dimensiones en la introducción a tensorflow son las siguientes.
- Tensor unidimensional:
Es una estructura de matriz normal que incluye un conjunto de valores del mismo tipo de datos.
- Tensor bidimensional:
Para crear un tensor bidimensional, se utiliza la secuencia de matrices.
Es importante comprender que el gráfico y las sesiones se crean, que gestionan los tensores y generan la salida adecuada. Con la ayuda del gráfico, tenemos la salida que especifica los cálculos matemáticos entre los tensores. Los gráficos ahorran la computación al obtener solo los valores que requerimos al ejecutar los subgrafos específicos, facilitan la computación distribuida, dividiendo el trabajo en múltiples dispositivos. Además, muchos modelos comunes de aprendizaje automático se visualizan como gráficos.
Características de Tensorflow
Como discutimos la introducción a Tensorflow, ahora vamos a aprender sobre las características de Tensorflow que son las siguientes:
- Con TensorFlow, la visualización del gráfico se vuelve más fácil en comparación con otras bibliotecas como Numpy, etc.
- TensorFlow es una biblioteca de código abierto que ofrece flexibilidad en términos de modularidad en la operación.
- Fácilmente entrenable en CPU y GPU para computación distribuida.
- TensorFlow proporciona capacitación en redes neuronales paralelas, lo que hace que los modelos sean eficientes en sistemas a gran escala
- Tiene una columna de características que ayuda a unir datos de entrada con el modelo.
- Proporciona un amplio conjunto de funciones y clases que permiten a los usuarios definir modelos desde cero.
- Con TensorBoard se puede evaluar una representación diferente de un modelo y se pueden hacer los cambios necesarios mientras se depura.
- TensorFlow separa la definición de cálculos de su ejecución.
Aplicaciones de Tensorflow
TensorFlow se puede usar para construir cualquier tipo de algoritmos de aprendizaje profundo como CNN, RNN, DBN, FeedForward Neural Network, para procesamiento de lenguaje natural, etc. Hay varios elementos de programación en la introducción de TensorFlow como constantes, variables, marcadores de posición, sesiones, etc. Tiene una amplia gama de aplicaciones, algunas de las cuales se mencionan a continuación.
- Sistemas de reconocimiento de voz
- Reconocimiento de imagen / video
- Autos sin conductor
- Resumen de texto
- Análisis de los sentimientos
- Red neuronal profunda para el ranking de búsqueda
- Imagen móvil y procesamiento de video
- Redes multitarea masivas para el descubrimiento de drogas
- Reconocimiento óptico de caracteres para traducción en tiempo real
Ventajas y desventajas de Tensorflow
Como hemos estudiado las características y la introducción a TensorFlow, ahora comprenderemos las ventajas y desventajas de TensorFlow :
Ventajas de Tensorflow
- La biblioteca TensorFlow viene con un conjunto de herramientas de visualización: TensorBoard, para mejores visualizaciones de gráficos computacionales.
- Biblioteca de código abierto para análisis complejos.
- TensorFlow admite múltiples idiomas de cliente: JavaScript, Python, C ++, Go, Java y Swift.
- La ventaja de un rendimiento perfecto, actualizaciones rápidas y nuevos lanzamientos frecuentes con nuevas características.
- Proporciona un buen método de depuración ya que ejecuta subpartes de un gráfico que facilita la introducción y recuperación de datos discretos en un borde.
- Las bibliotecas se pueden implementar en una variedad de hardware (dispositivos celulares, computadoras con configuraciones complejas)
- Red neuronal altamente paralela que ensambla grandes sistemas distribuidos.
- Con TensorFlow permite compartir fácilmente un modelo entrenado.
Desventajas de Tensorflow
- TensorFlow no ofrece bucles simbólicos, pero existe una solución alternativa mediante el despliegue finito (bucketing).
- Los usuarios de Windows necesitan instalar TensorFlow usando la biblioteca de paquetes de Python, pip, ya que es más adecuado para usuarios de Linux.
- Carece de velocidad y uso en comparación con sus competidores.
- Actualmente, las únicas GPU compatibles son de NVIDIA.
- El único soporte de lenguaje completo es de Python, lo cual es un inconveniente ya que hay un aumento en la cantidad de otros idiomas en el aprendizaje profundo.
- Aunque TensorFlow es más potente y mejor para el aprendizaje profundo, pero no es adecuado para tareas más simples.
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Esta ha sido una guía sobre Introducción a Tensorflow. Aquí hemos discutido Introducción a Tensorflow con los principales componentes, características, ventajas y desventajas de Tensorflow. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información:
- TensorFlow vs Caffe
- Tensorflow vs Pytorch
- Python vs Groovy
- JavaScript vs VBScript
- Las 6 mejores comparaciones entre CNN y RNN