Computer >> คอมพิวเตอร์ >  >> การเขียนโปรแกรม >> Python

TensorFlow คืออะไรและ Keras ทำงานร่วมกับ TensorFlow เพื่อสร้าง Neural Networks ได้อย่างไร


Tensorflow คือเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงที่ให้บริการโดย Google เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สที่ใช้ร่วมกับ Python เพื่อใช้อัลกอริทึม แอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึก และอื่นๆ อีกมากมาย

TensorFlow ใช้ในการวิจัยและเพื่อวัตถุประสงค์ในการผลิต และมีเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่ช่วยในการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว เนื่องจากใช้ NumPy และอาร์เรย์หลายมิติ อาร์เรย์หลายมิติเหล่านี้เรียกอีกอย่างว่า 'เทนเซอร์' เฟรมเวิร์กรองรับการทำงานกับโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก สามารถปรับขนาดได้สูงและมาพร้อมกับชุดข้อมูลยอดนิยมมากมาย ใช้การคำนวณ GPU และจัดการทรัพยากรโดยอัตโนมัติ มาพร้อมกับไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงจำนวนมาก ซึ่งได้รับการสนับสนุนและจัดทำเป็นเอกสารอย่างดี

เฟรมเวิร์กมีความสามารถในการใช้งานโมเดลเครือข่ายนิวรัลเชิงลึก ฝึกโมเดล และสร้างแอปพลิเคชันที่คาดการณ์ลักษณะที่เกี่ยวข้องของชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้อง แพ็คเกจ 'tensorflow' สามารถติดตั้งบน Windows ได้โดยใช้บรรทัดโค้ดด้านล่าง:

pip install tensorflow


Tensor เป็นโครงสร้างข้อมูลที่ใช้ใน TensorFlow ช่วยเชื่อมต่อขอบในแผนภาพการไหล แผนภาพการไหลนี้เรียกว่า 'กราฟการไหลของข้อมูล' เทนเซอร์เป็นเพียงอาร์เรย์หลายมิติหรือรายการ สามารถระบุได้โดยใช้แอตทริบิวต์หลักสามประการ:

  • อันดับ :มันบอกเกี่ยวกับมิติของเทนเซอร์ สามารถเข้าใจได้ว่าเป็นลำดับของเทนเซอร์หรือจำนวนมิติในเทนเซอร์ที่กำหนดไว้
  • พิมพ์ :มันบอกเกี่ยวกับชนิดข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับองค์ประกอบของเทนเซอร์ อาจเป็นเทนเซอร์หนึ่งมิติ สองมิติ หรือ n มิติก็ได้
  • รูปร่าง :คือจำนวนแถวและคอลัมน์ที่รวมกัน

Keras หมายถึง 'เขา' ในภาษากรีก Keras ได้รับการพัฒนาโดยเป็นส่วนหนึ่งของการวิจัยสำหรับโครงการ ONEIROS (ระบบปฏิบัติการหุ่นยนต์อัจฉริยะ Neuro-Electronic ปลายเปิด) Keras เป็น API การเรียนรู้เชิงลึกซึ่งเขียนด้วยภาษา Python เป็น API ระดับสูงที่มีอินเทอร์เฟซการทำงานที่ช่วยแก้ปัญหาแมชชีนเลิร์นนิง

มันทำงานบนเฟรมเวิร์ก Tensorflow มันถูกสร้างขึ้นเพื่อช่วยทดลองในลักษณะที่รวดเร็ว นำเสนอสิ่งที่เป็นนามธรรมและการสร้างบล็อคที่จำเป็นต่อการพัฒนาและการห่อหุ้มโซลูชันการเรียนรู้ของเครื่อง ปรับขนาดได้สูงและมาพร้อมกับความสามารถข้ามแพลตฟอร์ม ซึ่งหมายความว่า Keras จะทำงานบน TPU หรือคลัสเตอร์ของ GPU ได้ นอกจากนี้ โมเดล Keras ยังสามารถส่งออกไปยังเว็บเบราว์เซอร์หรือโทรศัพท์มือถือได้อีกด้วย

Keras มีอยู่แล้วในแพ็คเกจ Tensorflow สามารถเข้าถึงได้โดยใช้รหัสบรรทัดด้านล่าง:

import tensorflow
from tensorflow import keras


ด้านบน เรานำเข้า Keras