g u t x .com.tr İpek yolu - Çin'i anlamaya götürürüm

TensorFlow hakkında, bu 9 şeyi bilmelisiniz (kod bağlantısıyla)

Kaynak: Heart of the Machine

Bu makale var 1500 kelime , Okumanız tavsiye edilir 6 dakika.

Bu makale, Laurence Moroney'nin Google Cloud Next konferansındaki konuşmasının bir özetidir.

Google'ın geliştirme teknolojisi tanıtım mühendisi Laurence Moroney, Google Cloud Next konferansında 42 dakikalık bir konuşma yaptı. Konu "TensorFlow'daki Yenilikler Neler?" . Bu makalenin yazarı Cassie Kozyrkov konuşmayı özetledi ve TensorFlow hakkında dokuz şeyi özetledi.

Bu yılki Google Cloud Next konferansında en sevdiğim konuşmayı özetledim: TensorFlow'daki Yenilikler Neler?

Video bağlantısı:

https://www.youtube.com/watch?v=MR7w8ARAS2Y

Sonra bir süre düşündüm, bu konuşmanın süper kısa özetini Amway'e bırakmamak için bir sebep bulamıyorum. (Videoyu izlemediğiniz sürece, bu konuşmayı kesinlikle izlemelisiniz. Konuşmacı Laurence Moroney mükemmel.)

1. TensorFlow, güçlü bir makine öğrenimi çerçevesidir

TensorFlow bir makine öğrenimi çerçevesidir. Çok fazla veriniz varsa veya en gelişmiş yapay zeka teknolojilerini takip ediyorsanız: derin öğrenme, sinir ağları vb. Sizi daha da güçlü hale getirecektir. Bu veri biliminin İsviçre Çakısı değil, endüstriyel bir torna tezgahıdır! Tek yapmak istediğiniz 20 × 2'lik bir elektronik tablo üzerinden bir gerileme çizgisi çizmekse, bu makaleyi okumayı bırakabilirsiniz.

Ama daha büyük bir hedefin peşindeyseniz, heyecanlanın TensorFlow yeni gezegenler bulmak, körlüğü önlemek için doktorlara diyabetik retinopatiyi kontrol etmede yardımcı olmak ve ormanı kurtarmak için yetkililere yasadışı ağaç kesimini rapor etmek için kullanılır. AlphaGo ve Google Cloud Vision'ın temelidir ve size ait olacaktır. TensorFlow açık kaynak kodludur, ücretsiz olarak indirebilir ve hemen kullanmaya başlayabilirsiniz.

TensorFlow indirme bağlantısı:
https://www.tensorflow.org/install/
TensorFlow ilk öğreticisi:
https://www.datacamp.com/community/tutorials/tensorflow-tutorial

TensorFlow'un yardımıyla keşfedilen Kepler-90i gezegeni, Kepler-90 galaksisini sekiz gezegenin bir yıldızın yörüngesinde döndüğü diğer tek diğer galaksi yapıyor. Şimdiye kadar sekizden fazla gezegeni olan bir galaksi keşfedilmedi, bu yüzden bu, güneş sisteminin Kepler-90 galaksisi (şu anda) ile ilk sırada yer aldığı anlamına geldiğini düşünüyorum.

İki, sihirli bir operasyon

TensorFlow Eager bana huzur veriyor.

Daha önce TensorFlow'u denediyseniz, ancak sizi eski bir skolastik veya bir uzaylı (bir geliştirici değil) gibi kodlama yaptığından ve çıldırdıysanız, şimdi geri gelin! !

TensorFlow'un istekli yürütmesi, saf bir Python programcısı gibi etkileşimde bulunmanıza olanak tanır: bu devasa grafikleri oluştururken nefesini tutmak yerine, anında satır satır yazıp hata ayıklama. Ben de normale dönen bir "akademisyen" (muhtemelen bir uzaylı), ama göründüğünden beri TF'nin hevesli idamına aşık oldum. Kesinlikle Amway!

Üçüncüsü, satır satır bir sinir ağı oluşturun

Keras + TensorFlow = daha kolay sinir ağı yapımı!

Keras, TensorFlow'un daha önce istediği gibi, kullanıcı dostu olma ve basit prototipleme konusunda kararlıdır. Nesne yönelimli düşünmeyi seviyorsanız ve birer birer sinir ağları kuruyorsanız, tf.keras'ı seveceksiniz. Aşağıdaki kod satırlarında, bırakma gibi standart yardımcı bileşenlere sahip sıralı bir sinir ağı oluşturuyoruz.

Dördüncüsü, sadece Python değil

TensorFlow'un bir süredir yalnızca Python ile çalıştığından şikayet ettiniz. Artık TensorFlow, Python kullanıcılarının patenti değil. Artık birçok dilde, R, Swift, Java Script ve benzeri yerlerde çalışabilir.

5. Tarayıcıda her şeyi yapabilirsiniz

JavaScript'ten bahsetmişken, tarayıcıda modelleri eğitmek ve yürütmek için TensorFlow.js'yi kullanabilirsiniz. Bazı harika vakaları denemek için buraya gidin:

https://js.tensorflow.org/

Tarayıcıda gerçek zamanlı insan pozu tahmini gerçekleştirmek için TensorFlow.js kullanın. Kameranı aç ve denemek ister misin?

https://storage.googleapis.com/tfjs-models/demos/posenet/camera.html.

altı, Küçük cihazlar için geliştirilmiş bir versiyon

Müzeden eski bir masa mı satın aldınız? tost makinası? TensorFlow Lite, modelleri mobil cihazlar ve IoT cihazları gibi birden fazla cihazda yürütmeyi mümkün kılar, Çıkarım hızı, orijinal TensorFlow'un 3 katıdır Daha. Artık Raspberry Pi veya cep telefonunda makine öğrenimi gerçekleştirebilirsiniz. Bu konuşmada Laurence, binlerce insanın önünde gerçek zamanlı olarak görüntü sınıflandırmasını göstermek için bir Android emülatörü kullanarak cesurca bir şey yaptı ... ve başardı.

1.6 saniye hesaplama süresi? Evet! Muz tanıma oranı% 97'yi aşıyor mu? Evet!

Yedi, özel donanım daha güçlüdür

Sinir ağı eğitimi sırasında CPU'nun veri işlemeyi tamamlamasını beklemekten yorulduysanız artık Cloud TPU için özel olarak tasarlanmış donanımı kullanabilirsiniz, T is tensor. Tıpkı TensorFlow gibi ... tesadüf? Bence değil! Kısa bir süre önce Google, TPU'nun üçüncü sürümünü alfa sürümünde yayınladı.

8. Yeni veri iş akışı büyük ölçüde iyileştirildi

NumPy ile ne yapıyorsun? TensorFlow'da aynı işlemi gerçekleştirmek, ancak "rage-quit" (rage-quit) istiyorsanız, tf.data ad alanı, TensorFlow'daki girdi işlemenin daha anlamlı ve verimli olmasına yardımcı olabilir. tf.data, eğitimle senkronize edilmiş hızlı, esnek ve kullanımı kolay bir veri iş akışı sağlar.

9. Sıfırdan başlamanıza gerek yok

Makine öğrenimini başlatmanın en korkutucu yanı nedir biliyor musunuz? Editörde boş bir yeni sayfa var ve çok fazla örnek kod yok. TensorFlow Hub ile, başkalarının kodunu kendiniz yazma ve buna kendi kodunuz adını verme geleneğini daha verimli bir şekilde yürütebilirsiniz (buna profesyonel yazılım mühendisliği de denir).

TensorFlow Hub, yeniden kullanılabilir, önceden eğitilmiş makine öğrenimi modeli bileşenlerinin bir deposudur. Paketlemesi ve kullanımı çok kolaylaştırılmıştır. Kendiniz deneyebilirsiniz!