تينسورفلو

تينسورفلو هو مكتبة مفتوحة المصدر طورتها فريق Google Brain وتم إصدارها لأول مرة في عام 2015. صممت للحوسبة الرقمية وتعلم الآلة واسع النطاق. تدعم المنصة التعلم العميق والشبكات العصبية والعمليات الحسابية الرقمية العامة على مجموعة متنوعة من الأجهزة، بما في ذلك وحدات المعالجة المركزية (CPU) ووحدات معالجة الرسوميات (GPU) ووحدات المعالجة الخاصة (TPU). يسهل تينسورفلو عملية جمع البيانات، وتدريب النماذج، وتقديم التنبؤات، وتحسين النتائج المستقبلية، ما يجعله أداة متعددة الاستخدامات للمطورين وعلماء البيانات والباحثين.

ماذا يفعل تينسورفلو؟

يتيح لك تينسورفلو بناء وتدريب ونشر نماذج تعلم الآلة بسهولة. فيما يلي بعض الوظائف الرئيسية:

• بناء النماذج: يوفر تينسورفلو عدة مستويات من التجريد، مما يسمح لك باختيار الأنسب لاحتياجاتك. تسهل واجهة Keras عالية المستوى البدء السريع، بينما يتيح التنفيذ الفوري التكرار الفوري وتصحيح الأخطاء بشكل بديهي. وللمهام الكبيرة في تعلم الآلة، يدعم Distribution Strategy API التدريب الموزع على تكوينات أجهزة مختلفة.
• نشر النماذج: يتيح تينسورفلو النشر السلس عبر بيئات مختلفة، بما في ذلك الخوادم والأجهزة الطرفية والويب. تم تصميم TensorFlow Lite للأجهزة المحمولة والطرفية، بينما يسمح TensorFlow.js بتدريب ونشر النماذج في بيئات JavaScript.
• التجارب: يوفر تينسورفلو أدوات قوية لبناء وتدريب نماذج متقدمة دون التضحية بالسرعة أو الأداء. تسمح واجهة Keras Functional API وModel Subclassing API بإنشاء هياكل معقدة. كما تدعم المنصة مكتبات إضافية مثل TensorFlow Probability وTensor2Tensor للتجارب المتقدمة.

كيف يعمل تينسورفلو؟

يعمل تينسورفلو باستخدام رسوم تدفق البيانات، حيث تمثل العقد العمليات الرياضية وتمثل الحواف مصفوفات بيانات متعددة الأبعاد (tensors). تتيح هذه البنية المرنة وصف خوارزميات تعلم الآلة كرسم بياني من العمليات المترابطة. فيما يلي الخطوات الثلاث الرئيسية في سير عمل تينسورفلو:

1. معالجة البيانات: يتم تحويل البيانات المدخلة إلى تنسيق مناسب لنماذج تعلم الآلة.
2. بناء النموذج: يتم تعريف بنية النموذج باستخدام واجهات برمجة تطبيقات تينسورفلو.
3. تدريب النموذج: يتم تدريب النموذج من خلال تغذيته بالبيانات وضبط معاييره للحد من الأخطاء.

يدعم تينسورفلو وضعين للتنفيذ:

• تنفيذ الرسم البياني: يبني رسمًا بيانيًا حسابيًا يحدد تدفق البيانات لتدريب النموذج.
• التنفيذ الفوري: ينفذ العمليات فورًا، متبعًا مبادئ البرمجة التفاعلية.

الميزات الرئيسية لتينسورفلو

• مفتوح المصدر: تينسورفلو منصة مفتوحة المصدر، مما يشجع مجتمعًا كبيرًا من المساهمين الذين يطورون المكتبة باستمرار.
• متعدد الاستخدامات: يدعم مهام تعلم الآلة المختلفة، بما في ذلك التعرف على الصور، ومعالجة اللغة الطبيعية التي تجسر التفاعل بين الإنسان والحاسوب، والمحاكاة الحسابية.
• عبر الأنظمة: يمكن تشغيله على تكوينات أجهزة متعددة، من الأجهزة المحمولة إلى الخوادم عالية الأداء.
• واجهات برمجة تطبيقات عالية المستوى: توفر Keras واجهة مبسطة لبناء وتدريب النماذج بسرعة.
• التصور: يتيح TensorBoard للمستخدمين مراقبة عملية التدريب بصريًا وتقييم أداء النماذج.

جرّب Flowhunt اليوم

ابدأ في بناء حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك

احجز عرضًا توضيحيًا