TensorFlow

TensorFlow je open-source knihovna vyvinutá týmem Google Brain a poprvé vydaná v roce 2015. Je navržena pro numerické výpočty a strojové učení ve velkém měřítku. Platforma podporuje hluboké učení, neuronové sítě a obecné numerické výpočty na různých hardwarových zařízeních, včetně CPU, GPU i TPU. TensorFlow zjednodušuje proces získávání dat, trénování modelů, servírování predikcí i zpětného vylepšování výsledků, což z něj dělá všestranný nástroj pro vývojáře, datové vědce a výzkumníky.

Co TensorFlow umožňuje?

TensorFlow umožňuje snadno stavět, trénovat a nasazovat modely strojového učení. Klíčové funkce zahrnují:

• Tvorba modelů: TensorFlow nabízí několik úrovní abstrakce, abyste si mohli vybrat tu nejvhodnější. Vysoce úrovňové API Keras usnadňuje začátky, eager execution umožňuje okamžité iterace a intuitivní ladění. Pro rozsáhlé úlohy ML lze využít Distribution Strategy API pro distribuovaný trénink napříč různými hardware konfiguracemi.
• Nasazení modelů: TensorFlow umožňuje hladké nasazení napříč různými prostředími – na serverech, edge zařízeních i webu. TensorFlow Lite je určený pro mobilní a edge zařízení, zatímco TensorFlow.js umožňuje trénování a nasazení modelů v prostředí JavaScriptu.
• Experimentování: TensorFlow poskytuje silné nástroje pro tvorbu a trénink špičkových modelů bez ohrožení rychlosti či výkonu. Keras Functional API a Model Subclassing API umožňují vytváření komplexních topologií. Platforma navíc podporuje ekosystém rozšiřujících knihoven jako TensorFlow Probability a Tensor2Tensor pro pokročilé experimenty.

Jak TensorFlow funguje?

TensorFlow funguje na základě datových toků (data flow graphs), kde uzly představují matematické operace a hrany vícerozměrná datová pole (tenzory). Díky této flexibilní architektuře lze algoritmy strojového učení popsat jako grafy propojených operací. Základní workflow TensorFlow zahrnuje tři hlavní kroky:

1. Předzpracování dat: Vstupní data jsou transformována do formátu vhodného pro model strojového učení.
2. Stavba modelu: Definování architektury modelu pomocí API TensorFlow.
3. Trénování modelu: Model se trénuje na datech a upravuje své parametry pro minimalizaci chyb.

TensorFlow podporuje dva režimy spouštění:

• Graph Execution: Staví výpočetní graf, který definuje tok dat pro trénink modelu.
• Eager Execution: Operace jsou vyhodnocovány okamžitě podle principů imperativního programování.

Klíčové vlastnosti TensorFlow

• Open Source: TensorFlow je open-source platforma s velkou komunitou přispěvatelů, která knihovnu neustále vylepšuje.
• Všestrannost: Podporuje široké spektrum úloh strojového učení včetně rozpoznávání obrazu, zpracování přirozeného jazyka a výpočetních simulací.
• Multiplatformnost: Funguje na různých hardwarových konfiguracích – od mobilních zařízení po výkonné servery.
• Vysoce úrovňová API: Keras poskytuje zjednodušené API pro rychlou tvorbu a trénink modelů.
• Vizualizace: TensorBoard umožňuje uživatelům vizuálně sledovat proces trénování a vyhodnocovat výkonnost modelu.

Vyzkoušejte Flowhunt ještě dnes

Začněte stavět vlastní AI řešení

Objednat ukázku