Bạn đang xem bài viết Tensorflow là gì? Những điều cơ bản về thư viện Tensorflow tại thcshuynhphuoc-np.edu.vn bạn có thể truy cập nhanh thông tin cần thiết tại phần mục lục bài viết phía dưới.
TensorFlow là một thư viện mã nguồn mở mã Python phổ biến và mạnh mẽ được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực Học máy và Trí tuệ nhân tạo. Được phát triển bởi Google, TensorFlow cung cấp một cách tiếp cận hiệu quả để xây dựng và huấn luyện mô hình máy học.
Với TensorFlow, các nhà phát triển có thể xây dựng, huấn luyện và triển khai các mạng nơ-ron nhân tạo phức tạp và hệ thống học máy khác một cách dễ dàng. Thư viện cung cấp một loạt các công cụ và khung làm việc linh hoạt để xử lý các ứng dụng thực tế, từ nhận dạng hình ảnh đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhiều hơn nữa.
TensorFlow sử dụng cấu trúc dữ liệu gọi là “đồ thị tính toán” để biểu diễn các phép tính. Đồ thị này mô tả quá trình tính toán từ đầu vào qua các lớp và phép toán để đạt được đầu ra mong muốn. Điều này cho phép việc tính toán được tối ưu hóa và phân phối trên nhiều thiết bị gồm GPU, CPU, thiết bị di động và các hệ thống cụm.
Một trong số những điểm mạnh của TensorFlow là khả năng tự động điều chỉnh trọng số mô hình, gọi là huấn luyện. TensorFlow sử dụng một phương pháp gọi là “lan truyền ngược” để điều chỉnh các trọng số dựa trên sai số giữa đầu ra thực tế và đầu ra dự đoán của mô hình. Quá trình này được thực hiện thông qua việc tối ưu hóa các hàm mất mát và sử dụng các thuật toán như gradient descent.
Đối với những người mới bắt đầu, công học TensorFlow có thể có vẻ phức tạp. Tuy nhiên, nhờ vào sự phổ cập và hỗ trợ cộng đồng mạnh mẽ, bạn có thể tìm thấy nhiều tài liệu, ví dụ và hướng dẫn để học cách sử dụng TensorFlow một cách dễ dàng. Với hiệu suất mạnh mẽ và khả năng học tập linh hoạt của nó, TensorFlow là một công cụ quan trọng trong việc xây dựng các ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học máy.
Cuộc sống ngày càng hiện đại kéo theo việc áp dụng công nghệ vào đời sống trở nên rộng rãi. Chắc hẳn các khái niệm về trí tuệ nhân tạo (AI) đã không còn xa lạ với nhiều người, đặc biệt là thế hệ gen Z. TensorFlow là một thuật ngữ liên quan trực tiếp đến AI mà không phải ai cũng biết. Vậy TensorFlow là gì? Mời quý độc giả cùng tham khảo bài viết của Chúng Tôi.
TensorFlow là gì?
Tensorflow là một thư viện mã nguồn mở và được sử dụng chủ yếu ở lĩnh vực Machine Learning (học máy). Điều này làm cho tốc độ việc học máy được gia tăng và hoạt động dễ dàng hơn.
Ngày 09/11/2015, TensorFlow đã được cấp phép hoạt động. TensorFlow được ra đời bởi đội ngũ của Google. Trong đó, Google Brain được xem là cha đẻ của TensorFlow. Nó được tạo ra nhằm mục đích chính là sử dụng cho nghiên cứu và áp dụng trong sản xuất một cách hiệu quả nhất.
TensorFlow được sử dụng như một phương tiện trung gian để tính toán số lượng của hoạt động sản xuất. Đồng thời là một công cụ không thể thiếu trong lĩnh vực học máy.
Thông tin hữu ích về TensorFlow
Lịch sử ra đời TensorFlow
Trước đây, khi phải xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, deep learning bắt đầu có hiệu năng vượt trội so với tất cả các thuật toán machine learning khác.
Google sớm phát hiện được tiềm năng này và họ nghĩa rằng nên sử dụng deep neural network để cải thiện các dịch vụ. Trong đó gồm Gmail, hình ảnh và Google search engine.
Google dựng lên 1 framework có tên là TensorFlow để các nhà nghiên cứu cũng như lập trình viên có thể làm việc cùng nhau trên model A.I.1. Khi đã được phát triển và scale hoàn chỉnh, nhiều người đã có thể sử dụng TensorFlow.
Ra đời lần đầu vào cuối năm 2015, phiên bản TensorFlow ổn định cuối cùng cũng xuất hiện vào năm 2017.
Kiến trúc của TensorFlow
Kiến trúc của Tensorflow hoạt động được chia thành 3 phần. Đó là tiền xử lý dữ liệu, dựng model, train và ước tính model.
Khái niệm cơ bản trong TensorFlow
Tensor
Tensor là được đưa ra trực tiếp nhờ vào framework cốt lõi của TensorFlow. Trong TensorFlow, tất cả các tính toán đều liên quan đến các tensor. Một tensor là một vector hay ma trận của n-chiều không gian đại diện cho tất cả loại dữ liệu. Tensor có 3 thuộc tính cơ bản là rank, shape và type.
Shape
Shape của dữ liệu chính là chiều của ma trận hay mảng. Tất cả các giá trị trong một tensor chứa đựng loại dữ liệu giống hệt nhau với 1 shape đã biết hoặc đã biết một phần.
Rank
Rank là số bậc của tensor. Việc phân rank này khá quan trọng vì nó giúp phân loại dữ liệu của tensor. Khi các rank đặc biệt cụ thể, tensor sẽ có những tên gọi riêng như:
- Scalar: Khi Tensor có rank bằng 0.
- Vector: Vector là một Tensor rank 1.
- Matrix: Đây là một Tensor rank 2 hay mảng hai chiều theo khái niệm của Python.
- N-Tensor: Khi rank của Tensor tăng lên lớn hơn 2, chúng được gọi chung là N-Tensor.
Type
Type là kiểu dữ liệu của các elements trong Tensor. Một Tensor chỉ có duy nhất một thuộc tính Type. Do đó, chỉ có một kiểu Type duy nhất cho toàn bộ các elements có trong Tensor hiện tại.
Một số cụm từ có TensorFlow thông dụng
Thư viện TensorFlow là gì?
Thư viện TensorFlow là thư viện mã nguồn mở dùng cho tính toán số học sử dụng đồ thị luồng dữ liệu. Thư viện TensorFlow tích hợp sẵn rất nhiều các thư viện machine learning. Đồng thời TensorFlow có khả năng tương thích và mở rộng tốt. Điều này được Google phát triển cho học máy phục vụ cả nguyên cứu lẫn xây dựng các ứng dụng thực tế.
Chứng chỉ TensorFlow là gì?
Chứng chỉ TensorFlow là chứng chỉ uy tín của Google được cấp cho kỹ sư nghiên cứu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy. Trong năm 2020, trên thế giới chỉ có 84 người được nhận chứng chỉ này.
TensorFlow Lite là gì?
TensorFlow Lite là giải pháp gọn nhẹ của TensorFlow cho thiết bị di động và thiết bị nhúng. TensorFlow Lite cho phép suy luận học máy trên thiết bị với độ trễ thấp và kích thước nhị phân nhỏ. Nó cũng hỗ trợ tăng tốc phần cứng với API mạng thần kinh Android.
TensorFlow Serving là gì?
TensorFlow Serving là một phần của TensorFlow Extended (TFX) giúp việc triển khai mô hình học máy lên máy chủ trở nên tiện lợi hơn. Trước khi Google phát hành TensorFlow Serving, mô hình được triển khai sản xuất bằng Docker. Tuy nhiên, sử dụng Docker để triển khai mô hình rất tẻ nhạt, tốn thời gian và dễ mắc nhiều lỗi.
TensorFlow Serving cung cấp một API có thể được gọi khi sử dụng các yêu cầu HTTP để chạy suy luận trên máy chủ.
Tensorflow JS là gì?
Tensorflow JS là là một Thư viện JavaScript để đào tạo và triển khai các mô hình học máy trong trình duyệt Browser và trong Node.js.
Vừa rồi là những thông tin hữu ích mà Chúng Tôi đã tổng hợp được về Tensorflow là gì. Đừng bỏ lỡ những bài viết hay của Chúng Tôi nhé!
TensorFlow là một thư viện mã nguồn mở hàng đầu được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực Học máy và Trí tuệ nhân tạo. Nó được phát triển bởi Google và được giới công nghệ đánh giá cao vì tính khả chuyển, tính linh hoạt và khả năng thực hiện các tác vụ tính toán phức tạp.
TensorFlow được xây dựng dựa trên khái niệm của các biểu đồ tính toán. Đây là một khung làm việc cho việc xây dựng, đào tạo và triển khai mô hình máy học dựa trên các loạt biểu đồ toán học gọi là “tensors”. Nhờ có cấu trúc này, TensorFlow cho phép người dùng mô hình hóa và giải quyết nhiều vấn đề khác nhau, bao gồm việc phân lớp, nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ và nhiều nhiệm vụ tính toán khác.
Cốt lõi của TensorFlow là biểu đồ tính toán, trong đó các nút đại diện cho các phép tính và các cạnh đại diện cho dữ liệu. Điều này cho phép người dùng dễ dàng ánh xạ quá trình tính toán và kiểm soát dòng dữ liệu trong quá trình học. TensorFlow cung cấp các công cụ mạnh mẽ để xác định, tối ưu hóa và chạy các biểu đồ tính toán này.
Một điểm nổi bật của TensorFlow là khả năng chạy trên nhiều nền tảng, bao gồm cả máy tính cá nhân, cụm máy tính và các thiết bị di động. Nó cung cấp API cho nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau như Python, C++, Java và Haskell, giúp người dùng dễ dàng sử dụng và phát triển các ứng dụng máy học.
Ngoài ra, TensorFlow cũng cung cấp một loạt các công cụ và tài liệu hỗ trợ để người dùng tiến hành các công việc phức tạp. Điều này bao gồm các gói như Keras, TensorFlow Hub và TensorFlow Lite để đơn giản hóa việc xây dựng và triển khai mô hình, tạo ra các mạng nơ-ron sâu sử dụng kiến trúc hiện đại và chạy mô hình trên các thiết bị di động.
Tóm lại, TensorFlow là một thư viện cực kỳ mạnh mẽ và linh hoạt cho việc xây dựng và triển khai các mô hình máy học và trí tuệ nhân tạo. Với tính khả chuyển, tính linh hoạt và nhiều tài nguyên hỗ trợ, nó đã trở thành một công cụ quan trọng đối với mọi nhà nghiên cứu và nhà phát triển trong lĩnh vực này.
Cảm ơn bạn đã xem bài viết Tensorflow là gì? Những điều cơ bản về thư viện Tensorflow tại thcshuynhphuoc-np.edu.vn bạn có thể bình luận, xem thêm các bài viết liên quan ở phía dưới và mong rằng sẽ giúp ích cho bạn những thông tin thú vị.
Từ Khoá Liên Quan:
1. TensorFlow
2. Máy học
3. Trí tuệ nhân tạo
4. Mô hình học máy
5. Đồ thị tính toán
6. Tính toán số học
7. Mạng nơ-ron
8. Mạng nơ ron huấn luyện sâu
9. Tầng trọng lượng
10. Tầng ẩn
11. Hàm mất mát
12. Tối ưu hóa
13. Hội tụ
14. Học tăng cường
15. Học không giám sát
