TensorFlow là gì? Định nghĩa thư viện machine learning

TensorFlow là một thư viện mã nguồn mở thân thiện với Python để tính toán giúp cho việc machine learning nhanh và dễ dàng hơn.

Machine learning là một ngành học phức tạp. Những việc triển khai các mô hình machine learning ít gây chán nản và khó khăn hơn trước đây, nhờ vào các framework cho machine learning, ví dụ như Tensorflow của Google. Tensorflow giúp dễ dàng quá trình thu thập dữ liệu, mô hình đào tạo, phục vụ trong việc dự đoán và tinh chỉnh kết quả trong tương lai.

Được tạo bởi nhóm Google Brain, TensorFlow là một thư viện mã nguồn mở để tính toán số lượng và machine learning quy mô lớn. TensorFlow kết hợp một loạt các mô hình machine learning và deep learning (hay còn gọi là neural networking) và thuật. Nó sử dụng Python để cung cấp API giao diện thuận tiện để xây dựng các ứng dụng với framework, trong khi thực thi các ứng dụng đó trong C ++ đạt hiệu suất cao.

TensorFlow có thể đào tạo và chạy các deep neural network để phân loại chữ số viết tay, nhận dạng hình ảnh, mạng thần kinh tái phát, mô hình tuần tự để dịch máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và mô phỏng dựa trên PDE (phương trình vi phân từng phần). Trên hết, TensorFlow hỗ trợ dự đoán sản xuất ở quy mô, với các mô hình tương tự được sử dụng để đào tạo.

TensorFlow cho phép các nhà phát triển tạo các biểu đồ dataflow – các cấu trúc mô tả cách thức dữ liệu di chuyển qua biểu đồ hoặc một loạt các node xử lý. Mỗi node trong biểu đồ đại diện cho một hoạt động toán học và mỗi kết nối giữa các node là một mảng dữ liệu đa chiều hoặc tenxor.

TensorFlow cung cấp tất cả những điều này cho lập trình viên bằng ngôn ngữ Python. Python rất dễ học và làm việc, nó cung cấp các cách thuận tiện để diễn tả mức độ trừu tượng cao được ghép với nhau. Các node và tenxor trong TensorFlow là các đối tượng Python, và các ứng dụng TensorFlow chính là các ứng dụng Python.

Các hoạt động toán học thực tế, tuy nhiên chúng không được thực hiện trong Python. Các thư viện biến đổi có sẵn thông qua TensorFlow được viết dưới dạng nhị phân C ++ hiệu suất cao. Python chỉ điều hướng lưu lượng giữa các phần và cung cấp các tóm tắt lập trình cấp cao để nối chúng lại với nhau.

Các ứng dụng TensorFlow có thể chạy trên hầu hết mọi mục tiêu thuận tiện: một máy cục bộ, một cụm trong cloud, thiết bị iOS và Android, CPU hoặc GPU. Nếu bạn sử dụng cloud của Google, bạn có thể chạy TensorFlow trên silicon của đơn vị xử lý TensorFlow (TPU) tùy chỉnh của Google để tăng tốc hơn nữa. Tuy nhiên, các mô hình kết quả được tạo bởi TensorFlow, có thể được triển khai trên hầu hết mọi thiết bị nơi chúng được sử dụng để phục vụ những dự đoán.

TensorFlow 2.0, được phát hành vào tháng 10 năm 2019, đã cải thiện framework theo nhiều cách dựa trên phản hồi của người dùng, để làm việc dễ dàng hơn (ví dụ: bằng cách sử dụng Keras API tương đối đơn giản để đào tạo mô hình) và hiệu quả hơn. Đào tạo phân tán dễ chạy hơn nhờ API mới và hỗ trợ cho TensorFlow Lite cho phép triển khai các mô hình trên nhiều nền tảng khác nhau. Tuy nhiên, code được viết cho các phiên bản trước của TensorFlow đôi khi chỉ được viết lại một chút, đôi khi đáng kể, để tận dụng tối đa các tính năng mới của TensorFlow 2.0.

Lợi ích lớn nhất mà cũng là duy nhất TensorFlow cung cấp cho sự phát triển của machine learning là không tưởng. Thay vì xử lý các chi tiết khó hiểu khi thực hiện các thuật toán tìm ra cách thích hợp để output của một function sang input của một function khác, nhà phát triển có thể tập trung vào logic tổng thể của ứng dụng.

TensorFlow cung cấp các tiện ích bổ sung cho các nhà phát triển, những người cần debug và hướng vào các ứng dụng TensorFlow. Chế độ Eager execution cho phép bạn đánh giá và sửa đổi từng hoạt động của biểu đồ một cách riêng biệt và minh bạch, thay vì xây dựng toàn bộ biểu đồ dưới dạng một đối tượng mờ đục và đánh giá tất cả cùng một lúc. Bộ phần mềm trực quan TensorBoard cho phép bạn kiểm tra và lập hồ sơ cách thức biểu đồ chạy bằng bảng điều khiển dựa trên web tương tác.

Một cảnh báo: Một số chi tiết về việc triển khai TensorFlow, dẫn đến việc khó có được kết quả hoàn toàn xác định cho một số công việc đào tạo. Đôi khi một mô hình được đào tạo trên một hệ thống sẽ thay đổi một chút so với mô hình được đào tạo trên một hệ thống khác, ngay cả khi chúng được cung cấp cùng một dữ liệu. Điều đó có nghĩa rằng, có thể giải quyết các vấn đề đó và TensorFlow đang xem xét nhiều kiểm soát hơn để ảnh hưởng đến tính quyết định trong quy trình làm việc.

Hiện nay iRender đang cung cấp dịch vụ GPUhub, sử dụng hiệu suất máy tính vào lĩnh vực rendering, AI/deep learning. Đối với việc cài đặt phần mềm tensorFlow bạn không phải lo lắng vì ngay khi kết nối sử dụng đến hệ thống máy tính của chúng tôi các phần mềm này đều được cài đặt sẵn. Việc của bạn là kết nối đến máy và sử dụng nó, mọi thao tác chỉ đơn giản bằng vài cái click. Hãy liên hệ ngay với chúng tôi để được hỗ trợ nếu bạn gặp bất cứ rắc rối nào.

Nguồn từ tác giả: Serdar Yegulalp