هوش مصنوعی

Tensorflow چیست؟

بازدید: 530 آخرین به‌روزرسانی: 16 خرداد 1403

مقدمه

کسانی که در حوزه یادگیری ماشین تخصص دارند، حتما با کتابخانه تنسورفلو (Tensorflow) آشنا هستند. اگر تا بحال وارد این حوزه نشده‌اید پیشنهاد می‌کنیم ابتدا مقاله یادگیری ماشین را از اینجا مطالعه کنید. تنسورفلو یک کتابخانه متن-باز برای یادگیری ماشین است که در این مقاله به معرفی این کتابخانه و مقدمات آن می‌پردازیم.

تنسورفلو چیست و چگونه کار می‌کند؟

امروزه پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین با چارچوب‌های (framework) موجود بسیار راحت شده است. تنسورفلو یکی از این چارچوب‌ها است. تنسورفلو یک کتابخانه ریاضی است که برای طراحی و آموزش شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود و برای برنامه‌نویسی جریان داده در طیف وسیعی از وظایف مناسب است. این چارچوب چندین سطح انتزاعی را برای ساخت و مدل‌های آموزشی ارائه می دهد.

تنسورفلو با ارائه محیطی انعطاف‌پذیر و جامع از منابع، کتابخانه‌ها و ابزارهایی را ارائه می‌کند که ساخت و استقرار برنامه‌های یادگیری ماشین را تسهیل می‌کند. با وجود تنسورفلو، فرآیند تجمیع داده‌ها، آموزش مدل‌ها، ارائه پیش‌بینی‌ها و تجزیه و ویرایش نتایج آتی، به مراتب ساده‌تر می‌شود.

تنسورفلو یک سیستم غنی برای مدیریت تمام جنبه‌های یک سیستم یادگیری ماشین است. با استفاده از یک API مخصوص، تنسورفلو مدل‌های یادگیری ماشین را توسعه و آموزش می‌دهد. این API در حالی که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد برنامه‌هایی را با استفاده از پایتون یا جاوا اسکریپت بسازند، بستر زیربنایی آن برنامه‌ها را در ++C با کارایی بالا اجرا می‌کند. تنسورفلو همچنین کتابخانه‌هایی را برای بسیاری از زبان‌های دیگر فراهم می‌کند، اگرچه پایتون تسلط بیشتری دارد. APIهای تنسورفلو به صورت سلسله مراتبی مرتب شده‌اند و APIهای سطح بالا بر روی APIهای سطح پایین ساخته شده‌اند. محققان یادگیری ماشین از APIهای سطح پایین برای ایجاد و کشف الگوریتم‌های یادگیری ماشین جدید استفاده می‌کنند. شکل زیر سلسله مراتب ابزار تنسورفلو را نشان می‌دهد. tf.keras یک API سطح بالا برای تعریف و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین است. همانطور که می‌بینید کد تنسورفلو روی بسترهای متفاوتی از جمله پردازنده گرافیکی یا مرکزی می‌تواند اجرا شود.

سلسله مراتبی ابزار تنسورفلو برگرفته از سایت [1]

تنسورفلو به محققان اجازه می‌دهد تا گراف‌های جریان داده را ایجاد کنند. این گراف‌ها ساختارهایی هستند که نحوه حرکت داده‌ها را در یک گراف یا یک سری گره‌های پردازشی توصیف می‌کنند. هر گره در نمودار یک عملیات ریاضی را نشان می‌دهد و هر اتصال یا یال بین گره‌ها یک آرایه داده چندبعدی یا تنسوری است.

مزایا و کاربرد تنسورفلو

تنسورفلو می‌تواند شبکه‌های عصبی عمیق را برای طبقه‌بندی ارقام دست‌نویس (Handwritten Digit Classification)، تشخیص تصویر (Image Recognition)، جاسازی کلمات (Word Embeddings)، شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks)، مدل‌های دنباله به دنباله برای ترجمه ماشینی (Sequence-to-sequence models for machine translation)، پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) و شبیه‌سازی‌های مبتنی بر PDE (معادله دیفرانسیل جزئی) آموزش داده و اجرا کند. مهم‌تر از همه، تنسورفلو از انجام عملیات پیش‌بینی در مقیاس تجاری وسیع، با همان مدل‌هایی که برای آموزش استفاده می‌شود، پشتیبانی می‌کند.

بزرگترین مزیت تنسورفلو برای توسعه یادگیری ماشین، انتزاع است. به‌جای پرداختن به جزئیات زیاد پیاده‌سازی الگوریتم‌ها یا یافتن راه‌های مناسب برای اتصال خروجی یک تابع به ورودی تابع دیگر، می‌توانید روی منطق کلی برنامه تمرکز کنید. تنسورفلو خود توجه کافی به آن جزییات را دارد.

تنسورفلو امکانات بیشتری را برای توسعه‌دهندگانی که نیاز به اشکال‌زدایی دارند و برنامه‌های تنسورفلو را بررسی می‌کنند، ارائه می‌دهد. هر عملیات گراف را می‌توان به طور جداگانه و شفاف ارزیابی و اصلاح کرد، به جای اینکه کل گراف را به عنوان یک شی واحد بسازیم و آن را به یکباره ارزیابی کنیم.

مجموعه نرم‌افزاری مصورسازی تنسوربورد (TensorBoard) به شما امکان می‌دهد نحوه اجرای نمودارها را از طریق یک داشبورد تعاملی مبتنی بر وب بررسی و نمایه کنید. پروژه متن باز تنسوربورد جایگزین TensorBoard.dev می‌شود و می‌تواند برای میزبانی پروژه‌های یادگیری ماشین استفاده شود.

گوگل سرعت توسعه پروژه تنسورفلو را تقویت کرده است و پیشنهادات قابل توجهی ایجاد کرده است که استفاده و استقرار تنسورفلو را آسان‌تر می‌کند. واحد پردازشی TPU برای افزایش کارایی در ابر گوگل تنها یک نمونه است.

مقدمات تنسورفلو

قدم اول در آموزش تنسورفلوو قبل از شروع کدنویسی، آشنایی با مفاهیم پایه‌ای از جمله یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است.
پس از یادگیری مفاهیم باید محیط خود را با نصب پایتون و تنسورفلو آماده کنید. برای نصب تنسورفلو بعد از پایتون کافی است دستور زیر را وارد کنید.

pip install tensorflow

اکنون می‌توانید اولین برنامه تنسورفلو خود را با وارد کردن کتابخانه تنسورفلو در اسکریپت خود بنویسید.

import tensorflow as tf

ایجاد تنسور: تنسورفلو با تنسورها که آرایه‌های چندبعدی هستند کار می‌کند. مانند مثال زیر یا هر تابع دیگری می‌توانید این تنسورها را ایجاد کنید.

tensor_a=tf.constant([1,2,3])

tensor_b=tf.variable([4,5,6])

اجرای عملیات روی تنسورها

result=tf.add(tensor_a, tensor_b)

ایجاد شبکه عصبی

from tensorflow.keras import layers, models

# Load dataset (e.g., MNIST for digit classification)
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# Preprocess the data
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255

train_labels = tf.keras.utils.to_categorical(train_labels)
test_labels = tf.keras.utils.to_categorical(test_labels)

# Build the neural network model
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

# Compile the model
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# Train the model
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=64, validation_data=(test_images, test_labels))

# Evaluate the model
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print(f'Test accuracy: {test_acc}')

تنسورفلو ابزارهایی را برای بارگیری و پیش‌پردازش کارآمد داده‌ها فراهم می‌کند. برای این منظور از tf.data API استفاده کنید.

برای مهارت در تنسورفلو، تمرین و کشف نمونه‌های دنیای واقعی بسیار مهم است. زمانی که با اصول اولیه آشنا شدید، می‌توانید موضوعات پیشرفته نظیر پردازش زبان‌های طبیعی با تنسورفلو و بینایی ماشین را یاد بگیرید. برای آشنایی با این مفاهیم کلیک کنید.

تنسورفلو و پردازنده گرافیکی

پردازنده‌های گرافیکی، با معماری موازی انبوه خود که از هزاران هسته کوچک کارآمد تشکیل شده است، می‌توانند هزاران نخ موازی را به طور همزمان راه‌اندازی کنند تا وظایف محاسباتی بسیار زیادی را انجام دهند. پردازنده‌های گرافیکی در عملیات ماتریسی و همچنین محاسبات جبری بسیار کارا هستند و یادگیری عمیق به شدت بر هر دوی آن‌ها متکی است. تنسورفلو در جدیدترین پردازنده‌های گرافیکی مانند انویدیا A100 تا 50 درصد سریع‌تر اجرا می‌شود و به خوبی در بین پردازنده‌های گرافیکی مقیاس‌پذیر است. شما می‌توانید با تهیه این پردازنده‌های گرافیکی از ابررایانه سیمرغ، بسیاری از مدل‌ها را به جای صرف روزها و ماه‌ها در عرض چند ساعت آموزش دهید. پشتیبانی پردازنده گرافیکی از تنسورفلو به چندین درایور و کتابخانه نیاز دارد. برای ساده‌سازی نصب و جلوگیری از تضادهای کتابخانه، توصیه می‌شود از یک تصویر TensorFlow Docker با پشتیبانی از پردازنده گرافیکی استفاده کنید (پیشنهاد می‌شود مقاله داکر را از اینجا بخوانید). این تنظیم فقط به درایورهای گرافیکی انویدیا و نصب NVIDIA-docker نیاز دارد.

جمع‌بندی

در حالت کلی، تنسورفلو در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، یک چارچوب همه‌کاره و قوی ارائه می‌کند که به محققان، توسعه‌دهندگان و متخصصان به طور یکسان قدرت می‌دهد. همانطور که در این مقاله بررسی شد، تنسورفلو یک محیط یکپارچه برای ایجاد، آموزش، و استقرار مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین، از جمله شبکه‌های عصبی عمیق، فراهم می‌کند. محیط غنی آن، شامل APIهای سطح بالا، ابزارهایی برای محاسبات توزیع شده و پشتیبانی از بسترهای متنوع، بر سازگاری آن با برنامه‌های مختلف تاکید می‌کند. تنسورفلو با پذیرش گسترده و کمک به پیشرفت‌های پیشرفته، ابزاری ضروری برای کسانی است که در قلمرو یادگیری ماشین قدم می‌گذارند و گام‌های مهمی در جهت شکل‌دهی به آینده سیستم‌های هوشمند برمی‌دارند.

سوالات متداول

تنسورفلو چیست؟

تنسورفلو یک کتابخانه متن باز یادگیری ماشین است که برای ساخت، آموزش و استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین به کار می‌رود.

تفاوت بین PyTorch و تنسورفلو؟

هر دو تنسورفلو و پایتورچ انتزاعات مفیدی را ارائه می‌دهند که توسعه مدل‌ها را آسان می‌کنند. پایتورچ رویکرد "Pythonic" دارد و شی‌گرا است، در حالی که تنسورفلو گزینه‌های مختلفی را ارائه می‌دهد.

آیا مهارت داشتن در تنسورفلو ضروری است؟

افزایش مهارت‌ها و دانش در تنسورفلو می‌تواند به توسعه‌دهندگان کمک کند مهارت‌ها و تخصص خود را در یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، که در بازار کار تقاضای بالایی دارند، بهبود بخشند.

کدام زبان برنامه‌نویسی برای تنسورفلو مناسب است؟

برای تنسورفلو پایتون توصیه می‌شود تا به بهترین شکل بتوانید از آن استفاده کنید. سایر زبان‌های برنامه نویسی (مانند C++ و جاوا) سازگار هستند اما ممکن است آنقدر پایدار نباشند. خوشبختانه، تعداد زیادی کتابخانه یادگیری ماشین پایتون وجود دارد که می‌توانید بسته به استفاده خود انتخاب کنید.