Bolehkah Tensorflow digunakan untuk latihan dan inferens rangkaian saraf dalam (DNN)?
TensorFlow ialah rangka kerja sumber terbuka yang digunakan secara meluas untuk pembelajaran mesin yang dibangunkan oleh Google. Ia menyediakan ekosistem alat, perpustakaan dan sumber yang komprehensif yang membolehkan pembangun dan penyelidik membina dan menggunakan model pembelajaran mesin dengan cekap. Dalam konteks rangkaian saraf dalam (DNN), TensorFlow bukan sahaja mampu melatih model ini tetapi juga memudahkan inferensnya.
Melatih rangkaian saraf dalam melibatkan penyesuaian berulang parameter model untuk meminimumkan perbezaan antara output yang diramalkan dan sebenar. TensorFlow menawarkan set kaya fungsi yang menjadikan DNN latihan lebih mudah diakses. Ia menyediakan API peringkat tinggi yang dipanggil Keras, yang memudahkan proses mentakrif dan melatih rangkaian saraf. Dengan Keras, pembangun boleh membina model kompleks dengan cepat dengan menyusun lapisan, menentukan fungsi pengaktifan dan mengkonfigurasi algoritma pengoptimuman. TensorFlow juga menyokong latihan teragih, membenarkan penggunaan berbilang GPU atau kluster teragih untuk mempercepatkan proses latihan.
Untuk menggambarkan, mari kita pertimbangkan contoh melatih rangkaian saraf dalam untuk klasifikasi imej menggunakan TensorFlow. Mula-mula, kita perlu mentakrifkan seni bina model kami, yang boleh merangkumi lapisan konvolusi, lapisan pengumpulan dan lapisan bersambung sepenuhnya. Kemudian, kita boleh menggunakan fungsi terbina dalam TensorFlow untuk memuatkan dan memproses set data, seperti mengubah saiz imej, menormalkan nilai piksel dan membahagikan data kepada set latihan dan pengesahan. Selepas itu, kita boleh menyusun model dengan menentukan fungsi kehilangan, pengoptimum dan metrik penilaian. Akhir sekali, kita boleh melatih model menggunakan data latihan dan memantau prestasinya pada set pengesahan. TensorFlow menyediakan pelbagai panggilan balik dan utiliti untuk menjejak kemajuan latihan, menyimpan pusat pemeriksaan dan melakukan pemberhentian awal.
Setelah rangkaian saraf dalam dilatih, ia boleh digunakan untuk inferens, yang melibatkan membuat ramalan ke atas data baharu yang tidak kelihatan. TensorFlow menyokong pilihan penggunaan yang berbeza untuk inferens, bergantung pada kes penggunaan tertentu. Sebagai contoh, pembangun boleh menggunakan model terlatih sebagai aplikasi kendiri, perkhidmatan web, atau malah sebagai sebahagian daripada sistem yang lebih besar. TensorFlow menyediakan API untuk memuatkan model terlatih, memasukkan data input dan mendapatkan ramalan model. API ini boleh disepadukan ke dalam pelbagai bahasa pengaturcaraan dan rangka kerja, menjadikannya lebih mudah untuk menggabungkan model TensorFlow ke dalam sistem perisian sedia ada.
TensorFlow sememangnya mampu melatih dan membuat inferens rangkaian neural dalam. Set cirinya yang luas, termasuk Keras untuk pembinaan model peringkat tinggi, sokongan latihan yang diedarkan dan pilihan penempatan, menjadikannya alat yang berkuasa untuk membangunkan dan menggunakan model pembelajaran mesin. Dengan memanfaatkan keupayaan TensorFlow, pembangun dan penyelidik boleh melatih dan menggunakan rangkaian saraf dalam dengan cekap untuk pelbagai tugas, daripada klasifikasi imej kepada pemprosesan bahasa semula jadi.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Kemajuan dalam Pembelajaran Mesin:
- Adakah mungkin untuk menggunakan Kaggle untuk memuat naik data kewangan dan melakukan analisis statistik dan ramalan menggunakan model ekonometrik seperti R-squared, ARIMA atau GARCH?
- Apabila kernel bercabang dengan data dan yang asal adalah peribadi, bolehkah kernel bercabang menjadi umum dan jika ya bukan pelanggaran privasi?
- Apakah batasan dalam bekerja dengan set data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bolehkah pembelajaran mesin melakukan beberapa bantuan dialog?
- Apakah taman permainan TensorFlow?
- Adakah mod bersemangat menghalang kefungsian pengkomputeran yang diedarkan TensorFlow?
- Bolehkah penyelesaian awan Google digunakan untuk memisahkan pengkomputeran daripada storan untuk latihan model ML yang lebih cekap dengan data besar?
- Adakah Enjin Pembelajaran Mesin Awan Google (CMLE) menawarkan pemerolehan dan konfigurasi sumber automatik serta mengendalikan penutupan sumber selepas latihan model selesai?
- Adakah mungkin untuk melatih model pembelajaran mesin pada set data yang besar secara sewenang-wenangnya tanpa gangguan?
- Apabila menggunakan CMLE, adakah membuat versi memerlukan menentukan sumber model yang dieksport?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Memajukan Pembelajaran Mesin