9 вещей, которые вы должны знать о TensorFlow

Сегодня утром я поймала себя на мысли, что прогоняю в голове понравившиеся фрагменты из выступления What’s New with TensorFlow? на Google Cloud Next в Сан-Франциско.

Затем я подумала об этом на мгновение и не сказала себе, а почему бы не поделиться с вами моим сверхкратким резюме (разве что, вы в результате не захотите смотреть видео, а вам нужно это сделать: лектор — потрясающий), поэтому мы начинаем...

# 1 Это мощная система машинного обучения

TensorFlow - это система машинного обучения, которая может стать вашим новым лучшим другом, если у вас много данных и желание постичь новейшее достижение в сфере искусственного интеллекта: глубокое обучение. Нейронные сети. Большие. Это не волшебная палочка Data science, это целая книга заклинаний ... что означает, что вам, наверно нужно перестать читать, если  вы всего лишь хотите построить линию регрессии таблицы 20 на 2.

Но трепещите, если вы хотите большего. TensorFlow используется для охоты на новые планеты, предотвращения слепоты, помогая врачам сканировать диабетическую ретинопатию и спасения лесов, предупреждая власти о признаках незаконной вырубки леса. Это то, на чем строятся AlphaGo и Google Cloud Vision, и это ваша тема. TensorFlow обладает исходным кодом, вы можете скачать его бесплатно и сразу же начать.



Открытая с помощью TensorFlow планета Kepler-90i делает систему Kepler-90 единственной известной системой с восемью планетами вокруг одной звезды. Пока не нашли другую систему восьми планетами, поэтому я предполагаю, что это означает, что мы пока привязаны к Kepler-90. Подробнее здесь.

# 2 Причудливый подход является необязательным

Я сама не своя от TensorFlow Eager.

Если вы пробовали TensorFlow в прежние времена и с воплями убежали от него, потому что вам приходилось кодить как ученому или как инопланетянину, а не как разработчику, возвращаааайтееесь!

Мгновенное исполнение (eager execution) в TensorFlow позволяет вам взаимодействовать с ним как настоящий программист на Python: вам дается вся непосредственность написания кода и отладки его строка за строкой, а не напряженное построение графиков. Я сама раньше была ученым (и, вполне возможно, инопланетянином), но я была в восторге от мгновенного исполнение TF когда он вышел. Угождает мгновенно!



# 3 Вы можете строить нейронные сети по очереди

Keras + TensorFlow = упрощенная конструкция нейронной сети!

Keras - это само удобство и простота прототипирования, TensorFlow они были давно нужны. Если вам нравится объектно-ориентированное мышление, и вам нравится строить нейронные сети по одному слою за раз, вам понравится tf.keras. В немногих строках кода ниже мы создали последовательную нейронную сеть со стандартными свистелками и пыхтелками в виде выпадающего списка (как нибудь я впаду в лирическое настроение и выдам вам свою метафору о выпадающих списках, в ней буду степлеры и грипп).

О, вам нравятся головоломки, не так ли? Терпение. Не думайте слишком много о степлерах.

# 4 Это не только Python

Хорошо, вы жаловались на одержимость TensorFlow Питоном уже некоторое время. Хорошие новости! TensorFlow теперь не только для питонщиков. Теперь он работает на многих языках, от R до Swift до JavaScript.

# 5 Вы можете делать все в браузере

Говоря о JavaScript, вы можете обучать и выполнять модели в браузере с помощью TensorFlow.js. Поботайте с классными демками я подожду тут вашего возвращения.




Оценка человеческой позы в реальном времени в браузере с помощью TensorFlow.js. Включите камеру для демонстрации здесь. Или не вставайте со стула. ¯ \ _ (ツ) _ / ¯ Вам решать.

# 6 Есть Lite версия для маленьких устройств

Так и не отнесли свой старинный комп в музей? Есть тостер? (Что-нибудь такое же бесполезное?) TensorFlow Lite позволяет исполнение модели на различных устройствах, в том числе мобильниках и интернета вещей, что дает вам более чем 3-кратное ускорение вывода по сравнению с оригинальным TensorFlow. Да, теперь вы можете получить машинное обучение на своем Raspberry Pi или на телефоне. В своей презентации Лоуренс смело показывает классификацию изображений на эмуляторе Android перед тысячами людей... и это работает.

1,6 секунды для вычисления? Да! Банан с вероятностью более 97%? Да! Туалетная бумага? Ну, я была в нескольких странах, где лист бумаги, типа того, который Лоуренс держит в руках, считаются за туалетную бумагу.

# 7 Специализированное оборудование улучшилось

Если вы устали ждать, пока ваш процессор завершит работу с вашими данными, чтобы обучить вашу нейронную сеть, вы можете теперь использовать свои аппаратные средства, специально разработанные для работы с облачными TPU. Т — значит тензор. Как и TensorFlow ... совпадение? Не думаю! Несколько недель назад Google анонсировала версии TPU в версии 3.

# 8 Новые потоки данных значительно улучшены

Что вы делаете с numpy? Если вы хотите сделать это в TensorFlow, но злитесь и бросаете, пространство имен tf.data теперь делает вашу обработку ввода в TensorFlow более выразительной и эффективной. tf.data дает вам быстрые, гибкие и простые в использовании конвейеры данных, синхронизированные с обучением.

# 9 Вам не нужно начинать с нуля

Вы знаете, что не очень интересно начать машинное обучение? Пустая новая страница в вашем редакторе и никакого образцового код примера на километры вокруг. С TensorFlow Hub вы можете использовать более эффективную версию проверенной временем традиции одалживать чужой код и называть его своим собственным (иначе известной как профессиональная разработка программного обеспечения).

TensorFlow Hub - это хранилище для повторно используемых предварительно обучаемых компонентов моделей машинного обучения, упакованных для однократного повторного использования. Угощайтесь!

Пока мы обсуждаеv сообщество и взаимопомощь, вам может быть интересно узнать, что TensorFlow только что получил официальный блог и канал YouTube.

Это завершает мое резюме, так что вот полный разговор, чтобы развлечь вас в течение следующих 42 минут

Оригинал статьи: hackernoon.com



Поделиться записью
Вверх