صفحه اصلی > همه مقالات و ژوپیترلب : تنسورفلو چیست؟ استفاده از TensorFlow در ابر فردوسی

تنسورفلو چیست؟ استفاده از TensorFlow در ابر فردوسی

تنسورفلو چیست

تنسورفلو (TensorFlow) همان نیروی جادو مانندی است که به ماشین‌ها قدرت یادگیری، تفکر و تصور می‌بخشد.

با ابر فردوسی همراه باشید تا با تعریف تنسورفلو (TensorFlow) و راه و رسم استفاده آسان و ارزان از آن، آشنا شوید.

تنسورفلو چیست؟ (TensorFlow)

تنسورفلو یکی از خروجی‌های موفق گوگل برین (پروژه هوش مصنوعی گوگل) بود که در سال ۲۰۱۵ توسط آپاچی منتشر گردید.

این فناوری در آموزش و ساخت مدل‌های یادگیری ماشین، به ویژه یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی مصنوعی کاربرد ویژه‌ای دارد.

بنابراین TensorFlow یک ابزار برنامه نویسی است که قابلیت یادگیری، پیشبینی و تولید محتوای منحصر به فرد و نزدیک به واقعیت دارد.

واحد سازنده تنسورفلو، Tensor Coreها هستند که در مقاله GPU A100 اشاراتی به آن داشته‌ایم. در ادامه ویژگی‌ های تنسورفلو را خواهیم خواند:

ویژگی‌ های تنسورفلو چیست؟

تنسورفلو (TensorFlow) یک چارچوب یادگیری ماشین جامع است که طیف گسترده‌ای از ویژگی ها را ارائه می‌‎دهد.

مجموع این ویژگی‌ها آن را به یک انتخاب محبوب برای توسعه و استقرار انواع مدل‌های هوش مصنوعی تبدیل کرده است:

وجود Tensor Core:

TensorFlow بر اساس مفهوم تانسورها بنا شده است که همان آرایه‌ها یا ماتریس‌های چند بعدی هستند.

این باعث ایجاد یک نمودار محاسباتی می‌شود که سرعت و شتاب بی‌سابقه‌ای را به عملیات‌های محاسباتی می‌دهد.

API های سطح بالا:

وجود API های سطح بالایی مانند Keras، فرآیند ساخت و آموزش مدل های یادگیری عمیق را ساده می‌کند.

Keras با TensorFlow یکپارچه شده است و به عنوان یک API سطح بالا برای امورات متنوعی توصیه می‌گردد.

API های سطح پایین:

تنسورفلو همچنین API های سطح پایینی را ارائه می‌دهد که انعطاف‌پذیری و کنترل بیشتری را روی معماری مدل و فرآیند آموزش ایجاد می‌کند.

سازگاری:

TensorFlow با TPU ،CPU و GPU سازگار است و به کاربران امکان می دهد از پردازش موازی برای سرعت بخشیدن به آموزش استفاده کنند.

استفاده از گراف محاسباتی:

تسورفلو از مفاهیم گراف محاسباتی برای نمایش عملیات‌های مختلف در مدل استفاده می‌کند؛ تا تغییرات و بهبودهای لازم در ساختار مدل با دقت بالا اعمال شوند.

جامعه و مستندات:

تنسورفلو دارای یک جامعه بزرگ و فعال از توسعه دهندگان است که اسناد و آموزش‌های زیادی را برای کمک به کاربران ارائه می‌دهند.

ادغام با TensorBoard:

TensorBoard یک ابزار تجسم ادغام شده با TensorFlow است که به کاربران امکان نظارت بر عملیات را می‌دهد.

با کمک این ویژگی، می‌توان جنبه‌های مختلف فرآیند آموزشی از جمله معیارها، منحنی‌های ضرر و نمودارهای محاسباتی را تجسم و نظارت کرد.

مدل‌های از قبل آموزش دیده:

TensorFlow Hub مخزن مدل‌ها و ماژول‌های از پیش آموزش دیده است که می‌توان آنها را در پروژه‌های جدید گنجاند و در زمان و منابع صرفه جویی کرد.

کوانتیزاسیون و هرس:

TensorFlow از تکنیک‌های کوانتیزاسیون و هرس مدل برای کاهش اندازه مدل‌ها و بهبود کارایی پشتیبانی می‌کند، و آنها را برای استقرار در محیط‌های با محدودیت منابع مناسب می‌سازد.

XLA (جبر خطی شتابدار):

XLA یک کامپایلر برای عملیات جبر خطی در TensorFlow است که می‌تواند محاسبات را بهینه کند و در نتیجه عملکرد را بهبود بخشد.

کاربردها و نحوه استقرار تنسورفلو چگونه است؟

نحوه استقرار تنسورفلو در پلتفرم تلفن همراه (TensorFlow Lite)، مرورگرهای وب (TensorFlow.js) و سرورها (TensorFlow Serving) است.

برنامه های افزودنی و کتابخانه‌هایی برای کارهای خاص مانند پردازش تصویر (TensorFlow Image)، پردازش زبان طبیعی (TensorFlow NLP) و… دارد.

قابلیت ادغام تنسورفلو با کتابخانه‌های معروف یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، مانند scikit-learn، OpenCV و PyTorch فراهم است.

تنسورفلو (TensorFlow) به خوبی با زبان پایتون ادغام شده و در پلتفرم ژوپیتر نوت بوک، گوگل کولب و ژوپیتر لب ابر فردوسی قابل استفاده است.

آخرین نسخه تنسورفلو چیست؟

آخرین نسخه تنسورفلو، TensorFlow 2.x نام دارد که بهبودهایی را در سهولت استفاده، انعطاف پذیری و عملکرد به ارمغان آورده است.

TensorFlow 2.x به‌طور پیش‌فرض از اجرای مشتاقانه استفاده می‌کند، که تکرار و اشکال‌زدایی مدل‌ها را با اجرای فوری عملیات آسان‌تر می‌کند.

تنسورفلو چگونه کار می کند؟

تنسورفلو (TensorFlow) به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا مدل‌های یادگیری عمیق بسازند. مراحل استفاده از TensorFlow را می‌توان این‌گونه دسته بندی کرد:

1. ساخت مدل: ابتدا توسعه‌دهنده یک مدل یادگیری عمیق را تعریف می‌کند. این مدل می‌تواند یک شبکه عصبی با لایه‌ها و واحدهای مختلف باشد.

2. گراف محاسباتی: مدل به صورت یک گراف محاسباتی نمایش داده می‌شود. این گراف نشان‌دهنده‌ی ارتباطات و عملیات‌های مختلف در مدل است.

در این گراف، گره‌ها (نودها) نمایانگر عملیات‌هایی مانند جمع، ضرب، تابع فعال‌سازی و… و یال‌ها (لینک‌ها) نمایانگر داده‌ها (تنسورها) هستند.

3. آموزش: با ارائه داده‌های آموزش به مدل، TensorFlow مدل را آموزش می‌دهد تا به خوبی وظیفه‌ مخصوص به خود را بشناسد.

4. پیش‌بینی: بعد از آموزش، می‌توان از مدل برای پیش‌بینی خروجی برای داده‌های جدید استفاده کرد.

5. اجرا بر روی سخت‌افزار: TensorFlow به صورت خودکار تصمیم می‌گیرد که گراف محاسباتی را بر روی کدام دستگاه سخت‌افزاری اجرا کند، مانند CPU، GPU یا TPU .

با این روند ساده، توسعه‌دهندگان می‌توانند به سرعت و به آسانی مدل‌های یادگیری عمیق بسازند و از آنها برای حل مسائل مختلف استفاده کنند.

استفاده از تنسورفلو (TensorFlow) در ابر فردوسی

امکان استفاده از تنسورفلو (TensorFlow) در ابر فردوسی فراهم است. اینک این سرویس با کیفیت و اقتصادی در اختیار شماست.

کافیست طبق مراحل ذکر شده در راهنمای ساخت ماشین مجازی در ابر فردوسی عمل کنید و سرویس ژوپیتر لب خود را فعال نمایید.

استفاده از تنسورفلو
برچسب ها :

شیرین رحیم دل

یک مترجم، محقق و نویسنده که به دنیای سرورهای ابری علاقه‌منده. پس با خیال راحت به مقالاتم اعتماد کن.
پست های مرتبط

پردازشگر گرافیک ابری

تفاوت گرافیک ابری با کارت گرافیک ساده چیست؟ چه کسانی نیاز به استفاده از سرورهای گرافیکی دارند؟ آیا سرورGPU به اندازه یک کارت گرافیک معمولی بازدهی دارد؟ سرویس پردازش گرافیکی ابری چیست؟ دسترسی به یک پردازنده گرافیکی قوی، یکی از اساسی‌ترین نیازها برای…

۱۵ فروردین ۱۴۰۳

همه چیز درباره کارت گرافیک مجازی

6. کارت گرافیک مجازی چیست؟ کارت گرافیک مجازی چه مزایا و معایبی دارد؟ اصلاً vGPU به درد چه کسانی می‌خورد؟ هجوم هوش مصنوعی به سمت استفاده از کارت گرافیک یکی از علل مهم ارزشمندتر شدن GPU بود…

۱۵ فروردین ۱۴۰۳

زیر و بم ابر خصوصی

در این مقاله به معرفی ابر خصوصی و مزیت‌های آن می‌پردازیم. ابر خصوصی امنیت بیشتری را برای سازمان‌ها به ارمغان می‌آورد اما به همان نسبت، هزینه‌های بیشتری هم دارد. در ادامه سعی کرده‌ایم تا به بیانی ساده،…

دیدگاهتان را بنویسید