Особенности TensorFlow
TensorFlow представляет собой библиотеку для машинного обучения, которая предоставляет возможность обучать искусственный интеллект с целью решения конкретных задач. Среди таких задач -- распознавание текстов и изображений, задачи кластеризации и классификации, популярные ныне задачи обработки больших данных. В чем же особенности этой библиотеки?
Сама по себе библиотека состоит из целого спектра инструментов, полезных в разных направлениях Deep/Machine learning. Но, конечно же, чаще всего TensorFlow используется при работе с нейросетями, причем поддерживаются нейронные сети разных видов: сверточные, рекуррентные и так далее. Но давайте все же перечислим основные особенности этой библиотеки:
- В TensorFlow модели представляются посредством графов, то есть математических абстракций, состоящих из вершин и путей между вершинами. В каком-то смысле, примитивный граф можно сравнить со схемой дороги между пунктами А и Б.
- Библиотека поддерживает работу с тензорами, что не может не радовать. Тензоры — многомерные структуры данных в направленном (векторном) пространстве. Посредством тензоров, в частности, можно описать пути графа.
- Вычисления выражаются в качестве потоковых данных через граф. Что это значит на практике? Да хотя бы то, что данные "перемещаются" по графу, то есть происходит передача данных по путям от вершины к вершине.
- TensorFlow способна успешно выполнять свои задачи при использовании мощности стандартного центрального процессора (CPU), а также путем использования мощности графического процессора (GPU), причем режимы можно переключать в коде. Также есть специальный тензорный процессор TPU, который создан разработчиками (доступен посредством облачных сервисов Google).
Хотите знать про TensorFlow больше? Обратите внимание на курсы в Otus, где представлен широкий выбор образовательных программ, связанных с машинным и глубоким обучением.
