Một trong những thư viện nổi tiếng mà bạn không thể bỏ qua khi tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo (AI) chính là TensorFlow. Nếu bạn mới bắt đầu tìm hiểu về TensorFlow là gì cũng như những vấn đề xung quanh, bài viết chi tiết dưới đây của topviecit.vn sẽ giải đáp giúp bạn.
Tổng quan về TensorFlow là gì?
Khái niệm TensorFlow là gì?
Để hiểu theo cách đơn giản nhất, TensorFlow chính là một thư viện chữa các mã nguồn mở, những mã nguồn này sẽ phục vụ chính cho hoạt động của Machine Learning. TensorFlow được Google xây dựng và phát triển, do đó bạn có thể hoàn toàn yên tâm về sự ổn định của thư viện này khi sử dụng.
Về lịch sử ra đời, TensorFlow được cấp phép vào tháng 11/2015. TensorFlow ra đời khi Google nhận ra rằng, họ có thể dùng deep learning để giúp cải thiện hơn các dịch vụ mà họ được cung cấp.
Từ đó, Google bắt đầu xây dựng framework với tên gọi là TensorFlow. Framework này sẽ giúp cho các lập trình viên, nhà phát triển có thể cùng làm việc với nhau ở một mô hình trí tuệ nhân tạo. Sau này, TensorFlow được phát triển và mở rộng hơn. Tính đến thời điểm hiện tại, thư viện này đã và đang được sử dụng khá phổ biến.
Xem thêm: Sự Khác Biệt Giữa Deep Learning Và Machine Learning Là Gì?
Các thành phần có trong TensorFlow
Trong TensorFlow sẽ có 2 thành phần chính, bao gồm các biểu đồ và Tensor. Cụ thể như sau:
Tensor
Các phép tính được thực hiện trong TensorFlow đều liên quan đến Tensor. Một tensor sẽ có 1 vector/ma trận đại diện cho các dữ liệu. Những giá trị thuộc 1 tensor sẽ có kiểu dữ liệu giống nhau. Tensor được khởi nguồn từ dữ liệu đầu vào/kết quả của một phép tính. Tất cả các hoạt động của một tensor sẽ được tiến hành trên 1 biểu đồ.
Biểu đồ
Chính là tập hợp các phép tính liên tiếp diễn ra. Ngoài ra, biểu đồ còn mô tả các phép tính chuỗi trong quá trình đào tạo. Một số ưu điểm của biểu đồ có thể kể đến như:
- Biểu đồ sẽ được thực hiện chạy ở nhiều GPU hoặc CPU hoặc hệ điều hành di động.
- Biểu đồ cũng có tính di động, do đó có thể duy trì được các tính toán để lưu lại sử dụng trong tương lai hoặc sử dụng ngay lập tức.
- Những tính toán của biểu đồ sẽ được thể hiện bằng kết nối các tensor lại với nhau.
>>>Xem thêm: Heroku Là Gì? Chi Tiết Về Nền Tảng Đám Mây Heroku
Các lợi ích khi sử dụng TensorFlow là gì?
Hiện nay, TensorFlow được sử dụng khá phổ biến bởi những lợi ích như sau:
Đem lại cái nhìn tổng quan hơn về dữ liệu: TensorFlow giúp cho các nhà phân tích dữ liệu, các nhà phát triển có góc nhìn toàn cảnh hơn về các mô hình machine learning. Từ đó, họ có thể xem xét được yếu tố có nên áp dụng những dữ liệu đó hay không.
Hướng xử lý dữ liệu chỉnh sửa dễ dàng hơn: TensorFlow được Google trang bị cho tính năng Eager Execution, với tính năng này, lập trình viên sẽ dễ dàng đánh giá được hướng xử lý dữ liệu, sửa chữa từng phần dễ dàng hơn.
Được sự bảo đảm từ Google: Là một thư viện được phát triển từ ông lớn Google, TensorFlow có tiềm năng sẽ phát triển tốt hơn trong giai đoạn tương lai. Bên cạnh đó, những tính năng có sẵn của TensorFlow sẽ giúp tăng tốc hiệu suất đám mây Google, chia sẻ những mô hình về machine learning qua 1 kênh online tiện lợi hơn.
Nguyên lý của TensorFlow là gì?
Về nguyên lý của TensorFlow, bạn sẽ cần lưu ý về 3 khía cạnh chính. Bao gồm cách thức hoạt động, kiến trúc và các bước để thực hiện chương trình.
Cách thức hoạt động TensorFlow là gì?
Nguyên lý, cách thức của TensorFlow rất đơn giản. Để dễ hiểu hơn, bạn có thể hình dung rằng, TensorFlow sẽ giúp cho người dùng có thể tạo ra được các biểu đồ luồng dữ liệu, các cấu trúc mô tả tùy thuộc vào yêu cầu. Đây cũng chính là một trong những lý do mà TensorFlow vẫn được xem là một framework.
Khi thực hiện điều đó, các khung trong TensorFlow sẽ hướng dẫn cho dữ liệu có thể đi qua biểu đồ/series nodes đang xử lý. Mỗi nodes lúc này đại diện cho một thuật toán (hoạt động toán học) cần được xử lý.
TensorFlow giúp cho các IT tạo ra các dataflow graph. Thư viện này cũng giúp cho các lập trình viện tạo cấu trúc mô tả. TensorFlow sẽ đem những thông tin này đến với lập trình viên thông qua ngôn ngữ lập trình Python. Do đó, các đối tượng như nodes, tensor,… cũng sẽ là đối tượng thuộc Python.
>>>Xem thêm: Elasticsearch Là Gì? Tìm Hiểu Về Ưu Nhược Điểm Của ES
Kiến trúc và các bước thực hiện TensorFlow
Một TensorFlow thường sẽ có kiến trúc gồm 3 phần chính. Bao gồm:
- Xử lý trước các dữ liệu.
- Xây dựng các mô hình phù hợp.
- Đào tạo, ước tính các mô hình.
Để thực hiện chương trình TensorFlow, bạn sẽ cần làm theo các bước sau:
Bước 1: Xuất TensorFlow bằng các thuật toán cần thiết.
Bước 2: Xây dựng các phương trình toán học, đảm bảo những phương trình này có thể tính được hàm F. Những phương trình toán học này thường sẽ bao gồm hằng số x, y (các nút mạng/biến số) và không đổi.
Bước 3: Chạy mô hình đã xây dựng trước đó bằng cách thêm hàm tính toán khác lập giá trị biến số x,y. Bước này sẽ giúp bạn tìm được đáp án của hàm F.
Bước 4: Sử dụng hàm Global variable Initializer khởi tạo các biến trong thuật toán.
Trên đây là một số thông tin liên quan đến thư viện TensorFlow được sử dụng nhiều trong ngành trí tuệ nhân tạo. Hy vọng với bài viết này, bạn sẽ hiểu TensorFlow là gì và vận dụng thư viện này vào dự án của mình hiệu quả hơn. Đừng quên truy cập vào TopCV để cập nhật những tin tức thú vị và cơ hội việc làm IT hấp dẫn, lương cao nhé!
Xem thêm bài viết cùng chủ đề:
>>> Back-End Developer Là Gì? Làm Back-End Cần Học Những Gì?
>>> Ngôn Ngữ Máy Tính Là Gì? Ứng Dụng Như Thế Nào?
Hình ảnh: Sưu tầm
