Khi trí tuệ nhân tạo đang bước vào thời kỳ bùng nổ, machine learning là một xu hướng đang được quan tâm hàng đầu trong lĩnh vực công nghệ hiện nay. Nhắc đến machine learning, chúng ta không thể bỏ quên thư viện nổi tiếng TensorFlow. Để hiểu rõ hơn về TensorFlow, các bạn hãy tham khảo bài viết bên dưới nhé!
TensorFlow là gì?
Định nghĩa TensorFlow
Tensorflow là một thư viện có mã nguồn mở, được dùng để tính toán machine learning với quy mô lớn. TensorFlow kết hợp một loạt các mô hình và thuật toán machine learning cùng deep learning, từ đó làm cho chúng trở nên hữu ích bằng những phép toán. TensorFlow sử dụng Python để cung cấp một API front-end thuận tiện cho việc xây dựng các ứng dụng với framework, đồng thời thực thi các ứng dụng đó bằng ngôn ngữ C++ để đạt hiệu suất cao hơn.
TensorFlow cho phép các nhà phát triển tạo một biểu đồ để thực hiện các tính toán. Mỗi nút trong biểu đồ đại diện cho một phép toán và mỗi kết nối đại diện cho dữ liệu. Do đó, thay vì xử lý các chi tiết nhỏ như tìm cách thích hợp để chuyển đầu ra của một chức năng với đầu vào của chức năng khác, nhà phát triển có thể tập trung vào logic tổng thể của ứng dụng.
Lịch sử ra đời của TensorFlow
Nhiều năm trước, Google nhận ra rằng họ có thể sử dụng deep learning để cải thiện các dịch vụ của mình.
Từ đó, họ bắt đầu xây dựng một framework có tên là TensorFlow cho phép các nhà phát triển làm việc cùng nhau trên một mô hình AI. Sau khi được phát triển và mở rộng, TensorFlow đã được rất nhiều người sử dụng.
Tensorflow được công bố lần đầu tiên vào cuối năm 2015, trong khi phiên bản ổn định đầu tiên xuất hiện vào năm 2017. Đây là một mã nguồn mở theo giấy phép Apache Open Source. Người dùng có thể sử dụng, sửa đổi và phân phối lại phiên bản TensorFlow đã sửa mà không phải trả bất cứ thứ gì cho Google.
Cách thức hoạt động của TensorFlow
Cách thức hoạt động của của TensorFlow
TensorFlow cho phép bạn xây dựng biểu đồ và cấu trúc luồng dữ liệu để mô tả cách dữ liệu di chuyển qua biểu đồ hoặc di chuyển qua một seri mà các node đang xử lý. Mỗi một node trong đồ thị đại diện cho một operation toán học, có thể gọi đây là mảng dữ liệu đa chiều hay tensor.
TensorFlow sẽ cung cấp tất cả thông tin cho lập trình viên bằng ngôn ngữ lập trình Python. Python có nhiệm vụ điều phối các luồng công việc và kết nối chúng lại với nhau. Các node và tensor có trong TensorFlow cũng là những đối tượng của Python.
Kiến trúc TensorFlow
Kiến trúc TensorFlow có 3 phần gồm:
- Xử lý trước dữ liệu
- Xây dựng mô hình
- Đào tạo và ước tính mô hình
Các bước thực hiện chương trình TensorFlow
Bước 1: Tiến hành xuất TensorFlow bằng những thuật toán > Import TensorFlow as if
Bước 2: Bạn bắt đầu xây dựng phương trình toán học để có thể tính hàm F. Phương trình này sẽ bao gồm một vài thông tin như: x và y hay còn gọi là những nút mạng hoặc biến số và cũng là 2 là hằng số không đổi.
Bước 3: Tiến hành cho chạy mô hình mà bạn xây dựng bằng việc tạo thêm các hàm tính toán khác cho việc lập giá trị biến số x và y để tìm kiếm đáp án cho hàm F. Cuối cùng, bạn cần sử dụng hàm Global variable Initializer để có thể khởi tạo cho các biến trong thuật toán đó.
Các giai đoạn chạy mô hình của TensorFlow
TensorFlow yêu cầu cả phần cứng và phần mềm. Có thể chia thành các giai đoạn gồm:
Giai đoạn phát triển: Giai đoạn này là khi bạn bắt đầu đào tạo. Việc đào tạo có thể được thực hiện trên máy tính để bàn hoặc laptop.
Giai đoạn chạy: Sau khi đào tạo xong, Tensorflow có thể được chạy trên nhiều nền tảng khác nhau. Bạn có thể chạy trên:
- Máy tính để bàn có hệ điều hành Windows, MacOS hoặc Linux
- Đám mây dưới dạng dịch vụ web
- Các thiết bị di động có hệ điều hành iOS và Android
Ngoài ra, bạn cũng có thể đào tạo TensorFlow trên nhiều máy, sau đó có thể chạy nó trên một máy khác.
Mô hình được đào tạo và sử dụng trên GPU. Ban đầu, GPU đầu được thiết kế cho các trò chơi điện tử. Vào cuối năm 2010, các nhà nghiên cứu Stanford đã phát hiện ra rằng GPU cũng rất phù hợp trong các phép toán ma trận và đại số vì thực hiện các loại tính toán này rất nhanh. TensorFlow tính toán phép nhân ma trận rất nhanh vì chúng có thể được viết bằng C ++. Tuy nhiên, TensorFlow thường được truy cập và điều khiển bởi các ngôn ngữ khác chủ yếu là Python.
Cuối cùng, một tính năng quan trọng của TensorFlow là TensorBoard. TensorBoard cho phép theo dõi đồ họa và trực quan tất cả những gì TensorFlow đang thực hiện.
Tại sao nên sử dụng Tensorflow?
Cho bạn một cái nhìn tổng quan về dữ liệu của mình
Những biểu đồ hướng xử lý dữ liệu được tạo ra từ TensorFlow sẽ giúp các nhà phân tích dữ liệu có một góc nhìn đầy đủ hơn về các mô hình machine learning và xem xét có nên áp dụng vào dữ liệu của mình hay không. Bạn chỉ cần tập trung vào tính logic tổng thể của ứng dụng hơn là tập trung vào các quy trình được thực hiện.
Chỉnh sửa hướng xử lý dữ liệu dễ dàng
TensorFlow còn được trang bị tính năng Eager execution, nhờ có tính năng này, các lập trình viên có thể dễ dàng đánh giá và chỉnh sửa từng phần trong biểu đồ hướng xử lý dữ liệu. Bên cạnh đó, Eager execution còn cho phép bạn đánh giá được tác động của việc thay đổi lên tổng thể quy trình xử lý dữ liệu của bạn.
Là một công nghệ do Google phát triển
Nhờ có Google, những tính năng của TensorFlow có thể phát triển tốt hơn trong tương lai. Bên cạnh đó, bạn có thể tận dụng những tính năng có sẵn trong TensorFlow để tăng tốc hiệu suất đám mây Google và chia sẻ các mô hình machine learning thông qua 1 kênh online (online hub).
Các thành phần của TensorFlow
Tensor
Trong Tensorflow, tất cả các phép tính đều liên quan đến các tensor. Một tensor có thể là một vectơ hoặc ma trận đa chiều và đại diện cho tất cả các loại dữ liệu. Tất cả các giá trị trong một tensor có kiểu dữ liệu giống hệt nhau. Hình dạng của dữ liệu là kích thước các mảng hoặc ma trận.
Một tensor có thể bắt nguồn từ những dữ liệu đầu vào hoặc kết quả của một phép tính. Trong TensorFlow, tất cả các hoạt động được tiến hành bên trong một biểu đồ. Biểu đồ là tập hợp các phép tính diễn ra liên tiếp. Mỗi thao tác được gọi là một nút và chúng kết nối với nhau.
Biểu đồ
Biểu đồ tập hợp và mô tả tất cả các phép tính chuỗi đã được thực hiện trong quá trình đào tạo. Biểu đồ có rất nhiều ưu điểm như:
- Được thực hiện để chạy trên nhiều CPU hoặc GPU và thậm chí cả hệ điều hành di động
- Tính di động của biểu đồ cho phép duy trì các tính toán để sử dụng ngay lập tức hoặc được lưu lại để thực hiện trong tương lai.
- Tất cả các tính toán trong biểu đồ được thực hiện bằng cách kết nối các tensor với nhau
- Một tensor sẽ có một nút và một cạnh. Nút có chức năng thực hiện phép toán và tạo ra kết quả đầu cuối. Các cạnh có nhiệm vụ giải thích các mối quan hệ đầu vào / đầu ra giữa các nút.
Có thể xem TensorFlow là một trong những nguồn kiến thức quan trọng đối với các lập trình viên trong thời đại trí tuệ nhân tạo đang ngày một phát triển. Bài viết trên đã cung cấp cho bạn cái nhìn tổng quan về TensorFlow, hy vọng đây sẽ là nền tảng để bạn nghiên cứu sâu hơn về thư viện này nhé!
FAQs về TensorFlow
Tại sao TensorFlow lại phổ biến?
TensorFlow là thư viện tốt nhất vì được xây dựng để ai cũng có thể truy cập được. Thư viện TensorFlow kết hợp các API khác nhau để xây dựng kiến trúc deep learning ở quy mô lớn như CNN hoặc RNN. Bên cạnh đó, công cụ này rất hữu ích để gỡ lỗi chương trình. Đó chính là lý do vì sao TensorFlow phổ biến.
TensorFlow có dễ sử dụng không?
Có. TensorFlow giúp người mới bắt đầu và các chuyên gia dễ dàng tạo các mô hình học máy cho máy tính để bàn, thiết bị di động, web và đám mây.
TensorFlow sử dụng ngôn ngữ C++ hay Python?
Google đã xây dựng phần mềm TensorFlow cơ bản bằng ngôn ngữ lập trình C++. Nhưng trong quá trình phát triển các ứng dụng cho công cụ AI này, các lập trình viên vẫn có thể sử dụng Python, đây là loại ngôn ngữ phổ biến nhất trong nghiên cứu deep learning.
TensorFlow phù hợp với hệ điều hành nào?
TensorFlow có thể chạy trên các hệ điều hành như: Windows, MacOS, Linux.
CÔNG TY CỔ PHẦN TẬP ĐOÀN TINO
- Trụ sở chính: L17-11, Tầng 17, Tòa nhà Vincom Center, Số 72 Lê Thánh Tôn, Phường Bến Nghé, Quận 1, Thành phố Hồ Chí Minh
Văn phòng đại diện: 42 Trần Phú, Phường 4, Quận 5, Thành phố Hồ Chí Minh - Điện thoại: 0364 333 333
Tổng đài miễn phí: 1800 6734 - Email: sales@tino.org
- Website: www.tino.org
