Tensorflow là gì? Kiến thức cơ bản cần biết về TensorFlow

Tensorflow là gì là một trong những điều được rất nhiều người thắc mắc từ khi lĩnh vực trí tuệ nhân tạo bùng nổ trong thập kỷ qua. Cho đến hiện nay thì Tensorflow được xem như một thư viện mã nguồn mở dành riêng cho machine learning nổi tiếng nhất trên thế giới. Nếu như bạn đang cần tìm hiểu kỹ lưỡng xem thì không nên bỏ qua các kiến thức về Tensorflow cơ bản mà ITNavi chia sẻ trong bài viết sau. 

Nên hiểu Tensorflow là gì?

Tensorflow cơ bản là một thư viện dạng nguồn mở được sử dụng rất phổ biến trong lĩnh vực học máy - Machine Learning giúp gia tăng tốc độ nhanh chóng và dễ dàng hơn. Một khi trí tuệ nhân tạo được đưa vào trong giảng dạy tại các trường đại học thì sẽ trở nên nổi tiếng và được dùng phổ biến trong giao dục. 

Tensorflow  được tạo ra và phát triển bởi đội ngũ chuyên viên của Google mà cụ thể là Google Brain. Nó được tạo ra với mục đích chính là sử dụng cho các nhu cầu nghiên cứu và áp dụng trong sản xuất sao cho hiệu quả nhất. Tensorflow được cấp phép hoạt động vào tháng 11 năm 2015.

Nên hiểu Tensorflow là gì?

Ngoài ra, Tensorflow còn được hiểu khi phân tách với các khái niệm có liên quan là: Tensor được hiểu là một loại cấu trúc dữ liệu được tập hợp trong một thư viện mà ở đó chính là Tensorflow. Trong số đó, cấu trúc của dữ liệu sẽ được miêu tả rồi điều chỉnh theo nhiều cách sao cho phù hợp nhất với các kiểu dữ liệu này.  Và, cấu trúc dữ liệu này sẽ bao gồm 3 thuộc tính chính là: Bậc, chiều và loại dữ liệu. 

Chúng tôi xin giới thiệu tới bạn một số việc làm hot nhất

+ Việc làm Python với nhiều đãi ngộ hấp dẫn

+ Việc làm ios lương cao nhất hiện nay

Tuyển dụng Unity lương cao chế độ hấp dẫn

Kiến trúc và cách hoạt động của Tensorflow là gì?

Kiến trúc của Tensorflow là gì?

Kiến trúc của Tensorflow cơ bản bao gồm 3 phần chính là: 

• Tiền xử lý dữ liệu
• Dựng model
• Train và ước tính model 

Cách hoạt động của Tensorflow là gì?

Khi Tensorflow hoạt động sẽ cho phép các lập trình viên có thể tạo ra dataflow graph, cũng như cấu trúc mô tả làm sao để cho dữ liệu có thể di chuyển qua 1 biểu đồ; hoặc di chuyển qua 1 seri mà các node đang xử lý. Mỗi một node có trong đồ thị thường đại diện cho 1 operation toán hoặc và mỗi kết nối thường hay edge giữa các node với nhau.

Từ đó, mỗi kết nối hoặc edge giữa các node được xem là mảng dữ liệu đa chiều.  Tensorflow sẽ cung cấp tất cả mọi điều đến cho lập trình viên dựa theo phương thức của ngôn ngữ Python. Ngôn ngữ này sẽ cung cấp nhiều cách tiện lợi để ta có thể hiểu được nên làm thế nào cho các high-level abstractions có thể kết hợp được với nhau. Node cũng như tensor có trong Tensorflow chính là đối tượng của Python. Và, mọi ứng dụng Tensorflow bản thân chúng chính là một ứng dụng Python. 

Cách thức hoạt động của Tensorflow khá đơn giản

Ngoài ra, Python chỉ điều hướng cho các lưu lượng giữa các phần cũng như cung cấp các high-level abstraction lập trình để có thể nối chúng lại với nhau.  Train thường phân tán dễ chạy hơn nhờ vào API mới và sự hỗ trợ cho TensorFlow Lite để cho phép việc triển khai các mô hình trên với nhiều nền tảng khác nhau. 

Bạn đọc tham khảo thêm: ES6 là gì? Tổng quan thông tin về ES6 không nên bỏ lỡ

Lợi ích khi sử dụng Tensorflow là gì?

Sử dụng TensorFlow sẽ mang lại nhiều lợi ích quan trọng cho việc lập trình machine learning chính là abstraction. Thay vì phải đối phó với các tình huống rườm rà từ việc phải thực hiện triển khai các thuật toán hay tìm ra biện pháp hợp lý nhất để có thẻ chuyển output của một chức năng sang kiểu input đối với một chức năng khác.

Lúc này thì bạn có thể tập trung vào phần logic tổng thể của ứng dụng hơn; lúc này thì TensorFlow sẽ chăm sóc những phần còn lại thay cho bạn.  Ngoài ra, TensorFlow còn cung cấp những tiện ích giúp bổ sung cho các lập trình viên cần phải debug cũng như đảm bảo cho bạn có thể suy xét được các ứng dụng TensorFlow.

Không những thế, chế độ enger execution cho phép bạn có thể đánh giá cũng như sửa đổi được operation của biểu đồ theo cách riêng biệt nhất và minh bạch.  Bởi vậy, thay vì phải dựng toàn bộ biểu đồ dưới dạng đối tượng độc lập vốn khá mơ hồ hoặc cần phải đưa ra đánh giá chung tổng thể.  Ngoài ra, 1 trong những tính năng độc đáo khác của TensorFlow là TensorBoard; nó sẽ cho bạn quan sát 1 cách trực tiếp liên quan đến những gì mà TensorFlow đang làm. 

Lợi ích TensorFlow mang lại

Lưu ý: Một trong những công việc cần phải training vài chi tiết liên quan đến việc triển khai TensorFlow rồi làm cho nó rất khó quyết định được kết quả training model hoàn toàn. Đôi khi một model thường được training sẵn trên hệ thống khác, ngay cả khi chúng được cung cấp các dữ liệu như nhau. 

Các nguyên nhân dành cho điều này cũng chính là ê xích hoặc 1 số hành vi nếu như không được xác định khi sử dụng GPU. Điều này có nghĩa rằng, các vấn đề này có thể giải quyết được và đội ngũ của TensorFlow cũng đang xem xét việc kiểm soát nhiều hơn để tạo nên sự ảnh hưởng cho tính quyết định trong lúc làm việc.  Nếu như sử dụng TensorFlow thì người dùng có thể thoải mái truy cập vào các loại tài liệu khác; từ đó thúc đẩy nhanh cho tốc độ phát triển với các trí tuệ nhân tạo. 

Bạn đọc tham khảo thêm: Flux là gì? Cách xây dựng ứng dụng với Flux đơn giản

Các thành phần chính trong thư viện nguồn mở TensorFlow là gì?

Để có thể tạo ra và sử dụng TensorFlow cơ bản thì cần phân chia chúng thành 2 phần chính là: Construction Phase-nó được hiểu là một mô hình tính toán và phần tử thứ 2 bạn có thể đề cập là: Execution Phase. Nó sẽ được hiểu là chạy mô hình vừa mới được xây dựng xong.Trong đó, thì các bước sẽ được thực hiện ở một chương trình TensorFlow bao gồm các bước cần thực hiện là: 

Bước 1: Xuất TensorFlow bằng những thuật toán>Import TensorFlow as if. Thực tế, thì nó sẽ cho thấy rằng TensorFlow thường sử dụng các ngôn ngữ lập trình Python cho mục đích phục vụ lập trình; tuy nhiên nó không có sẵn trong đó bởi vậy mà khi sử dụng thì ngôn ngữ lập trình cần phải xuất TensorFlow. 

TensorFlow được cấu thành bởi nhiều thành phần

Bước 3: Tiến hành chạy mô hình mà bạn xây dựng bằng việc tạo thêm được hàm tính toán khác cho việc lập giá trị biến số X và Y nhằm tìm kiếm đáp án cho hàm F. Tiếp đó, điều bạn cần làm tiếp theo là sử dụng hàm Global variable Initializer để có thể khởi tạo cho các biến trong thuật toán đó.  Với 3 bước áp dụng như trên thì việc xây dựng một chương trình đơn giản sẽ mang lại tác dụng lớn đối với TensorFlow khi tính toán và cả nghiên cứu. 

Tổng kết

Thông qua những nội dung mà bài viết trên cung cấp thì chắc hẳn bạn đã biết TensorFlow là gì rồi đúng không? Hy vọng, từ những kiến thức này thì bạn đã nắm rõ về TensorFlow cơ bản cũng như biết cách sử dụng TensorFlow sao cho hiệu quả nhất. Nếu muốn tiến xa hơn nữa trong các công việc liên quan đến lập trình thì hiểu rõ về TensorFlow sẽ mang lại lợi thế nhất định khi tìm kiếm việc làm đấy!