Tensorflow là một đề tài gây tò mò lớn từ khi lĩnh vực trí tuệ nhân tạo bắt đầu phát triển mạnh mẽ trong thập kỷ gần đây. Đến ngày nay, Tensorflow đã trở thành một thư viện mã nguồn mở nổi tiếng toàn cầu trong lĩnh vực machine learning. Nếu bạn đang tìm kiếm thông tin chi tiết, không thể bỏ qua các kiến thức cơ bản về Tensorflow mà chúng tôi chia sẻ trong bài viết này.
Tìm hiểu Tensorflow là gì?
TensorFlow, là một thư viện nguồn mở phổ biến trong lĩnh vực học máy, đóng vai trò quan trọng trong việc tăng cường hiệu suất và làm cho quá trình phát triển mô hình trở nên nhanh chóng và thuận lợi hơn. Sự ứng dụng của nó đã lan rộng trong cộng đồng học máy, đặc biệt là khi trí tuệ nhân tạo được tích hợp vào chương trình giảng dạy ở các trường đại học, tạo nên sự nổi tiếng và sự sử dụng phổ biến trong lĩnh vực giáo dục.
Được sáng tạo và phát triển bởi đội ngũ chuyên gia tại Google, đặc biệt là nhóm Google Brain, TensorFlow được thiết kế để đáp ứng các yêu cầu của cả nghiên cứu và sản xuất một cách hiệu quả nhất. Giấy phép hoạt động của TensorFlow đã được cấp vào tháng 11 năm 2015, đánh dấu bước tiến quan trọng trong sự phát triển của công cụ này.
Nên hiểu Tensorflow là gì?
Ngày nay, Tensorflow được coi là một công cụ trung gian quan trọng cho việc thực hiện tính toán đối với các lượng dữ liệu lớn trong lĩnh vực sản xuất và đã trở thành một công cụ không thể thiếu trong lĩnh vực Machine Learning. Điều này giúp đáp ứng nhanh chóng các yêu cầu về học tập và nghiên cứu trong cộng đồng.
Tensorflow cũng được hiểu theo góc độ phân chia với các khái niệm liên quan, trong đó “Tensor” được định nghĩa là một loại cấu trúc dữ liệu có sẵn trong thư viện Tensorflow. Cấu trúc này không chỉ giữ các giá trị dữ liệu mà còn mô tả và điều chỉnh chúng theo nhiều cách khác nhau để tương thích với các loại dữ liệu cụ thể.
Cấu trúc dữ liệu của Tensor bao gồm ba thuộc tính quan trọng: Bậc (Rank), chiều (Shape), và loại dữ liệu (Data Type). Bậc thể hiện số chiều của Tensor, chiều mô tả kích thước của mỗi chiều, và loại dữ liệu xác định các giá trị có thể được lưu trữ trong Tensor. Sự hiểu biết về các thuộc tính này giúp người sử dụng tối ưu hóa Tensorflow cho nhu cầu cụ thể của họ, làm cho quá trình học tập và nghiên cứu trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn.
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, nó mở ra khả năng cho các lập trình viên tạo ra biểu đồ luồng dữ liệu (dataflow graph). Biểu đồ này không chỉ mô tả cấu trúc của cách dữ liệu di chuyển qua biểu đồ, mà còn minh họa cách chúng có thể chuyển qua một loạt các node đang xử lý. Mỗi node trong biểu đồ đại diện cho một phép toán hoặc quy trình cụ thể, trong khi các kết nối giữa các node, thường được gọi là “edge,” thể hiện các mảng dữ liệu đa chiều.
Cụ thể, mỗi kết nối hoặc cạnh giữa các node được xem xét như một mảng dữ liệu đa chiều trong Tensorflow. Điều này mang lại khả năng mô hình hóa và quản lý dữ liệu hiệu quả trong quá trình thực hiện các phép toán.
Tensorflow không chỉ đưa ra khả năng này mà còn cung cấp mọi thứ cho lập trình viên thông qua ngôn ngữ Python. Ngôn ngữ này đem đến nhiều tiện ích giúp hiểu rõ cách các trừu tượng cấp cao có thể kết hợp và tương tác với nhau. Trong Tensorflow, cả node và tensor đều được xem xét như các đối tượng của Python. Điều này có nghĩa là mọi ứng dụng Tensorflow là một phần của hệ thống Python và tận dụng những lợi ích của ngôn ngữ này.
Cách thức hoạt động của Tensorflow khá đơn giản
Các operation toán học thực sự thì thường không được thi hành bằng Python. Những thư viện biến đổi thường không có sẵn thông qua TensorFlow được viết bằng các binary C++ có hiệu suất cao.
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.
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
Ngoài ra, TensorFlow còn có nhiều cải tiến mang đến sự hậu thuẫn từ các ekip thương mại hạng A có tại Google. Nhờ vậy, Google không ngừng tiếp lửa cho tiến độ hoạt động được nhanh chóng cho sự phát triển của các dự án đằng sau. Từ đó, tạo ra các phục vụ độc đáo xung quanh TensorFlow để nó có thể dễ dàng sử dụng cũng như deploy như: silicon PTU để gia tăng tốc độ đám mây Google, 1 online hub khi chia sẻ các model được tạo với: framework,…
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.
Các thành phần chính trong thư viện nguồn mở TensorFlow là gì?
Để tạo và sử dụng TensorFlow cơ bản, quá trình này có thể được phân chia thành hai giai đoạn chính: Construction Phase (Giai đoạn Xây dựng) – nơi một mô hình tính toán được tạo ra, và Execution Phase (Giai đoạn Thực thi) – nơi mô hình vừa được xây dựng được chạy.
Trong quá trình xây dựng một chương trình TensorFlow, các bước cần thực hiện bao gồm:
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 2: Để tính hàm F, bạn cần tạo ra một chương trình toán học chứa thông tin từ hai biến số X và y, được gọi là các nút mạng hoặc biến số, trong đó có sự xuất hiện của hằng số không đổi 2. Tùy thuộc vào yêu cầu cụ thể của phương trình, bạn có thể xây dựng chương trình theo 3 phương trình toán cụ thể hoặc theo nhiều cách khác nhau.
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
Từ thông tin được trình bày trong bài viết, có vẻ như bạn đã có hiểu biết về TensorFlow, phải không? Hy vọng rằng qua những kiến thức này, bạn đã có cái nhìn tổng quan về cơ bản của TensorFlow và cũng biết cách áp dụng nó một cách hiệu quả. Nếu bạn đang mạnh dạn hướng tới những thách thức lập trình phức tạp hơn, việc hiểu sâu về TensorFlow sẽ là một lợi thế quan trọng khi bạn tìm kiếm cơ hội nghề nghiệp mới!
