کتابخانه نرم‌افزاری TensorFlow چیست؟

مقدمه ای بر TensorFlow

TensorFlow یک چارچوب متن‌باز برای یادگیری ماشین (ML) و هوش مصنوعی (AI) است که توسط Google Brain توسعه داده شده است. این چارچوب برای تسهیل توسعه مدل‌های یادگیری ماشین، به ویژه مدل‌های یادگیری عمیق، با ارائه ابزارهایی برای ساخت، آموزش و استقرار آسان آنها در پلتفرم‌های مختلف طراحی شده است.

TensorFlow طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها را از پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی کامپیوتر (CV) گرفته تا پیش‌بینی سری‌های زمانی و یادگیری تقویتی پشتیبانی می‌کند.

Tensor Flow یک کتابخانه نرم‌افزاری متن‌باز است که توسط گوگل برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق توسعه داده شده است. این کتابخانه به طور گسترده توسط دانشمندان داده، توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و مربیان برای کارهای مختلف، از جمله موارد زیر، استفاده می‌شود:

ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین:

Tensor Flow یک چارچوب انعطاف‌پذیر برای طراحی و آموزش شبکه‌های عصبی و سایر الگوریتم‌های یادگیری ماشین ارائه می‌دهد.

کاربردهای یادگیری عمیق:

این کتابخانه به ویژه برای کارهای یادگیری عمیق مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی (NLP) و تشخیص گفتار مناسب است.

محاسبات عددی:

می‌تواند محاسبات عددی در مقیاس بزرگ را با استفاده از نمودارهای جریان داده انجام دهد، که در آن گره‌ها نشان دهنده عملیات ریاضی و لبه‌ها نشان دهنده آرایه‌های داده چند بعدی (تانسورها) هستند.

استقرار:

TensorFlow امکان استقرار مدل‌های آموزش دیده را در پلتفرم‌های مختلف، از جمله CPUها، GPUها، TPUها (واحدهای پردازش تانسور) و حتی دستگاه‌های تلفن همراه و تعبیه شده فراهم می‌کند.

ویژگی‌های کلیدی TensorFlow عبارتند از:

1. مقیاس‌پذیری

Tensor Flow برای مقیاس‌پذیری در پلتفرم‌های مختلف از دسکتاپ و سرور گرفته تا دستگاه‌های تلفن همراه و سیستم‌های تعبیه‌شده طراحی شده است. این فریم‌ورک از محاسبات توزیع‌شده پشتیبانی می‌کند و به مدل‌ها اجازه می‌دهد تا به طور مؤثر روی مجموعه داده‌های بزرگ آموزش ببینند.

2. اکوسیستم جامع

TensorFlow مجموعه‌ای گسترده از ابزارها و کتابخانه‌ها از جمله موارد زیر را ارائه می‌دهد:

TensorFlow Core (هسته): API پایه برای TensorFlow که به کاربران امکان تعریف مدل‌ها، ساخت محاسبات و اجرای آنها را می‌دهد.
Keras: یک API سطح بالا برای ساخت شبکه‌های عصبی که بر روی Tensor Flow اجرا می‌شود و توسعه مدل را ساده می‌کند.
Tensor Flow Lite: یک راه‌حل سبک برای استقرار مدل‌ها در دستگاه‌های تلفن همراه و تعبیه‌شده.
TensorFlow.js: کتابخانه‌ای برای اجرای مدل‌های یادگیری ماشین به طور مستقیم در مرورگر با استفاده از جاوا اسکریپت.
TensorFlow Extended (TFX): یک راه‌حل آماده برای تولید برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولید.
Tensor Flow Hub: مخزنی از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده که می‌توانند به راحتی در برنامه‌ها ادغام شوند.

بیشتر بدانید : رابط برنامه‌ نویسی Keras چیست؟

3. مشتق‌گیری خودکار (Autograd)

TensorFlow به طور خودکار گرادیان‌ها را برای تمام متغیرهای قابل آموزش در مدل محاسبه می‌کند که فرآیند پس‌انتشار را در طول آموزش ساده می‌کند. این یک ویژگی اصلی است که بهینه‌سازی کارآمد مدل را با استفاده از تکنیک‌هایی مانند گرادیان نزولی امکان‌پذیر می‌کند.

4. پشتیبانی چندزبانه

Tensor Flow در درجه اول برای پایتون طراحی شده است، اما APIهایی را برای زبان‌های دیگر مانند C++، جاوا و جاوا اسکریپت نیز ارائه می‌دهد که آن را برای توسعه‌دهندگان با پیشینه‌های برنامه‌نویسی مختلف قابل دسترسی می‌کند.

5. سرویس‌دهی TensorFlow و بهینه‌سازی مدل Tensor Flow

Tensor Flow شامل ابزارهایی برای سرویس‌دهی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولید و بهینه‌سازی آنها برای استنتاج است که امکان تأخیر کمتر و کارایی بالاتر را فراهم می‌کند.

معماری TensorFlow

معماری TensorFlow حول مفهوم گراف محاسباتی می‌چرخد که شبکه‌ای از گره‌ها (عملیات) و لبه‌ها (داده‌ها) است. در اینجا به تفکیک اجزای کلیدی آمده است:

Tensors: تانسورها واحدهای اساسی داده‌ها در Tensor Flow هستند. آنها آرایه‌ها یا ماتریس‌های چندبعدی هستند که برای ذخیره داده‌ها استفاده می‌شوند. یک تانسور می‌تواند یک بُعد (بردار)، دو بُعد (ماتریس) یا ابعاد بیشتری داشته باشد.
Graph: یک نمودار TensorFlow محاسبه را به عنوان جریانی از تانسورها از طریق یک سری عملیات نشان می‌دهد. هر عملیات در نمودار، یک تابع ریاضی خاص مانند ضرب ماتریس، جمع یا فعال‌سازی را روی تانسورهای ورودی انجام می‌دهد.
Session: یک جلسه در Tensor Flow محاسبه تعریف شده توسط نمودار را اجرا می‌کند و تانسورها را ارزیابی می‌کند. اینجاست که اجرای واقعی مدل اتفاق می‌افتد و فرآیندهای آموزش و استنتاج را ممکن می‌سازد.

گردش کار TensorFlow

ساخت یک مدل یادگیری ماشین در TensorFlow معمولاً شامل مراحل زیر است:

مرحله ۱: آموزش یک مدل

از Tensor Flow برای ساخت و آموزش یک مدل یادگیری ماشین روی پلتفرمی مانند کامپیوتر شخصی یا فضای ابری استفاده کنید.
از مجموعه داده‌های مرتبط با برنامه خود مانند تصاویر، متن، داده‌های حسگر و غیره استفاده کنید.
مدل را ارزیابی و اعتبارسنجی کنید تا از دقت بالا قبل از استقرار اطمینان حاصل شود.

مرحله ۲: تبدیل مدل

مدل آموزش دیده را با استفاده از مبدل TFLite به فرمت TensorFlow Lite (.tflite) تبدیل کنید.
این تبدیل، مدل را برای محیط‌های لبه‌ای با محدودیت منابع آماده می‌کند.
از فرمت‌های مختلفی مانند مدل‌های ذخیره شده، مدل‌های Keras یا توابع عینی پشتیبانی می‌کند.

مرحله ۳: بهینه‌سازی مدل

تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل مانند کوانتیزاسیون، هرس یا خوشه‌بندی وزنی را اعمال کنید.
اندازه مدل را کاهش می‌دهد، سرعت استنتاج را بهبود می‌بخشد و ردپای حافظه را به حداقل می‌رساند.
برای اجرای کارآمد مدل‌ها روی دستگاه‌های تلفن همراه، تعبیه شده یا میکروکنترلر بسیار مهم است.

مرحله ۴: استقرار مدل

مدل .tflite بهینه شده را در دستگاه‌های لبه مانند اندروید، iOS، سیستم‌های تعبیه‌شده مبتنی بر لینوکس مانند Raspberry Pi و میکروکنترلرهایی مانند Arm Cortex-M مستقر کنید.
از سازگاری با زمان اجرای Tensor Flow Lite برای پلتفرم هدف اطمینان حاصل کنید.

مرحله ۵: انجام Inferences در Edge

پیش‌بینی‌های بلادرنگ را مستقیماً روی دستگاه Edge با استفاده از مفسر TFLite اجرا کنید.
Inferences آفلاین با تأخیر کم را بدون تکیه بر محاسبات ابری فعال می‌کند.
از موارد استفاده مانند تشخیص تصویر، تشخیص صدا و تجزیه و تحلیل داده‌های حسگر پشتیبانی می‌کند.

TensorFlow در مقایسه با سایر چارچوب‌ها

Tensor Flow اغلب با سایر چارچوب‌های محبوب یادگیری ماشین مانند PyTorch، Keras و scikit-learn مقایسه می‌شود. در اینجا به ویژگی‌های متمایز TensorFlow اشاره می‌کنیم:

مقایسه	TensorFlow	PyTorch	Keras	Scikit-Learn
تمرکز اصلی	یادگیری عمیق، استقرار در سطح تولید	یادگیری عمیق، تحقیق و آزمایش	رابط برنامه‌نویسی کاربردی (API) سطح بالا برای ساخت مدل‌های یادگیری عمیق که بر روی TensorFlow اجرا می‌شوند	الگوریتم‌های یادگیری ماشین سنتی مانند درخت‌های تصمیم‌گیری، ماشین‌های بردار پشتیبان، رگرسیون خطی و غیره
گزینه‌های استقرار	پشتیبانی گسترده مانند TensorFlow Lite برای موبایل، TensorFlow.js برای وب، TensorFlow Serving برای محیط تولید	در درجه اول بر تحقیق متمرکز است، گزینه‌های استقرار محدودی در مقایسه با Tensor Flow دارد	برای TensorFlow ساخته شده است، از این رو استقرار از pipeline استقرار Tensor Flow پیروی می‌کند.	روی استقرار متمرکز نیست؛ بیشتر برای وظایف یادگیری ماشین در مقیاس کوچک تا متوسط مناسب است
سهولت استفاده	منحنی یادگیری متوسط با پیکربندی گسترده‌تر مورد نیاز است	انعطاف‌پذیرتر و کاربرپسندتر، به خصوص برای نمونه‌سازی سریع، به دلیل نمودار محاسباتی پویا	ساخت مدل‌های یادگیری عمیق را به خصوص برای مبتدیان ساده می‌کند	رابط برنامه‌نویسی کاربردی کاربرپسند برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین کلاسیک، ساده‌تر برای مدل‌های کوچک‌تر
انعطاف‌پذیری مدل	از هر دو مدل تحقیق و تولید پشتیبانی می‌کند، اما در مقایسه با PyTorch برای اهداف تحقیقاتی انعطاف‌پذیری کمتری دارد.	انعطاف‌پذیرتر، عالی برای نمونه‌سازی سریع، تحقیق و آزمایش	رابط کاربری ساده برای ایجاد مدل، انعطاف‌پذیری محدود در مقایسه با Tensor Flow خام	تمرکز بر یادگیری ماشین سنتی، نه یادگیری عمیق؛ انعطاف‌پذیری محدود برای شبکه‌های عصبی
موارد استفاده محبوب	طبقه‌بندی تصویر، پردازش زبان طبیعی، پیش‌بینی سری‌های زمانی، یادگیری تقویتی، استقرار تولید	تحقیق، پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر، نمونه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق	ساخت سریع مدل‌های یادگیری عمیق بر پایه TensorFlow	وظایف یادگیری ماشین کلاسیک مانند طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی، کاهش ابعاد و موارد دیگر
پشتیبانی از شبکه‌های عصبی	قوی، به خصوص برای شبکه‌های عصبی پیچیده مانند CNNها، RNNها و مدل‌های یادگیری تقویتی عمیق	پشتیبانی قوی از شبکه‌های عصبی، به ویژه برای مدل‌هایی که نیاز به گراف‌های محاسباتی پویا دارند مانند RNNها، GANها، LSTMها	رابط برنامه‌نویسی کاربردی (API) سطح بالا برای شبکه‌های عصبی، با تمرکز بر ساده‌سازی فرآیند ساخت مدل‌ها بدون نیاز به جزئیات زیاد در مورد معماری	برای یادگیری عمیق طراحی نشده است، فاقد پشتیبانی مستقیم از شبکه‌های عصبی یا مدل‌های یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ است
منحنی یادگیری	به دلیل انعطاف‌پذیری و گزینه‌های پیکربندی، شیب تندی دارد اما بسیار قدرتمند است	به دلیل ماهیت پویا، یادگیری برای تحقیق و نمونه‌سازی آسان‌تر است، اما می‌تواند برای سیستم‌های تولیدی پیچیده شود.	ساده‌ترین کاربرد برای یادگیری عمیق، مناسب برای مبتدیان	یادگیری آسان برای یادگیری ماشین کلاسیک با تمرکز بر ارزیابی و انتخاب مدل
جامعه و اکوسیستم	جامعه قوی، اکوسیستم گسترده شامل TensorFlow Lite، TensorFlow.js، Tensor Flow Hub و TensorFlow Extended (TFX)	جامعه رو به رشد، پشتیبانی قوی از تحقیقات، اما اکوسیستم بیشتر بر کاربردهای دانشگاهی متمرکز است تا ابزارهای تولیدی	بخشی از اکوسیستم TensorFlow، ساده‌سازی توسعه و آموزش مدل	جامعه بزرگی در فضای یادگیری ماشین اما محدود به ابزارها و کتابخانه‌های کلاسیک یادگیری ماشین