Возникновение искусственного интеллекта (ИИ) и глубокого обучения стало двигателем развития TensorFlow, открытой библиотеки ИИ, которая позволяет строить модели с использованием графов потока данных. Если вы стремитесь к карьере в области ИИ, знание основ TensorFlow является ключевым.

Навигация по статье

Необходимые условия для обучения TensorFlow

Важно иметь хорошие знания какого-либо языка программирования, предпочтительно Python. Также важно иметь понимание машинного обучения для освоения примеров и использования в практике.

Прежде чем перейти к пониманию, что такое TensorFlow, полезно ознакомиться с глубоким обучением и его библиотеками.

Что такое deep learning

Deep learning (глубокое обучение) является подразделом машинного обучения и функционирует по аналогии с структурой и функциями человеческого мозга. Оно изучает данные, которые являются неструктурированными, используя сложные алгоритмы для обучения нейронной сети.

В основном в глубоком обучении мы используем нейронные сети, основанные на искусственном интеллекте. Здесь мы обучаем сети распознавать текст, числа, изображения, речь и так далее. В отличие от традиционного машинного обучения, здесь данные гораздо более сложные, неструктурированные и разнообразные, такие как изображения, аудио или текстовые файлы. Одним из основных компонентов глубокого обучения является нейронная сеть, которая обычно выглядит как изображение, показанное ниже:

Как видно выше, есть входной слой, выходной слой, и между ними несколько скрытых слоев. Для любой нейронной сети должен быть как минимум один скрытый слой. Глубокая нейронная сеть — это та, у которой есть более одного скрытого слоя.

Давайте подробнее рассмотрим различные слои.

Входной слой

Входной слой принимает большие объемы данных в качестве входа для построения нейронной сети. Данные могут быть представлены в виде текста, изображений, звука и т. д.

Скрытый слой

Этот слой обрабатывает данные, выполняя сложные вычисления и осуществляя извлечение признаков. В рамках обучения эти слои имеют веса и смещения, которые непрерывно обновляются до завершения процесса обучения. Каждый нейрон имеет несколько весов и одно смещение. После вычислений значения передаются на выходной слой.

Выходной слой

Выходной слой генерирует предсказанный вывод, применяя соответствующие функции активации. Выход может представлять собой числовые или категориальные значения.

Например, в приложении классификации изображений он сообщает нам, к какому классу может принадлежать конкретное изображение. Входом могут быть несколько изображений, таких как коты и собаки. Вывод может представлять собой бинарную классификацию, например, число ноль для собаки и число один для кота.

Сеть может быть расширена с использованием множества нейронов на выходе для определения большего количества классов. Также она может использоваться для решения задач регрессии и временных рядов.

Для разработки приложения глубокого обучения необходимо выполнение нескольких предварительных условий. Требуется хорошее знание Python, но также полезно знание других языков программирования, таких как R, Java или C++.

Веса и смещения

В контексте машинного обучения, веса (weights) и смещения (biases) являются параметрами модели, которые определяют ее поведение и способность обучаться на данных.

Веса (Weights): Веса представляют собой коэффициенты, с которыми умножаются входные данные в модели. Они определяют влияние каждого признака на предсказание модели. В процессе обучения модель настраивает веса таким образом, чтобы минимизировать ошибку предсказания на обучающих данных.
Смещения (Biases): Смещения — это константы, которые прибавляются к взвешенной сумме входных данных и их весов. Они позволяют модели сдвигаться от нулевого значения, что важно для адаптации к различным условиям и компенсации возможных систематических ошибок.

Простым образом можно представить, что веса определяют «важность» каждого признака, а смещения обеспечивают некоторую «гибкость» модели.

В линейной модели, как в предыдущем примере, уравнение будет выглядеть так:

y = W * x + b

где

y — предсказанное значение
W — веса
x — входные данные
b — смещение

В процессе обучения модель подбирает значения весов и смещений так, чтобы минимизировать ошибку предсказания на обучающих данных и обобщать на новые данные.

Пример обучения

Давайте рассмотрим простой пример нейросети для определения написанной на бумаге цифры. Для этого мы будем использовать нейронную сеть с одним скрытым слоем.

Входной слой:

Каждый пиксель изображения цифры является входным признаком.
Допустим, у нас есть изображение размером 8×8 пикселей, тогда у нас будет 64 входа (8 * 8).

Скрытый слой:

Нейроны в этом слое обрабатывают информацию, выявляют паттерны и признаки.
Давайте представим, у нас есть 128 нейронов в скрытом слое.

Выходной слой:

У нас 10 нейронов в выходном слое, по одному для каждой цифры от 0 до 9.
Каждый из этих нейронов выражает уверенность в том, что на входе была определенная цифра.

Процесс обучения:

Мы предоставляем сети набор изображений с правильно указанными метками (например, «это цифра 5»).
Сеть сначала случайным образом инициализирует свои веса и смещения.
В процессе обучения она корректирует свои веса и смещения на основе разницы между предсказанным значением и фактическим значением (ошибкой).
Этот процесс повторяется множество раз для разных изображений, пока сеть не достигнет приемлемого уровня точности.

После обучения, когда у нас есть новое изображение цифры, сеть может выдать вероятности для каждой цифры от 0 до 9, и мы выбираем ту, у которой самая высокая вероятность.

Что такое Tensorflow

Возникновение искусственного интеллекта (ИИ) и глубокого обучения стало двигателем развития TensorFlow — открытой библиотеки ИИ, разработанной Google. TensorFlow поддерживает создание моделей как для глубокого обучения, так и для традиционного машинного обучения. Эта библиотека, изначально созданная для выполнения крупных числовых вычислений без учета глубокого обучения, оказалась очень полезной для разработки в этой области, что привело к ее открытию.

TensorFlow принимает данные в форме многомерных массивов более высоких размерностей, называемых тензорами. Эти многомерные массивы удобны для работы с большими объемами данных.

Основой работы TensorFlow являются графы потока данных с узлами и ребрами. Благодаря выполнению кода TensorFlow в виде графов, его легко выполнять распределенно на кластере компьютеров при использовании графических процессоров (GPU).

Почему именно TensorFlow

TensorFlow предоставляет API как на Python, так и на C++, что делает его гибким для разработчиков. Библиотека упрощает создание и конфигурацию нейронных сетей, не требуя сложного программирования. Она также интегрируется с Java и R.

Одним из ключевых преимуществ TensorFlow является поддержка как центральных процессоров (CPU), так и графических процессоров (GPU). Использование GPU ускоряет вычисления, что особенно важно для сложных операций глубокого обучения с большими объемами данных.

TensorFlow также обладает более быстрым временем компиляции по сравнению с некоторыми другими библиотеками глубокого обучения, такими как Keras и Torch.

Как TensorFlow работает

Тензор

Tensor, или тензор, является основным компонентом фреймворка TensorFlow. Все вычисления в TensorFlow осуществляются с использованием тензоров — это матрицы n-мерности, представляющие различные типы данных. Тензор может быть результатом вычисления или происходить из входных данных.

Давайте представим, что у нас есть простой тензор, представляющий изображение в оттенках серого. Это изображение может быть представлено в виде двумерной матрицы, где каждый элемент матрицы представляет интенсивность цвета для каждого пикселя. В этом случае, мы имеем двумерный тензор.

Тензор (изображение в оттенках серого):

[[10, 20, 15],
 [15, 25, 30],
 [12, 18, 22]]

Здесь каждое число представляет интенсивность серого для соответствующего пикселя. Это простой пример тензора с двумя размерностями.

Если у нас было бы цветное изображение, то у нас уже был бы трехмерный тензор, где каждая матрица представляла бы отдельный цвет (красный, зеленый, синий).

Таким образом, тензоры являются удобным способом представления данных в TensorFlow, даже в таких простых случаях, как изображения.

Граф

Давайте представим простой граф, который выполняет операцию сложения и умножения. У нас есть два входных значения a и b, и мы хотим получить результат операций c и d:

a -----\
        +----- c
b -----/
        \
         *----- d

В этом графе:

a и b — входные данные (тензоры).
+ — операция сложения, создающая результат c (тоже тензор).
* — операция умножения, создающая результат d.

Таким образом, граф описывает вычислительный поток для операций сложения и умножения с входными данными a и b, порождая результаты c и d.

Программные элементы в Tensorflow

В TensorFlow программирование немного отличается от стандартного. Даже если вы знакомы с языком программирования Python или программированием машинного обучения в scikit-learn, это может показаться вам новым концептом.

Обработка данных внутри программы в TensorFlow немного отличается от того, как это делается в обычных языках программирования. В программировании для всего, что меняется, обычно создается переменная. Однако в TensorFlow данные могут храниться и обрабатываться с использованием трех основных элементов:

Константы (Constants): Имеют постоянное значение, которое нельзя изменить в процессе выполнения. Используются в определении статических значений, таких как параметры модели, гиперпараметры. Нужны для задания постоянных величин в программе.
Переменные (Variables): Используются для хранения изменяемых значений, таких как веса и смещения в процессе обучения моделей. Нужны для подстраивания параметров модели в процессе обучения.
Заполнители (Placeholders): Используются для передачи данных в граф во время выполнения, позволяя вам подставлять различные значения в процессе обучения или выполнения модели. Нужны для эффективной передачи внешних данных внутрь модели.

Константы

Константы в TensorFlow — это параметры с постоянными значениями, которые не изменяются в процессе вычислений. Для определения константы используется команда tf.constant().

Пример:

x = tf.constant(5, tf.int32)
y = tf.constant(10, tf.int32)

print(x, y)

Переменные

Переменные в TensorFlow позволяют добавлять новые обучаемые параметры к графу. Для определения переменной используется команда tf.Variable(), и ее необходимо инициализировать перед выполнением графа в сессии.

# Определение переменных
W = tf.Variable([0.3], dtype=tf.float32)
b = tf.Variable([-0.3], dtype=tf.float32)

# Определение заполнителя (placeholder)
x = tf.placeholder(tf.float32)

# Линейная модель
linear_model = W * x + b

В этом примере создаются переменные W и b с использованием TensorFlow. Затем определяется заполнитель x, представляющий входные данные. Линейная модель linear_model строится на основе этих переменных и входных данных.

Заполнители

Заполнители (Placeholders) в TensorFlow предоставляют возможность передачи данных в модель TensorFlow извне. Они позволяют присваивать значения позже. Для определения заполнителя используется команда tf.placeholder().

Пример:

a = tf.placeholder(tf.float32)
b = a * 2

with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(b, feed_dict={a: 3.0})
    print(result)

Заполнители — это особый тип переменных, используемых для ввода данных из внешних источников. Когда выполняются вычисления, часто требуется загрузка данных из локального файла, изображения, CSV-файла и т. д. Заполнители обеспечивают возможность пошагового ввода данных, что полезно для эффективного управления памятью.

Для передачи значений в заполнитель используется словарь feed_dict, который указывает тензоры, предоставляющие значения для заполнителя.

Сессия

Сессия запускается для оценки узлов. Это называется TensorFlow Runtime.

Пример:

a = tf.constant(5.0)
b = tf.constant(3.0)
c = a*b

# Запуск сессии
sess = tf.Session()

print(sess.run(c))

При создании сессии вы запускаете определенное вычисление, узел или операцию. Каждая переменная или вычисление, которое вы выполняете, подобно операции на узле в графе. Изначально граф будет стандартным. В момент создания объекта TensorFlow есть стандартный граф, который не содержит никаких операций или узлов. В тот момент, когда вы присваиваете переменные, константы или заполнители, каждый из них известен как операция (в терминах TensorFlow).

В нашем примере для первых трех команд вы просто создаете граф, и выполнение не происходит до тех пор, пока вы не создадите сессию (с помощью команды sess = tf.session()).