2020. március 22., vasárnap

Ismerkedés a TensorFlow használatával



 A  mesterséges neurális hálók alkalmazásának elterjesztésére indult el a GoogleBrain projekt 2011-ben. A  DistBelief rendszerrel számos sikeres, jól ismert alkalmazás számára készítettek mély neurális háló modelleket.

A DistBelief eredményei és tapasztalatai alapján fejlesztették ki a második szakaszban a TensorFlow rendszert, amely egy nyílt forráskódú szoftverkönyvtár gépi tanulási modellek létrehozására.

A TensorFlow rendszer a többrétegű neurális háló modellek megalkotásán kívül széles körben alkalmazható más célokra is, ideértve a különféle algoritmusok és numerikus számítások implementálását.

A TensorFlow rendszerben a számításokat egy irányított gráf írja le.

Ebben a gráfban a csúcsok rendszerint egy-egy műveletet reprezentálnak.

A gráfban mindegyik csúcsnak lehet nulla, egy vagy több inputja, ugyanígy nulla, egy vagy több outputja.

A gráfban az adatáramlás az élek mentén történik.

A gráfban  áramló értékek tenzorok, melyek tetszőleges dimenziójú vektorok.

Egy-egy elem típusát a gráf létrehozásakor már megadjuk.
A gráfban speciális élek is lehetnek, ezek mentén nem történik adatáramlás, hanem kontrol célra vannak.

A python programrész a TensorFlow rendszerrel session létrehozásával kerül kapcsolatba.

 A session létrehozásakor a kiinduló helyzetben a gráf üres.

Az első lépésben session létrehozásához a Session interface elérhetővé tesz egy Extend metódust ezért, hogy számítási gráfot tovább bővíthessük élekkel és csúcsokkal.



Az alábbi oktató mintákban végig követhető a teljes elérés és használat részletei.



https://github.com/klajosw/python/blob/master/kl_py_TF_Day_1_Intro_to_ML_and_TF_Solutions.ipynb


https://github.com/klajosw/python/blob/master/kl_py_TF_Day_1_Pre_Made_Estimators_Solutions.ipynb


https://github.com/klajosw/python/blob/master/kl_py_TF_Day_2_MNIST_Eager_ConvNet_Solution.ipynb


https://github.com/klajosw/python/blob/master/kl_py_TF_Day_2_CIFAR10_Eager_ConvNet_Solution.ipynb



https://github.com/klajosw/python/blob/master/kl_py_TF_Conv_Nets_Cifar_10_Solution.ipynb



De hát a mesterséges intelligencia is tud tévedni:

Az egyik minta hajó képet békának tippeli.





https://github.com/klajosw/python/blob/master/kl_py_TF_keras_pic_class.ipynb

Nincsenek megjegyzések:

Megjegyzés küldése

Így gondozzuk Anacondánkat (python haladó)

A conda beállítás (frissítés / újra installálás) Terminál ablak indítása:  Conda -> Environments -> base(root) run -> Open ...