शुरुआती के लिए TensorFlow। भाग 1: सामान्य जानकारी, पुस्तकालय स्थापित करना

TensorFlow Google द्वारा बनाई गई एक ओपन सोर्स लाइब्रेरी है, जिसका उपयोग मशीन लर्निंग तकनीक का उपयोग करके सिस्टम को विकसित करने के लिए किया जाता है। इस लाइब्रेरी में पैटर्न की मान्यता और निर्णय लेने सहित सामान्य मशीन सीखने की समस्याओं को हल करने के लिए डिज़ाइन किए गए कई शक्तिशाली एल्गोरिदम का कार्यान्वयन शामिल है।



यह सामग्री TensorFlow की मूल बातें को समर्पित है और उन पाठकों के लिए डिज़ाइन की गई है जिन्हें इस लाइब्रेरी के बारे में कुछ भी नहीं पता है।

TensorFlow: एक आधुनिक मशीन लर्निंग लाइब्रेरी

TensorFlow परियोजना को 2015 में Google द्वारा ओपन-सोर्स की श्रेणी में स्थानांतरित किया गया था। उनका पूर्ववर्ती डिस्टेलिफ़ प्रोजेक्ट था, काम के दौरान संचित अनुभव के वर्ष जिसके साथ टेंसोरफ़्लो में परिलक्षित हुए थे।

TensorFlow लाइब्रेरी के डेवलपर्स ने लचीला, कुशल, एक्स्टेंसिबल, पोर्टेबल होने की मांग की। नतीजतन, इसका उपयोग विभिन्न कंप्यूटिंग वातावरणों में किया जा सकता है - उन लोगों से जो मोबाइल उपकरणों द्वारा निर्मित होते हैं, विशाल समूहों द्वारा दर्शाए गए वातावरण में। पुस्तकालय आपको वास्तविक काम के लिए प्रशिक्षित मॉडल तैयार करने की अनुमति देता है, जो उत्पादन उद्देश्यों के लिए विशेष मॉडल कार्यान्वयन बनाने की आवश्यकता को समाप्त करता है।

एक ओर TensorFlow पुस्तकालय, खुले स्रोत समुदाय का ध्यान आकर्षित करता है और नवाचार के लिए खुला है, और दूसरी ओर, एक बड़े निगम के समर्थन का आनंद लेता है। यह हमें यह कहने की अनुमति देता है कि उसके पास स्थिर विकास का हर मौका है।

यह पुस्तकालय, उन सभी के संयुक्त प्रयासों के लिए धन्यवाद, जो इस पर काम करते हैं, विभिन्न पैमानों की समस्याओं को हल करने के लिए उपयुक्त है। उन लोगों से जो एक स्वतंत्र डेवलपर के सामने उठते हैं, उन लोगों के लिए जो स्टार्टअप और यहां तक ​​कि Google जैसी बड़ी कंपनियों का सामना करते हैं। जिस क्षण से यह पुस्तकालय खुला स्रोत बन गया, नवंबर 2015 से यह सबसे दिलचस्प मशीन लर्निंग लाइब्रेरी में से एक बन गया है। इसका उपयोग अनुसंधान में, वास्तविक अनुप्रयोगों के विकास में, प्रशिक्षण में तेजी से किया जाता है।

TensorFlow लगातार सुधार कर रहा है, यह लगातार कुछ नया, अनुकूलित के साथ आपूर्ति की जाती है। इसके अतिरिक्त, इस पुस्तकालय के चारों ओर एक समुदाय विकसित होता रहा है।

TensorFlow के बारे में

Tensor गहरी शिक्षण प्रणालियों में डेटा का प्रतिनिधित्व करने का एक मानक तरीका है। सेंसर बहुआयामी सरणियाँ हैं, उच्च आयामों के साथ डेटा का प्रतिनिधित्व करने के लिए दो-आयामी तालिकाओं (मैट्रिसेस) का विस्तार। सीधे शब्दों में कहें, एक टेंसर एक एन-आयामी मैट्रिक्स है।

सामान्य तौर पर, यदि आप मैट्रिस के साथ काम करने के आदी हैं, तो टेनर्स की उसी तरह से कल्पना की जा सकती है, जैसे आप मैट्रिस की कल्पना करते हैं।

चलो TensorFlow स्थापित करके शुरू करते हैं।

TensorFlow स्थापित करें

यदि आप एक साफ पायथन इंस्टॉलेशन के साथ शुरुआत कर रहे हैं (आपने विशेष रूप से TensorFlow सीखने के लिए Python स्थापित किया होगा), तो बस TensorFlow स्थापित करने के लिए पाइप स्थापित करें:

 pip install tensorflow 

यह दृष्टिकोण सरल है, लेकिन इसमें कुछ अप्रिय विशेषताएं हैं। वे इस तथ्य में शामिल हैं कि पहले से ही स्थापित पैकेजों के बजाय टेंसोरफ्लो को स्थापित करते समय, इस पुस्तकालय के निर्भरता संकुल के कुछ संस्करण स्थापित किए जाएंगे।

यदि आप अन्य उद्देश्यों के लिए मौजूदा पायथन इंस्टॉलेशन का उपयोग कर रहे हैं, तो यह विधि अनुशंसित नहीं है। उपरोक्त सुविधाओं को दरकिनार करके TensorFlow स्थापित करने का एक तरीका virtualenv द्वारा प्रबंधित वर्चुअल वातावरण का उपयोग करना है। शायद आपके पास पहले से ही यह उपयोगिता स्थापित है, शायद नहीं। यदि आपने इसे स्थापित नहीं किया है, तो आप इसे इस तरह स्थापित कर सकते हैं:

 pip install virtualenv 

virtualenv बारे में अधिक जानकारी प्राप्त virtualenv ।

TensorFlow को एक आभासी वातावरण में स्थापित करने के लिए, आपको पहले ऐसा वातावरण बनाने की आवश्यकता है। हम इसे ~/envs में रखने जा रहे हैं, लेकिन आप एक और फ़ोल्डर चुन सकते हैं जो आपके लिए अधिक उपयुक्त है:

 cd ~ mkdir envs virtualenv ~/envs/tensorflow 

ऊपर, हमने ~/envs में tensorflow वर्चुअल वातावरण बनाया (यह ~/envs/tensorflow द्वारा दर्शाया गया है)। इस वातावरण को सक्रिय करने के लिए, निम्नलिखित कमांड का उपयोग करें:

 source ~/envs/tensorflow/bin/activate 

उसके बाद, कमांड लाइन प्रॉम्प्ट को बदलना चाहिए, सक्रिय आभासी वातावरण का संकेत:

 (tensorflow) 

अब आप पाइप के उपयोग से TensorFlow को आभासी वातावरण में स्थापित कर सकते हैं:

 (tensorflow) pip install tensorflow 

ऐसी स्थापना कंप्यूटर पर स्थापित अन्य पैकेजों को प्रभावित नहीं करेगी।

वर्चुअल वातावरण से बाहर निकलने के लिए, आप निम्न कमांड का उपयोग कर सकते हैं:

 (tensorflow) deactivate 

उसके बाद, कमांड प्रॉम्प्ट अपना सामान्य रूप लेगा।

कुछ समय पहले तक, TensorFlow का विंडोज़ वातावरण में उपयोग करना बहुत मुश्किल था। हालांकि, TensorFlow 0.12 की रिहाई के बाद, इस क्षेत्र में विशेष समस्याएं अब नहीं देखी जाती हैं। अर्थात्, विंडोज के लिए TensorFlow के CPU संस्करण को स्थापित करने के लिए, यह निम्नलिखित कमांड को चलाने के लिए पर्याप्त है:

 pip install tensorflow 

और GPU संस्करण स्थापित करने के लिए - निम्नलिखित:

 pip install tensorflow-gpu 

TensorFlow के इस संस्करण को स्थापित करते समय, यह माना जाता है कि आपके पास पहले से CUDA 8 है।

अब TensorFlow पुस्तकालय आपके कंप्यूटर पर स्थापित है, जिसका अर्थ है कि इसके साथ काम करने का समय है। चलो शुरू करते हैं, जैसा कि आमतौर पर नई प्रौद्योगिकियों को सीखने के दौरान होता है, "हैलो वर्ल्ड!"

प्रिय पाठकों! यह सामग्री इस TensorFlow Fundamentals प्रकाशन की शुरुआत का अनुवाद है। क्या आपको लगता है कि यह आगे अनुवाद करने लायक है?