Tensorflow 2.0 के बारे में जानने के लिए महत्वपूर्ण बातें

डीप लर्निंग एप्लिकेशन ने बहुत सारी चीजें बदल दी हैं। कुछ जो एक उज्जवल भविष्य की आशा देते हैं, और कुछ जो संदेह को बढ़ाते हैं। हालांकि, डेवलपर्स के लिए, गहन शिक्षण अनुप्रयोगों की वृद्धि ने उन्हें वहाँ से बाहर इतने सारे गहन शिक्षण ढाँचों में सर्वश्रेष्ठ चुनने के बारे में अधिक चिंतित कर दिया है।

TensorFlow मन में आने वाले गहरे शिक्षण ढाँचों में से एक है। यकीनन यह सबसे लोकप्रिय गहन शिक्षण ढांचा है। स्टेटमेंट-ऑफ-द-आर्ट लर्निंग एप्लिकेशन को विकसित करने के लिए अन्य बड़े निगमों के बीच उबेर, एनवीडिया, जीमेल की पसंद से इस तथ्य से बेहतर कुछ भी नहीं है कि बयान का उपयोग किया जाता है।

लेकिन अभी, मैं एक खोज पर हूं कि क्या यह वास्तव में सबसे अच्छा सीखने का ढांचा है। या शायद यह पता चलता है कि यह अन्य सभी रूपरेखाओं में से सबसे अच्छा है जो इसके खिलाफ प्रतिस्पर्धा करता है।

यहाँ सभी के बारे में है TensorFlow 2.0

अधिकांश डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिक TensorFlow के साथ पायथन का उपयोग करना पसंद करते हैं। TensorFlow न केवल विंडोज, लिनक्स और मैक, बल्कि आईओएस और एंड्रॉइड ऑपरेटिंग सिस्टम पर भी चलता है।

ऑपरेशन के लिए TF एक स्थिर संगणना ग्राफ का उपयोग करता है। इसका मतलब है कि डेवलपर्स पहले ग्राफ को परिभाषित करते हैं, सभी गणनाओं को चलाते हैं, यदि आवश्यक हो तो आर्किटेक्चर में बदलाव करते हैं और फिर मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करते हैं। सामान्य तौर पर, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग की बहुत सारी अवधारणाओं को बहुआयामी मैट्रिसेस का उपयोग करके हल किया जा सकता है। यह वही है जो Tensorflow 2.0 करता है जो ज्यामितीय वस्तुओं के बीच रैखिक संबंधों का वर्णन करने में मदद करता है। Tensor एक आदिम इकाई है जहाँ हम मैट्रिक्स के संचालन को आसानी से और प्रभावी ढंग से लागू कर सकते हैं।

import tensorflow as TF const1 = TF.constant([[05,04,03], [05,04,03]]); const2 = TF.constant([[01,02,00], [01,02,00]]); result = TF.subtract(const1, const2); print(result) 

उपरोक्त कोड का आउटपुट इस तरह दिखेगा:

 TF.Tensor([[04 02 03] [04 02 03]]) 

जैसा कि आप देख सकते हैं कि मैंने यहाँ दो स्थिरांक दिए हैं और मैंने एक मान को दूसरे से घटाया है और दो मान घटाकर तान्सोर वस्तु प्राप्त की है। इसके अलावा, Tensorflow 2.0 के साथ कोड चलाने से पहले सत्र बनाने की कोई आवश्यकता नहीं है।

TensorFlow 2.0 के साथ काम करने से पहले एक बात जान लें कि आपको बहुत कुछ कोड करना होगा और साथ ही आपको TensorFlow के साथ अंकगणितीय संचालन करने की आवश्यकता नहीं है। यह एआई प्रेडिक्टर्स, क्लासिफायर, जेनेरेटिव मॉडल, न्यूरल नेटवर्क इत्यादि के बारे में गहन शिक्षण अनुसंधान करने के बारे में है। निश्चित रूप से, TF, बाद वाले के साथ मदद करता है, लेकिन महत्वपूर्ण कार्य जैसे कि तंत्रिका नेटवर्क की वास्तुकला को परिभाषित करना, आउटपुट और इनपुट डेटा के लिए एक वॉल्यूम को परिभाषित करना, सभी को सावधानीपूर्वक मानव विचार के साथ किए जाने की आवश्यकता है।

इन AI मॉडल को प्रशिक्षित करने का सबसे तेज़ तरीका Google द्वारा 2016 में शुरू की गई टेनसर प्रोसेसिंग यूनिट (TPU) है। TPU तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण के मुद्दे को कई तरह से संभालता है।

परिमाणीकरण - यह एक शक्तिशाली उपकरण है जो तंत्रिका नेटवर्क भविष्यवाणी की गणना करने के लिए 8-बिट पूर्णांक का उपयोग करता है। उदाहरण के लिए, जब आप इंसेप्शन v3 की तरह एक इमेज रिकग्निशन मॉडल पर परिमाणीकरण लागू करते हैं, तो आप इसे 91MB के 23MB के मूल आकार से लगभग एक-चौथाई संकुचित कर पाएंगे।

समानांतर प्रसंस्करण - मैट्रिक्स मल्टीप्लायर इकाई पर समानांतर प्रसंस्करण वेक्टर प्रसंस्करण के माध्यम से बड़े मैट्रिक्स संचालन के प्रदर्शन को बेहतर बनाने का एक प्रसिद्ध तरीका है। वेक्टर प्रसंस्करण समर्थन वाली मशीनें एक ही घड़ी चक्र में सैकड़ों और हजारों तत्वों के संचालन की प्रक्रिया कर सकती हैं।

CISC - TPU एक CISC डिज़ाइन पर काम करता है जो उच्च-स्तरीय निर्देशों को लागू करने पर केंद्रित होता है जो उच्च-स्तरीय कार्य जैसे गुणा करना और कई बार जोड़ना आदि। जटिल कार्य करने के लिए TPU निम्नलिखित संसाधनों का उपयोग करता है:

• मैट्रिक्स मल्टीप्लायर यूनिट (MXU): 65,536 8-बिट मल्टीप्लेयर और मल्टी-ऑपरेशन इकाइयों को मैट्रिक्स ऑपरेशन के लिए।
• यूनिफाइड बफर (UB): 24MB का SRAM जो रजिस्टरों का काम करता है।
• सक्रियण इकाई (एयू): कठोर सक्रियण कार्य।

सिस्टोलिक ऐरे - सिस्टोलिक ऐरे एमएक्सयू की नई वास्तुकला पर आधारित है जिसे टीपीयू का दिल भी कहा जाता है। एमएक्सयू एक बार मूल्य को पढ़ता है लेकिन इसे कई अलग-अलग संचालन के लिए उपयोग करता है बिना किसी रजिस्टर पर वापस संग्रहीत किए। यह आउटपुट के उत्पादन के लिए कई बार इनपुट का पुन: उपयोग करता है। इस सरणी को सिस्टोलिक कहा जाता है क्योंकि डेटा उसी तरह तरंगों में चिप के माध्यम से बहता है जिस तरह से हमारा हृदय रक्त पंप करता है। यह कोडिंग में परिचालन लचीलेपन में सुधार करता है और बहुत अधिक संचालन घनत्व दर प्रदान करता है।


जैसा कि आप देख सकते हैं कि TPU के ये सभी प्रमुख बिंदु डेटा का प्रभावी ढंग से विश्लेषण करने और उसे संभालने में मदद करते हैं। इसके अलावा, यह TensorFlow डेटासेट प्रदान करता है जो डेवलपर्स कस्टम-डिज़ाइन किए गए AI समाधानों के कुछ प्रशिक्षण के लिए और आगे के शोध कार्य के लिए उपयोग कर सकते हैं।

नवीनतम अपडेट के अनुसार, सेरेब्रस सिस्टम्स (एक नई कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनी) TPU मॉडल पर आधारित सबसे बड़ी अर्धचालक चिप का खुलासा करती है। इस चिप में, आप अभी तक निर्मित सबसे बड़ा प्रोसेसर पा सकते हैं जिसे एआई अनुप्रयोगों को संसाधित करने, प्रशिक्षित करने और संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। विशाल चिप एक iPad के आकार के बराबर है और 1.2 ट्रिलियन ट्रांजिस्टर रखती है।

TensorFlow के अन्य गहन लाभों में से एक सबसे बड़ा लाभ स्केलेबिलिटी के संदर्भ में है। PyTorch जैसे अन्य चौखटे के विपरीत, TensorFlow को बड़े पैमाने पर अनुमान और वितरित प्रशिक्षण के लिए बनाया गया है। हालांकि, इसका उपयोग नई मशीन लर्निंग मॉडल और अनुकूलन के साथ प्रयोग करने के लिए भी किया जा सकता है। यह लचीलापन डेवलपर्स को TensorFlow के साथ एक से अधिक सीपीयू / जीपीयू पर गहन शिक्षण मॉडल तैनात करने की अनुमति देता है।

क्रॉस-प्लेटफॉर्म संगतता

TensorFlow 2.0 विंडोज, लिनक्स, मैकओएस, आईओएस और एंड्रॉइड जैसे सभी प्रमुख ओएस प्लेटफार्मों पर संगत है। इसके अतिरिक्त, केरस को एक इंटरफेस के रूप में टेन्सरफ्लो के साथ भी उपयोग किया जा सकता है।

हार्डवेयर की स्थिरता

TensorFlow 2.0 हार्डवेयर मशीनों की एक विस्तृत श्रृंखला पर तैनात है, सेलुलर उपकरणों से लेकर जटिल सेटअप वाले बड़े पैमाने पर कंप्यूटर तक। इसे जटिल मशीनों वाले सेलुलर उपकरणों और कंप्यूटर जैसे हार्डवेयर मशीनों के एक सरगम ​​पर तैनात किया जा सकता है। यह सीएनएन या आरएनएन जैसे बड़े पैमाने पर गहन शिक्षण आर्किटेक्चर में निर्मित विभिन्न एपीआई को शामिल कर सकता है।

दृश्य

TensorFlow रूपरेखा ग्राफ अभिकलन पर आधारित है और प्रशिक्षण प्रयोजनों के लिए एक आसान दृश्य उपकरण प्रदान करता है। TensorBoard नामक यह विज़ुअलाइज़ेशन टूल डेवलपर्स को एक तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण की कल्पना करने की अनुमति देता है, जो बदले में आसान दृश्य और समस्या-समाधान की सुविधा प्रदान करता है।

डिबगिंग

टेंसरफ्लो उपयोगकर्ताओं को किनारे पर असतत डेटा की शुरूआत और पुनर्प्राप्ति के लिए एक ग्राफ के उप-भागों को निष्पादित करने देता है, इस प्रकार एक साफ डिबगिंग विधि प्रदान करता है।

आसान तैनाती के लिए गतिशील ग्राफ़ क्षमता

TensorFlow "एगर निष्पादन" नामक एक सुविधा का उपयोग करता है जो आसान तैनाती के लिए गतिशील ग्राफ़ क्षमता की सुविधा देता है। यह ग्राफ़ को एक प्रोटोकॉल बफर के रूप में सहेजने की अनुमति देता है जिसे तब अजगर-रिलेशन इन्फ्रास्ट्रक्चर से कुछ अलग करने के लिए तैनात किया जा सकता है, कहते हैं, जावा।

TensorFlow क्यों बढ़ता रहेगा?

TensorFlow के पास आज अस्तित्व में अन्य सभी गहरे शिक्षण ढांचे के बीच विकास की सबसे तेज दर है। यह गहन शिक्षण अनुभाग में अन्य सभी रिपॉजिटरी के बीच सबसे अधिक GitHub गतिविधि है, और साथ ही सबसे अधिक संख्या में शुरू होता है।

वार्षिक स्टैक ओवरफ्लो डेवलपर सर्वेक्षण 2019 में, TensorFlow को सबसे लोकप्रिय गहरे सीखने के ढांचे के रूप में वोट दिया गया था, दूसरा सबसे लोकप्रिय फ्रेमवर्क, मशाल / PyTorch दूर था।

ये आँकड़े TensorFlow के प्रभुत्व को साबित करने के लिए पर्याप्त हैं। लेकिन कब तक यह विकास कायम रहेगा? क्या यह अपनी वर्तमान लोकप्रियता को पार कर जाएगा? TensorFlow 2.0 के परिचय और शानदार स्वागत के साथ, उत्तरार्द्ध संभव लगता है।