O TensorFlow é uma biblioteca de código aberto criada pelo Google, usada para desenvolver sistemas usando a tecnologia de aprendizado de máquina. Essa biblioteca inclui a implementação de muitos algoritmos poderosos projetados para resolver problemas comuns de aprendizado de máquina, incluindo reconhecimento de padrões e tomada de decisão.
Este material é dedicado aos conceitos básicos do TensorFlow e foi projetado para leitores que não sabem nada sobre esta biblioteca.
TensorFlow: uma moderna biblioteca de aprendizado de máquina
O projeto TensorFlow foi transferido pelo Google para a categoria de código aberto em 2015. Seu antecessor foi o projeto DistBelief, os anos de experiência acumulados durante o trabalho com os quais foram refletidos no TensorFlow.
Os desenvolvedores da biblioteca TensorFlow procuraram ser flexíveis, eficientes, extensíveis e portáteis. Como resultado, ele pode ser usado em uma variedade de ambientes de computação - desde os formados por dispositivos móveis até os ambientes representados por grandes agrupamentos. A biblioteca permite preparar rapidamente modelos treinados para o trabalho real, o que elimina a necessidade de criar implementações de modelos especiais para fins de produção.
A biblioteca TensorFlow, por um lado, atrai a atenção da comunidade de código aberto e está aberta à inovação; por outro lado, conta com o apoio de uma grande corporação. Isso nos permite dizer que ela tem todas as chances de desenvolvimento estável.
Esta biblioteca, graças aos esforços conjuntos de todos os que nela trabalham, é adequada para resolver problemas de várias escalas. Daqueles que surgem na frente de um desenvolvedor independente, àqueles que enfrentam startups e até grandes empresas como o Google. Desde o momento em que essa biblioteca se tornou código aberto, desde novembro de 2015, tornou-se uma das bibliotecas de aprendizado de máquina mais interessantes. É cada vez mais utilizado em pesquisas, no desenvolvimento de aplicações reais, em treinamentos.
O TensorFlow está em constante aprimoramento, é constantemente fornecido com algo novo, otimizado. Além disso, uma comunidade tem crescido em torno desta biblioteca.
Sobre o TensorFlow
O tensor é uma maneira padrão de representar dados em sistemas de aprendizado profundo. Os tensores são matrizes multidimensionais, uma extensão de tabelas bidimensionais (matrizes) para representar dados com dimensões mais altas. Simplificando, um tensor é uma matriz n-dimensional.
Em geral, se você está acostumado a trabalhar com matrizes, os tensores podem ser imaginados da mesma maneira que você imagina matrizes.
Vamos começar instalando o TensorFlow.
Instale o TensorFlow
Se você está começando com uma instalação limpa do Python (você pode ter instalado o Python especificamente para aprender o TensorFlow), basta instalar o
pip para instalar o TensorFlow:
pip install tensorflow
Essa abordagem é simples, mas possui algumas características desagradáveis. Eles consistem no fato de que, ao instalar o TensorFlow, em vez de pacotes já instalados, determinadas versões dos pacotes de dependência dessa biblioteca serão instaladas.
Se você estiver usando uma instalação existente do Python para outros fins, esse método não é recomendado. Uma maneira de instalar o TensorFlow ignorando os recursos acima é usar um ambiente virtual gerenciado pelo
virtualenv . Talvez você já tenha esse utilitário instalado, talvez não. Se você não o tiver instalado, poderá instalá-lo assim:
pip install virtualenv
Saiba mais sobre o
virtualenv .
Para instalar o TensorFlow em um ambiente virtual, você precisa primeiro criar esse ambiente. Vamos colocá-lo na
~/envs , mas você pode escolher outra pasta que seja mais adequada para você:
cd ~ mkdir envs virtualenv ~/envs/tensorflow
Acima, criamos o ambiente virtual
tensorflow na
~/envs (é representado pela
~/envs/tensorflow ). Para ativar este ambiente, use o seguinte comando:
source ~/envs/tensorflow/bin/activate
Depois disso, o prompt da linha de comandos deve mudar, indicando o ambiente virtual ativado:
(tensorflow)
Agora você pode instalar o TensorFlow em um ambiente virtual usando
pip :
(tensorflow) pip install tensorflow
Essa instalação não afetará outros pacotes instalados no computador.
Para sair do ambiente virtual, você pode usar o seguinte comando:
(tensorflow) deactivate
Depois disso, o prompt de comando assumirá sua forma normal.
Até recentemente, o TensorFlow era muito difícil de usar em um ambiente Windows. No entanto, após o lançamento do TensorFlow 0.12, problemas especiais nessa área não são mais observados. Ou seja, para instalar a versão da CPU do TensorFlow for Windows, basta executar o seguinte comando:
pip install tensorflow
E para instalar a versão da GPU - o seguinte:
pip install tensorflow-gpu
Ao instalar esta versão do TensorFlow, supõe-se que você já tenha o CUDA 8.
Agora a biblioteca TensorFlow está instalada no seu computador, o que significa que é hora de trabalhar com ela. Vamos começar, como geralmente acontece quando se aprende novas tecnologias, com "Hello World!"
Caros leitores! Este material é uma tradução do início
desta publicação sobre os fundamentos do TensorFlow. Você acha que vale a pena traduzi-lo ainda mais?
