Zbekiston respublikasi raqamli texnologiyalar vazirligi m uhammad al-xozazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti

1.2-rasm. Bir nechta CPU/GPU/serverlarda parallel hisoblash


NATIJALAR VA MUHOKAMA

2015-yil noyabr oyida TensorFlow ochiq manbali boʻlganida, chuqur oʻrganish uchun juda koʻp mashhur ochiq kodli kutubxonalar mavjud edi va aslini olganda “TensorFlow”ning aksariyat xususiyatlari u yoki bu kutubxonada allaqachon mavjud edi. Shunga qaramay, “TensorFlow”ning toza dizayni, kengaytirilishi, moslashuvchanligi, hujjatlashtirilganligi uni tezda ro'yxatning yuqori qismiga ko'tardi. Sodda qilib aytganda, “TensorFlow” moslashuvchan, kengaytiriladigan va ishlab chiqarishga tayyor bo'lishi uchun ishlab chiqilgan va mavjud ramkalar ushbu uchtasidan faqat ikkitasiga ta'sir qilgan. “TensorFlow”ning afzalliklari:

• 
  U nafaqat Windows, Linux va macOS’da, balki mobil qurilmalarda, jumladan iOS va Android’da ham ishlaydi.
  
• 
  U Scikit-Learn bilan mos keluvchi TF.Learn 2 (tensorflow.contrib.learn) deb nomlangan juda oddiy Python API-ni taqdim etadi. Ko'rib turganingizdek, uni bir necha qator kodlarda turli xil neyron tarmoqlarni o'rgatish uchun ishlatishingiz mumkin. Bu avval “Scikit Flow” (yoki skflow) deb nomlangan mustaqil loyiha edi.
  

• 
  Shuningdek, u neyron tarmoqlarni qurish, o'qitish va baholashni soddalashtirish uchun TF-slim ( tensorflow.contrib.slim ) deb nomlangan yana bir oddiy APIni taqdim etadi.
  
• 
  Keras (endi tensorflow.contrib.keras da mavjud) yoki Pretty Tensor kabi bir qancha boshqa yuqori darajadagi APIlar mustaqil ravishda TensorFlow ustiga qurilgan. Uning asosiy Python APIsi yaratish uchun ancha moslashuvchanlikni (yuqori murakkablik evaziga) taklif etadi. har qanday hisob-kitoblar, shu jumladan siz o'ylashingiz mumkin bo'lgan har qanday neyron tarmoq arxitekturasi.
  
• 
  U ko'plab ML operatsiyalarini, ayniqsa neyron tarmoqlarni qurish uchun zarur bo'lgan yuqori samarali C++ dasturlarini o'z ichiga oladi. O'zingizning yuqori samarali operatsiyalaringizni aniqlash uchun C++ API ham mavjud.
  
• 
  U xarajat funksiyasini minimallashtiradigan parametrlarni qidirish uchun bir nechta ilg'or optimallashtirish tugunlarini taqdim etadi. Ulardan foydalanish juda oson, chunki “TensorFlow” avtomatik ravishda siz belgilagan funksiyalarning gradientlarini hisoblash bilan shug'ullanadi. Bu avtomatik farqlash (yoki autodiff) deb ataladi.
  
• 
  Shuningdek, u “TensorBoard” deb nomlangan ajoyib vizualizatsiya vositasi bilan birga keladi, bu sizga hisoblash grafigini ko'rib chiqish, o'rganish egri chizig'ini ko'rish va boshqalarni ta'minlaydi.
  
• 
  Google shuningdek, “TensorFlow” grafiklarini ishga tushirish uchun bulut xizmatini ishga tushirdi.
  

Hozirda “TensorFlow”ning ishtiyoqli va foydali dasturchilar jamoasi va uni yaxshilashga hissa qo'shayotgan, o'sib borayotgan hamjamiyati mavjud. Bu “GitHub”dagi eng mashhur ochiq manbali loyihalardan biri bo'lib, uning ustiga tobora ko'proq ajoyib loyihalar qurilmoqda.


XULOSA

TensorFlow - bu chuqur o'rganish tarmoqlarini yaratishda ma'lumotlarni raqamli va grafik hisoblash uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan ajoyib kutubxona va Google Search, Google Translate, Google Photos va boshqa ko'plab ilovalar uchun eng keng tarqalgan kutubxonadir. Mashinani o'rganishdan foydalangan holda odamlar juda ko'p va hayratlanarli narsalarni ishlab chiqdilar, ulardan ba'zilari sog'liqni saqlashga oid ilovalar, filmlar, musiqalar, ijtimoiy medialarni o'z ichiga oladi. Mashinani o'rganish va sun'iy intellekt sohasidagi ushbu yutuqlar bilan aqlga sig'maydigandek tuyuladi, TensorFlow bu maqsadlarga erishishga yordam beradigan vositadir.