Cuộc sống ngày càng hiện đại kéo theo việc áp dụng công nghệ vào đời sống trở nên rộng rãi. Chắc hẳn các khái niệm về trí tuệ nhân tạo (AI) đã không còn xa lạ với nhiều người, đặc biệt là thế hệ gen Z. TensorFlow là một thuật ngữ liên quan trực tiếp đến AI mà không phải ai cũng biết. Vậy TensorFlow là gì? Mời quý độc giả cùng tham khảo bài viết của Gocbao.
TensorFlow là gì?
Tensorflow là một thư viện mã nguồn mở và được sử dụng chủ yếu ở lĩnh vực Machine Learning (học máy). Điều này làm cho tốc độ việc học máy được gia tăng và hoạt động dễ dàng hơn.
Ngày 09/11/2015, TensorFlow đã được cấp phép hoạt động. TensorFlow được ra đời bởi đội ngũ của Google. Trong đó, Google Brain được xem là cha đẻ của TensorFlow. Nó được tạo ra nhằm mục đích chính là sử dụng cho nghiên cứu và áp dụng trong sản xuất một cách hiệu quả nhất.
TensorFlow được sử dụng như một phương tiện trung gian để tính toán số lượng của hoạt động sản xuất. Đồng thời là một công cụ không thể thiếu trong lĩnh vực học máy.
Thông tin hữu ích về TensorFlow
Lịch sử ra đời TensorFlow
Trước đây, khi phải xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, deep learning bắt đầu có hiệu năng vượt trội so với tất cả các thuật toán machine learning khác.
Google sớm phát hiện được tiềm năng này và họ nghĩa rằng nên sử dụng deep neural network để cải thiện các dịch vụ. Trong đó gồm Gmail, hình ảnh và Google search engine.
Google dựng lên 1 framework có tên là TensorFlow để các nhà nghiên cứu cũng như lập trình viên có thể làm việc cùng nhau trên model A.I.1. Khi đã được phát triển và scale hoàn chỉnh, nhiều người đã có thể sử dụng TensorFlow.
Ra đời lần đầu vào cuối năm 2015, phiên bản TensorFlow ổn định cuối cùng cũng xuất hiện vào năm 2017.
Kiến trúc của TensorFlow
Kiến trúc của Tensorflow hoạt động được chia thành 3 phần. Đó là tiền xử lý dữ liệu, dựng model, train và ước tính model.
Khái niệm cơ bản trong TensorFlow
Tensor
Tensor là được đưa ra trực tiếp nhờ vào framework cốt lõi của TensorFlow. Trong TensorFlow, tất cả các tính toán đều liên quan đến các tensor. Một tensor là một vector hay ma trận của n-chiều không gian đại diện cho tất cả loại dữ liệu. Tensor có 3 thuộc tính cơ bản là rank, shape và type.
Shape
Shape của dữ liệu chính là chiều của ma trận hay mảng. Tất cả các giá trị trong một tensor chứa đựng loại dữ liệu giống hệt nhau với 1 shape đã biết hoặc đã biết một phần.
Rank
Rank là số bậc của tensor. Việc phân rank này khá quan trọng vì nó giúp phân loại dữ liệu của tensor. Khi các rank đặc biệt cụ thể, tensor sẽ có những tên gọi riêng như:
Scalar: Khi Tensor có rank bằng 0.Vector: Vector là một Tensor rank 1.Matrix: Đây là một Tensor rank 2 hay mảng hai chiều theo khái niệm của Python.N-Tensor: Khi rank của Tensor tăng lên lớn hơn 2, chúng được gọi chung là N-Tensor.
Type
Type là kiểu dữ liệu của các elements trong Tensor. Một Tensor chỉ có duy nhất một thuộc tính Type. Do đó, chỉ có một kiểu Type duy nhất cho toàn bộ các elements có trong Tensor hiện tại.
Một số cụm từ có TensorFlow thông dụng
Thư viện TensorFlow là gì?
Thư viện TensorFlow là thư viện mã nguồn mở dùng cho tính toán số học sử dụng đồ thị luồng dữ liệu. Thư viện TensorFlow tích hợp sẵn rất nhiều các thư viện machine learning. Đồng thời TensorFlow có khả năng tương thích và mở rộng tốt. Điều này được Google phát triển cho học máy phục vụ cả nguyên cứu lẫn xây dựng các ứng dụng thực tế.
Chứng chỉ TensorFlow là gì?
Chứng chỉ TensorFlow là chứng chỉ uy tín của Google được cấp cho kỹ sư nghiên cứu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy. Trong năm 2020, trên thế giới chỉ có 84 người được nhận chứng chỉ này.
TensorFlow Lite là gì?
TensorFlow Lite là giải pháp gọn nhẹ của TensorFlow cho thiết bị di động và thiết bị nhúng. TensorFlow Lite cho phép suy luận học máy trên thiết bị với độ trễ thấp và kích thước nhị phân nhỏ. Nó cũng hỗ trợ tăng tốc phần cứng với API mạng thần kinh Android.
TensorFlow Serving là gì?
TensorFlow Serving là một phần của TensorFlow Extended (TFX) giúp việc triển khai mô hình học máy lên máy chủ trở nên tiện lợi hơn. Trước khi Google phát hành TensorFlow Serving, mô hình được triển khai sản xuất bằng Docker. Tuy nhiên, sử dụng Docker để triển khai mô hình rất tẻ nhạt, tốn thời gian và dễ mắc nhiều lỗi.
TensorFlow Serving cung cấp một API có thể được gọi khi sử dụng các yêu cầu HTTP để chạy suy luận trên máy chủ.
Tensorflow JS là gì?
Tensorflow JS là là một Thư viện JavaScript để đào tạo và triển khai các mô hình học máy trong trình duyệt Browser và trong Node.js.
Vừa rồi là những thông tin hữu ích mà Gocbao đã tổng hợp được về Tensorflow là gì. Đừng bỏ lỡ những bài viết hay của Gocbao nhé!
