介紹

您是否曾經回憶起《駭客帝國》或《我是傳奇》等電影中的標誌性場景？他們描繪的世界不再像以前那樣遙不可及。人工智慧已經將這些虛構的夢想變成了現實。從自動駕駛汽車和高效的虛擬助手到量身定製的購物體驗，人工智慧正無縫地融入我們的日常生活。

全球有 3.34 億家企業，這表明我們正在過渡到一個真正的數字時代。人工智慧不再僅僅是一個流行詞；它是一種企業用來實現目標的關鍵工具。

人工智慧的核心是讓機器能夠自主地模仿人類的行為，而無需人工干預。從過去的互動中汲取教訓，它們以類似於我們的大腦從經驗中處理和學習的方式做出決策。

隨著我們深入研究人工智慧，我們有機器學習，這是人工智慧的一個重要子集。ML 利用演算法和統計模型的力量來賦予計算機系統執行任務的能力。是什麼讓它與眾不同？該系統不依賴於明確的指令。

進一步深入機器學習的深處，我們遇到了深度學習。這個專門的分支更深入地研究了機器的類人處理。深度學習的基礎是受大腦結構和功能影響的演算法，稱為人工神經網路。這種分層方法展示了人工智慧錯綜複雜和相互關聯的世界。

但 TensorFlow 在這一切中扮演什麼角色？

TensorFlow 的主要重點是開發和訓練機器學習和深度學習模型。

在接下來的部分中，我們將瞭解 TensorFlow 的歷史、它是什麼、為什麼要學習 TensorFlow、它的一些常見應用以及如何入門。

目錄

• 介紹
• TensorFlow 簡介
• 什麼是 TensorFlow？
• TensorFlow 的用途
• TensorFlow 如何運作？
• 為什麼要學習 TensorFlow？
• 如何開始使用 TensorFlow？
• 結論

TensorFlow 簡介

TensorFlow 最初被稱為 DistBelief，誕生於 2011 年。它誕生於 Google 的創新者手中，深深紮根於神經網路。一年後的 2012 年，Google 推出了 DistBelief，引起了各種品牌的關注，他們看到了它在研究和商業應用中的潛力。它的實現已在各種深度學習實現中進行測試，從尖端的影像和語音識別、自然語言處理到推薦系統和預測分析。令人印象深刻，對吧？

TensorFlow 的名稱來自“張量”一詞，該詞指的是神經網路對複雜的多維資料陣列執行的操作。

快進到 2015 年 2 月，Google 以 Apache 2.0 許可證釋出了 TensorFlow 作為開源框架。自成立以來，該框架獲得了巨大支援。

有趣的是，雖然 TensorFlow 可以被視為 DistBelief 的繼任者，但它不僅僅是一個簡單的品牌重塑。它們有自己的區別。雖然 DistBelief 專注於神經網路，但 TensorFlow 以更通用的機器學習框架拓寬了視野。TensorFlow 的設計目的是獨立於 Google 的專有計算生態系統執行。這意味著 Google 之外的開發人員可以自由地修改程式碼，使其更容易獲得。

2016 年，Google 透露了其張量處理單元 (TPU)。TensorFlow 在內部使用這些 TPU 來支援各種公司應用程式和線上服務。它們對於為 Google 的 RankBrain 搜尋演算法和 Street View 地圖背後的技術提供支援至關重要。一年後，Google 向 Google Cloud Platform 使用者釋出了第二代 TPU。這允許使用者訓練和執行他們自己的機器學習模型。

來源

2017 年是具有里程碑意義的一年，TensorFlow 釋出了四個主要版本！第一個是 Release 1.0.0，它充滿了很酷的功能。從專門的偵錯程式和用於 Python 3 的 Docker 容器映象到實驗性的 Java API，TensorFlow 正在擴充套件其視野。錦上添花的是：引入了針對移動裝置和嵌入式裝置最佳化的 TensorFlow Lite。

快進到今天，我們有 TensorFlow 2.13 主導著舞臺。對於 Apple 愛好者來說，這是一個令人興奮的更新：此版本引入了對 Apple Silicon 的相容性。這意味著如果您在裝有 Apple Silicon 的 Mac 上安裝 TensorFlow，您可以使用最新的 TensorFlow 版本。Apple Silicon 輪子的初始構建釋出於 2023 年 3 月。這種新增的支援允許進行更詳細的測試，這得益於 Apple、MacStadium 和 Google 之間的技術合作關係。

什麼是 TensorFlow？

機器學習可能對很多人來說令人生畏，但有一個好訊息。最近的工具和框架使學習過程比人們想象的要容易得多。如今的重點是什麼？使資料收集、模型訓練和預測儘可能地無縫銜接。

TensorFlow 是一種用途廣泛的開源框架，專為機器學習和深度學習應用程式而設計。如果您精通 Python 或 JavaScript，它提供了一個簡單的前端 API，簡化了流程。可以把它想象成一個工具，可以幫助完成影像識別、理解人類語言細微差別等任務。此外，TensorFlow 不僅僅是關於訓練；它也足夠強大，可以處理大規模預測。

至於它在科技行業的聲譽，值得注意的是，Uber、Airbnb 和 Twitter 等公司已將其整合到他們的運營中。這是對其實用性和受歡迎程度的證明。

TensorFlow 的用途

影像識別

讓我們從機器學習難題的一個基本部分開始：影像識別。影像識別的核心是讓機器能夠識別數字影像中的物體。這不僅僅是識別人和車輛；它還包括識別動物、動作，甚至複雜的文字。

潛在的應用非常廣泛。想想如何使用監控來提高安全性、醫學影像方面的突破、製造中的高效缺陷檢測，以及 3D 重建的複雜性。

來源

但這一切是如何結合在一起的？它是高質量相機和計算機視覺大腦的結合。為了瞭解它的工作原理，想象一下使用 TensorFlow 等工具在無數影像上訓練計算機視覺模型。這種訓練使這些模型能夠在將來識別特定物體，就像學習識別不同型別的水果一樣。

語音識別

我敢肯定，我們都使用過 Siri、Cortana 或 Alexa 等語音助手。語音助手已成為我們進行快速查詢、設定提醒以及有時只是娛樂的最佳選擇。這些存在於我們的智慧手機、平板電腦和其他智慧裝置上的工具依賴於語音命令來處理日常任務。在幕後，這一切都是關於自然語言處理 (NLP)——幫助這些裝置理解我們口頭語言的技術。

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順便說一下，語音識別不僅僅用於設定鬧鐘或查詢今天的天氣。它的範圍已經擴充套件到航空、電信等各個領域。如果您對技術方面感到好奇，那麼其中許多語音識別系統都是使用 TensorFlow 訓練的。太棒了，對吧？

建模

TensorFlow 在深度遷移學習和生成式建模中得到應用。

遷移學習：這有點像節省時間。與其完全從頭開始構建模型（這可能需要大量資源），遷移學習允許您使用其他人已經訓練過的模型。這就像重複使用一些基礎工作來進一步推進自己的專案。

生成式建模：這是關於弄清楚資料集是如何產生的。它是在構建一個藍圖，瞭解資料是如何生成的。一旦你擁有了這個藍圖，你甚至可以使用它來生成新的資料樣本。
為了更實際地說明這一點，請考慮一下PayPal。他們利用 TensorFlow 來發現和適應複雜的欺詐模式。同時，他們還確保其真正的客戶能夠獲得更流暢的體驗，加快識別流程。

物體檢測

你有沒有想過我們的手機是如何在影片中識別面部的？這要歸功於物體檢測。本質上，它是關於在影片中識別特定物體或模式。

隨著時代的變遷，企業正在尋找更智慧的方法來確保安全性和效率。其中一種正在流行的方法是運動檢測。想想你在機場的時候。除了常規的安全檢查外，還有一層無形的保護：即時物體檢測。它可以快速發現任何異常情況。

那麼，物體檢測的幕後是什麼？

它從建立正確的環境開始。然後使用深度學習模型分析影片。TensorFlow 等工具發揮作用，幫助改進此過程。它將技術與影片內容完美結合，共同努力，使機場等場所保持安全高效。

基於文字的應用程式

深度學習徹底改變了各個行業的基於文字的應用程式。

以 Google 翻譯為例。由於深度學習，它可以處理多種語言，使我們的全球聯絡更加輕鬆。如果您喜歡閱讀但時間不足，序列到序列學習可以幫助將冗長的文章濃縮成易於理解的摘要。

ChatGPT 是另一個已經席捲行業的基於文字的應用程式。雖然 ChatGPT 使用 PyTorch，但開發人員可以使用 TensorFlow 來有效地構建、最佳化和管理其模型。

ChatGPT 實戰

另一個應用，谷歌的智慧回覆，提供了便捷的電子郵件建議，這也是深度學習的直接成果。

在商業方面，像 TensorFlow 這樣的平臺使公司能夠篩選資料——從社交媒體聊天到市場趨勢——最佳化策略並改善我們的數字體驗。

TensorFlow 如何運作？

你有沒有想過“TensorFlow”這個名字的由來？

它們源於對稱為張量（Tensor）的多維資料陣列執行的神經網路計算。想象一下一個表示空間中向量的、具有特定方向和長度的一維陣列。現在，將其放大。張量本質上就是一個多維陣列。因此，雖然向量可能是一條線，但張量在多個維度中儲存資料。

那麼什麼是 TensorFlow 架構？

• 資料預處理：這是我們獲取原始的、無結構的資料並賦予其形狀的地方。簡單地說，就是組織資料，以便更容易地處理。
• 模型構建：我們的資料已整理完畢，現在可以構建模型了。此步驟涉及新增操作層以相應地構建模型。
• 模型訓練：在這裡，我們使用已整理的資料來訓練模型。目標是什麼？幫助它識別模式和趨勢。
• 推理：訓練後，我們透過讓模型根據以前從未見過的新資料預測結果來測試模型。

這四個部分構成了 TensorFlow 的整體工作流程。

無論你是在使用桌上型電腦還是利用資料中心的強大功能，TensorFlow 都透過 GPU 支援提高了訓練速度。一旦經過訓練，這些模型就可以靈活地從桌上型電腦過渡到移動裝置，甚至到雲端。

需要檢視訓練進度嗎？

TensorBoard 監控你的訓練進度、深入研究計算圖並評估模型指標。就像對你的 TensorFlow 和 Keras 流程擁有 X 光視力！

來源

為什麼要學習 TensorFlow？

讓我們看看為什麼必須將 TensorFlow 納入自己的武器庫。

1. 首先，TensorFlow 是通用的。無論你是使用雲平臺、IOS、Android、CPU、GPU 還是嵌入式系統，TensorFlow 都能完美融入。
2. 使用 TensorFlow，構建模型，尤其是使用神經網路，變得更加簡單。其高階 API 易於使用，使建模過程變得直觀。
3. TensorFlow 擁有預訓練模型和資料集的庫，為你節省了大量時間。其核心優勢在於使用張量，使其能夠高效地管理多維陣列。
4. 它配備了有助於維護最佳實踐的工具。這確保你的模型高效且快速，這是當今科技界的一項重要組合。
5. 對於那些希望進行更高階模型設計的人，TensorFlow 的 Keras 函式式 API 和模型子類化 API 可以提供幫助。如果你喜歡探索，TensorFlow 還擁有 TensorFlow Probability 和 Tensor2Tensor 等其他庫。

如何開始使用 TensorFlow？

想要開啟你的 TensorFlow 之旅？以下是如何開始。

1. 在進入 TensorFlow 領域之前，請確保你的開發環境已更新至最新版本的 TensorFlow。這將避免你日後遇到潛在的故障。
2. 然後你需要獲取一些全面的資源，比如書籍或課程，例如我們的免費 TensorFlow Bootcamp 課程，幫助你入門。
3. 有幾個 TensorFlow 的基礎模組，你應該熟悉它們。
   1. 張量（Tensors）
   2. 層（Layers）
   3. 模組（Modules）
   4. 圖（Graphs）
   5. 資料集建立管道
   6. 模型（Models）
   7. 訓練迴圈（Training loops）

4. 掌握這些後，你需要深入研究資料操作。瞭解如何有效地向模型展示資料至關重要。
5. 有了這些基礎，你可以開始構建符合你特定需求的模型架構。設定完畢後，迭代訓練過程就會開始。定期測試你的模型，檢視其效能，並根據需要進行改進。

結論

隨著我們不斷探索人工智慧不斷發展的領域，一個迫切的問題出現了：為什麼應該優先學習 TensorFlow？在人工智慧和機器學習的廣闊宇宙中，TensorFlow 已成為機器學習應用的基石，為新手和經驗豐富的專業人士簡化了複雜的任務。

憑藉其適應性、持續更新和強大的社群支援，TensorFlow 高聳屹立，確保掌握它的人始終處於技術進步的前沿。

從醫療保健到金融的各個行業都在尋找人工智慧驅動的解決方案，你猜猜是什麼在驅動這些解決方案？沒錯，就是 TensorFlow。

總之，如果你想在科技生態系統中不僅生存，還要蓬勃發展，那麼瞭解 TensorFlow 不僅僅是建議，而是必不可少。敬請關注，更多精彩內容即將推出。乾杯！