Tensorflow : tout connaître sur cet outil Open Source

Si vous êtes un développeur, il est impossible que vous n’ayez pas entendu parler de Tensorflow. C’est parce que c’est l’un des outils les plus efficaces pour l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond. Dans cet article, nous allons nous plonger dans les détails du fonctionnement de Tensorflow et de la façon dont vous pouvez l’utiliser pour le développement de vos applications.

Qu’est-ce que Tensorflow ?

Lorsque vous disposez d’une énorme quantité de données et que vous voulez faire de l’apprentissage automatique, vous devez utiliser une puissance de calcul importante. Heureusement pour nous, TensorFlow de Google est une bibliothèque d’apprentissage automatique open source qui permet de s’attaquer facilement aux gros problèmes.

Tensorflow vous permet de créer un grand nombre de petites tâches de calcul, puis de les répartir raisonnablement sur votre matériel disponible. La force de cette approche est qu’elle se prête bien à l’informatique distribuée. Cela peut signifier beaucoup de choses différentes selon le matériel dont vous disposez et le langage que vous utilisez (TensorFlow a été écrit à l’origine en C++), mais cela devrait vous permettre de distribuer plus efficacement votre charge de calcul sur tout le matériel dont vous disposez sans sacrifier beaucoup en termes de performances.

TensorFlow est une bibliothèque de calcul utilisant des graphes de flux de données. Les nœuds du graphe représentent des opérations mathématiques, tandis que les bords du graphe représentent les tableaux de données multidimensionnels qui circulent entre eux. Dans ce tutoriel, vous apprendrez à former un réseau neuronal pour détecter si des images contiennent des chats en utilisant TensorFlow.

L’architecture flexible vous permet de déployer le calcul sur un ou plusieurs CPU ou GPU dans un ordinateur de bureau, un serveur ou un appareil mobile avec une seule API.

TensorFlow a été développé à l’origine par l’équipe de Google Brain, mais depuis, il a été mis à disposition en tant que projet open-source. Il existe de nombreux outils et cadres d’apprentissage profond qui peuvent être utilisés pour construire des réseaux neuronaux artificiels, notamment Keras, le principal concurrent de TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), Caffe2, Torch, etc. Mais ces autres outils ont tendance à être très spécifiques dans leurs cas d’utilisation plutôt que d’avoir un objectif global comme TensorFlow, ce qui le rend puissant car il peut être utilisé pour tout ce qui implique l’apprentissage automatique, comme la reconnaissance d’images, la reconnaissance vocale et bien plus encore !

À quoi sert la bibliothèque Tensorflow ?

TensorFlow est une bibliothèque open source qui peut être utilisée pour effectuer des tâches d’apprentissage automatique. Il ne s’agit pas d’un langage de programmation, mais plutôt d’une bibliothèque qui peut être utilisée avec d’autres langages tels que Python ou C++.

Elle est destinée à la formation et à l’exécution de modèles d’apprentissage automatique, ce qui signifie qu’elle vous aide à construire la structure de votre réseau neuronal afin que vous puissiez lui apprendre à résoudre des problèmes à l’aide de techniques d’apprentissage profond.

L’idée principale de Tensorflow est que vous n’avez pas besoin de tout savoir sur le fonctionnement de votre réseau neuronal avant de commencer votre projet ; vous devez plutôt vous concentrer sur la construction de ce qui est important pour le moment (par exemple, la création d’une couche d’entrée). Vous pourrez ensuite utiliser TensorFlow pour former et exécuter votre modèle (ou même ajouter des couches supplémentaires).

Comment fonctionne Tensorflow ?

TensorFlow est une bibliothèque d’apprentissage automatique qui fonctionne en créant un graphe de calcul, utilisé pour former des réseaux neuronaux. Le graphe de calcul contient des nœuds (également appelés ops) et des arêtes reliant les nœuds entre eux. Cela permet un calcul parallèle et distribué, ce qui accélère le processus de formation.

Tensorflow est une puissante bibliothèque logicielle open-source pour le calcul numérique à l’aide de graphiques de flux de données.

TensorFlow a été développé à l’origine par des chercheurs et des ingénieurs travaillant dans l’équipe Google Brain au sein de l’organisation de recherche sur l’intelligence artificielle de Google, dans le but de mener des recherches sur l’apprentissage automatique et les réseaux neuronaux profonds, mais le système est suffisamment général pour être applicable dans une grande variété d’autres domaines. TensorFlow offre des possibilités de modélisation de haut niveau, de calcul flexible sur GPU et de visualisation des processus de formation.

Comment utiliser Tensorflow ?

Maintenant que nous avons une meilleure compréhension de ce qu’est Tensorflow, voyons comment l’utiliser.

Pour commencer à utiliser TensorFlow, vous devez d’abord importer la bibliothèque dans votre code. Cela peut se faire de deux façons : en utilisant une déclaration d’importation en Python ou en l’ajoutant comme dépendance externe en C++ ou C#.

Une fois la bibliothèque importée, vous pouvez l’utiliser comme toute autre bibliothèque faisant partie de votre langage de programmation préféré (par exemple, OpenCV). Avec Python, créez une session, puis ajoutez des couches sur cette session jusqu’à ce que vous ayez créé votre graphique d’opérations de calcul. Lorsque vous travaillez avec des graphes tels que celui-ci (appelé « forward propagation« ), assurez-vous que tous les nœuds se connectent correctement avant d’essayer de les exécuter !

Quels sont les avantages et les inconvénients de Tensorflow ?

Les avantages de la bibliothèque TensorFlow

Avec TensorFlow, les utilisateurs peuvent faire en sorte que leur ordinateur apprenne à partir de données et fasse des prédictions sur la base de ces données. Les avantages de Tensorflow sont sa flexibilité, sa capacité à être utilisé avec différents types de machines et sa vitesse.

On y retrouve de nombreux autres avantages à savoir :

• Exécution rapide : Dans l’exécution avide (par opposition à l’exécution graphique), vous pouvez ajouter des opérations dans n’importe quel ordre et elles seront exécutées dès que possible. Cela rend le débogage très facile car l’ensemble du programme est exécuté immédiatement et le résultat peut être visualisé directement.
• TensorBoard : TensorBoard permet aux utilisateurs de visualiser leurs données à l’aide d’histogrammes, de nuages de points et d’autres outils de traçage standard. Il s’agit d’un excellent outil pour comprendre la performance de votre modèle sur de nouvelles données – un élément crucial si vous voulez que votre modèle se généralise bien !
• Source ouverte : La nature open source de TensorFlow permet à toute personne ayant des compétences en programmation de contribuer à la communauté en implémentant de nouvelles fonctionnalités ou en corrigeant les bogues que d’autres ont signalés.

Les inconvénients de la plateforme open source TensorFlow

Malgré ses nombreux avantages, Tensorflow n’est pas sans inconvénients. Tout d’abord, il s’agit d’un outil complexe. Cela signifie que vous devrez investir dans l’apprentissage de l’apprentissage automatique avant d’être en mesure d’utiliser efficacement TensorFlow. Cela signifie également que le débogage du code écrit dans TensorFlow peut être plus difficile qu’avec d’autres outils. En outre, en raison de sa complexité et de sa relative nouveauté, il est encore possible de l’améliorer en termes de documentation et de processus de maintenance.

Si vous vous considérez comme un programmeur expérimenté qui sait comment fonctionne l’apprentissage automatique, mais que vous recherchez un moyen facile de construire vos propres modèles sans avoir à tout écrire à partir de zéro ou à apprendre un nouveau langage de programmation (par exemple Python), alors ce n’est peut-être pas le bon choix pour vous, car le déploiement des modèles présente certaines difficultés associées au fait qu’ils s’exécutent hors ligne plutôt que localement sur votre ordinateur lors de l’utilisation de bibliothèques Python comme Scikit-Learn qui sont optimisées pour travailler localement plutôt qu’à distance.

En conclusion, TensorFlow est un outil très puissant qui peut être utilisé de nombreuses façons différentes. Il présente également de nombreux avantages et inconvénients, mais dans l’ensemble, il s’agit d’une excellente bibliothèque open source.