TensorFlow là một khung học máy do Google cung cấp. Đây là một khung mã nguồn mở được sử dụng kết hợp với Python để triển khai các thuật toán, ứng dụng học sâu và nhiều hơn nữa.
TensorFlow được sử dụng trong nghiên cứu và mục đích sản xuất với các kỹ thuật tối ưu hóa giúp thực hiện các phép toán toán học phức tạp nhanh chóng. Điều này là do nó sử dụng NumPy và mảng đa chiều. Các mảng đa chiều này còn được gọi là 'tensor'. Khung này hỗ trợ làm việc với mạng nơ-ron sâu. Nó có khả năng mở rộng cao và đi kèm với nhiều bộ dữ liệu phổ biến. Nó sử dụng tính toán GPU và tự động hóa việc quản lý tài nguyên. Nó đi kèm với nhiều thư viện học máy và được hỗ trợ, tài liệu hóa tốt.
Khung này có khả năng chạy các mô hình mạng nơ-ron sâu, huấn luyện chúng và tạo các ứng dụng dự đoán các đặc trưng liên quan của các bộ dữ liệu tương ứng. Gói 'tensorflow' có thể được cài đặt trên Windows bằng dòng lệnh sau:
pip install tensorflow
Tensor là một cấu trúc dữ liệu được sử dụng trong TensorFlow. Nó giúp kết nối các cạnh trong sơ đồ luồng dữ liệu. Sơ đồ luồng này được gọi là 'Đồ thị luồng dữ liệu' (Data flow graph). Tensor không chỉ là mảng đa chiều hoặc một danh sách. Chúng có thể được xác định bằng ba thuộc tính chính:
- Rank (Bậc): Cho biết về số chiều của tensor. Có thể hiểu là thứ tự của tensor hoặc số chiều trong tensor đã được định nghĩa.
- Type (Kiểu): Cho biết về kiểu dữ liệu liên kết với các phần tử của Tensor. Nó có thể là tensor một chiều, hai chiều hoặc n chiều.
- Shape (Hình dạng): Là số hàng và cột kết hợp lại.
Keras trong tiếng Hy Lạp có nghĩa là 'sừng'. Keras được phát triển như một phần của nghiên cứu cho dự án ONEIROS (Hệ thống điều hành robot thông minh điện tử thần kinh mở). Keras là một API học sâu, được viết bằng Python. Đây là một API cấp cao có giao diện hiệu quả giúp giải quyết các vấn đề học máy.
Nó chạy trên khung TensorFlow. Nó được xây dựng để giúp thử nghiệm nhanh chóng. Nó cung cấp các trừu tượng và khối xây dựng thiết yếu cần thiết trong việc phát triển và đóng gói các giải pháp học máy. Khả năng mở rộng cao và đi kèm với khả năng đa nền tảng. Điều này có nghĩa là Keras có thể chạy trên TPU hoặc các cụm GPU. Các mô hình Keras cũng có thể được xuất để chạy trên trình duyệt web hoặc điện thoại di động.
Keras đã có sẵn trong gói TensorFlow. Nó có thể được truy cập bằng dòng lệnh sau:
import tensorflow from tensorflow import keras
Ở trên, chúng ta đã nhập Keras.