آموزش تنسورفلو پیشرفته

Tensorflow یک کتابخانه نرم‌افزاری برای برنامه‌ریزی داده‌ها و برنامه‌نویسی متفاوت در طیف گسترده‌ای از کارها به حساب می‌آید. این کتابخانه، از کتابخانه‌‌های عملیات ریاضی است و جزء برنامه‌های یادگیری ماشین مانند شبکه‌های عصبی نیز به شمار می‌رود. دوره آموزش Tensorflow پیشرفته با هدف آموزش این کتابخانه ارزشمند پایتون تهیه و تدوین شده است که در ادامه آن را معرفی خواهیم کرد.

مزایای آموزش Tensorflow

گوگل Tensorflow را از کتابخانه‌های متن‌باز یا Open Source معرفی می‌کرد که برای مصارف داخلی طراحی‌شده است. با این حال از سال 2015 به بعد تصمیم گرفت این برنامه یک کتابخانه عمومی باشد. با کمک از این کتابخانه قدرتمند و ویژگی‌های منحصربه‌فرد در آن شما می‌توانید شبکه‌های عصبی را به ساده‌ترین روش‌های ممکن پیاده‌سازی کنید. به‌طور معمول API های Tensorflow از زبان پایتون استفاده می‌کنند و این زبان درواقع زبان برنامه‌نویسی آن است. با این حال این کتابخانه از زبان‌های دیگر مانند جاوا، کاتلین، جاوا اسکریپت و حتی زبان R نیز پشتیبانی می‌کند. برای مثال این طراحان سایت هستند که بیشتر مواقع از زبان جاوا اسکریپت استفاده می‌کنند و با این زبان ارتباط بهتری می‌گیرند. در این زمان است که شما با کمک از آموزش Tensorflow وارد دنیای هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی می‌شوید. علاوه بر این ویژگی‌ها، مزایای دیگر تنسورفلو عبارت‌اند از: 

• قابلیت حمل
• دارای قابلیت تبدیل و بهینه‌سازی 
• پشتیبانی کردن از اجرای توزیع شده 
• قابلیت بررسی مقادیر متوسط در گراف به همراه اشکال‌زدایی آن
• استفاده از جریان کنترل پایتون با Tensorflow  API، توابع، خوشه‌ها، حلقه‌ها، conditionals و غیره
• توانایی ساده‌سازی آموزش و ایجاد گراف های پویا با داشتن سینتکسdefine-by-run
• یک کتابخانه متن باز و چند سکویی 
• مجهز به استانداردهای بالا در اندازه‌گیری و شفافیت

آموزش Tensorflow برای چه کسانی مناسب است؟

حال که با کتابخانه Tensorflow آشنا شدید و مزایای آن را بررسی کردید، نوبت به آموزش این ابزار کاربردی می‌رسد. ابتدا بهتر است بررسی شود آموزش این برنامه برای چه کسانی مناسب است و کدام افراد به آن احتیاج دارند. اگر از آن دسته برنامه نویسان هستید که هم‌اکنون به ورود به دنیای هوش مصنوعی علاقه دارید، بهتر است آموزش Tensorflow پیشرفته را در برنامه خود قرار دهید؛ زیرا که در آینده‌ای نه‌چندان دور ربات‌ها تمام جهان پیرامون ما را در بر خواهند گرفت. این برنامه نویسان هستند که باید خود را برای چنین روزهایی آماده کنند.

بنابراین با کمک از این برنامه شما با تسلط بر روی جاوا اسکریپت توانایی ورود به دنیای ماشین و لرنینگ را نیز خواهید داشت. فرصت پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی مصنوعی را پیدا می‌کنید و از طراحی هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی بر روی مرورگر بدون هیچ دردسری لذت می‌برید. حتی آن دسته از برنامه نویسان موبایل که می‌خواهند ماشین لرنینگ را به اپلیکیشن‌های خود را اضافه کنند، می‌توانند برای یادگیری استفاده از کتابخانه Tensorflow استفاده کنند. علاوه بر این‌ها اگر هنوز برنامه‌نویسی را شروع نکرده‌‌اید و با این حال به هوش مصنوعی و ورود به این زمینه‌ها علاقه‌مند هستید، جز افراد مناسب برای آموزش این برنامه به شمار می‌روید. 

سرفصل‌های آموزش Tensorflow پیشرفته

در ادامه سرفصل‌های آموزش Tensorflow به نمایش درمی‌آیند که به شما فرصت تصمیم‌گیری می‌دهند. این سرفصل‌ها به ترتیب زیر هستند: 

فصل اول: پیشگفتار

در ابتدای آموزش از معماری کلی تنسورفلو صحبت می‌شود. به شما گفته می‌شود که باید از کدام عامل‌های مختلف در سطوح متفاوت برای مسائل خود بهره ببرید. بعدازآن بحث دو حالت اصلی اجرای برنامه‌ها در تنسورفلو یعنی Eager mode و Graph mode و تفاوت‌ها و کاربردهای هر یک پیش کشیده می‌شود. 

فصل دوم: آشنایی با معماری تنسورفلو

در ادامه فصل یک این بار در فصل دوم شبکه‌های Tensorflow بیشتر موردبحث قرار می‌گیرند. در این فصل تک به تک Eager mode و Graph mode بررسی شده و تفاوت‌های آن‌ها با جزئیات بیان می‌شوند. 

فصل سوم: پایپلاین‌های سریع و بهینه داده

اولین قدم در مسائل Deep Learning آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری است‌‌. در این فصل استفاده از tf.data و ابزار TFDS را یاد می‌گیرید. این ابزارها برای پیاده‌سازی data loader- ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. هم‌چنین با TF Records که یک فرمت سریالایزکردن، ذخیره کردن و بازیابی داده‌ها در تنسورفلو است، آشنا می‌شوید. در آخر جلسه هم نحوه پیاده‌سازی توابع Augmentation را آموزش می‌بینید. 

فصل چهارم: پیاده‌سازی لایه‌ها و مدل‌ها

در ادامه آموزش Tensorflow پیشرفته نحوه پیاده‌سازی و اختصاصی سازی معماری‌های مختلف شبکه‌های عصبی در تنسورفلو آموزش داده می‌شوند. با روش‌های متفاوت مدل‌ها آشنا شده و آن‌ها را با یکدیگر مقایسه می‌کنید. در آخر هم نحوه ساخت لایه‌های اختصاصی مورد بررسی قرار می‌گیرند‌.

فصل پنجم: افزودن قابلیت‌های دلخواه به آموزش با استفاده از Callback‌ها

هنگام انجام پروژه‌های برنامه‌نویسی در یک مدل ممکن است نیاز باشد در یک زمان مشخص اتفاق خاصی بیفتد یا تابع خاصی فراخوانی شود. برای مثال مواقعی که لازم است در انتهای هر Epoch مدل نهایی ذخیره گردد یا پس از هر مرحله از آموزش نتایج به نمایش درآیند. Callback است که رویدادها و توابعی که در مواقع خاص نیاز به اجرا دارند را پیاده‌سازی و کنترل می‌کند. 

فصل ششم: توابع هزینه در تنسورفلو

در این فصل نحوه کارکرد loss function- ها توضیح داده می‌شود و یاد می‌گیرید چگونه function- های اختصاصی را بسازید. 

فصل هفتم: Training Loop سفارشی

در فصل آخر آموزش Tensorflow پیشرفته، trainer معرفی می‌شود؛ بنابراین شما با نحوه کنترل و اختصاصی‌سازی trainer- ها در تنسورفلو آشنا خواهید شد. 

بعد از اتمام آموزش Tensorflow چه کاری می‌توان انجام داد؟

همان‌طور که مشخص شد با گذراندن دوره آموزش Tensorflow پیشرفته شما وارد دنیای یادگیری ماشین می‌شوید؛ بنابراین بنا بر نیاز و هدفی که مشخص می‌کنید، سه روش برای استفاده از این برنامه پیش روی شما قرارگرفته‌اند. در روش اول برای شما مجموعه داده‌های الگو از روش‌های یادگیری ماشین در این کتابخانه وجود دارد که می‌توانید از آن کمک بگیرید. به این روش استفاده از شبکه‌های عصبی از پیش تعریف شده می‌گویند؛ اما در روش دوم راه شخصی‌سازی همان شبکه‌های از پیش تعریف شده برای شما قرار داده شده است. به این معنا که بر اساس نیاز خود می‌توانید آن‌ها را کم یا زیاد کنید. این دو روش موجب راحتی شما برای محاسبات سریع و استفاده از الگوها می‌شود. در روش سوم شما باید یک شبکه یادگیری عصبی را از صفر پیاده کنید. در این روش فرد یک شبکه عصبی را از ابتدا تا انتها پیاده‌سازی خواهد کرد. 

مقدمه‌ای بر تنسورفلو

تنسورفلو (TensorFlow) گوگل در حال حاضر شناخته‌شده‌ترین بسته یادگیری عمیق در دنیا است. یادگیری ماشینی توسط گوگل در همه محصولاتش برای بهبود جستجو، ترجمه، شرح تصاویر و توصیه‌ها استفاده می‌شود. به عنوان مثال، کاربران گوگل ممکن است از جستجو به کمک هوش مصنوعی بهره ببرند که هم سریع‌تر و هم دقیق‌تر است. وقتی کاربر یک کلمه کلیدی را در قسمت جستجوی گوگل تایپ می‌کند، موتور جستجو برای کلمه کلیدی تایپ شده به آن پیشنهاد‌هایی می‌دهد.

گوگل قصد دارد از یادگیری ماشینی استفاده کند تا از مجموعه داده‌های عظیم خود حداکثر استفاده را ببرد تا بهترین تجربه ممکن را برای مصرف‌کنندگان خود فراهم کند. یادگیری ماشین توسط سه سازمان مختلف استفاده می‌شود. محققان، برنامه‌نویسان و دانشمندان داده.

Tensor Flow برای مقیاس‌بندی توسعه داده شده است، زیرا گوگل چیزی بیش از داده‌ها دارد. آن‌ها همچنین قدرتمندترین کامپیوتر جهان را دارند. TensorFlow یک کتابخانه تحقیقاتی یادگیری ماشین و شبکه عصبی عمیق به‌حساب می‌آید که توسط تیم Google Brain ایجاد شده است. این برای کاربر روی چندین CPU یا GPU و همچنین سیستم‌عامل‌های تلفن همراه در برخی شرایط طراحی شده است و شامل wrapper هایی در Python، C++ و Java است. دوره آموزش تنسورفلو پیشرفته با هدف آموزش این ابزار مدرن تهیه شده است که در بالا آن را معرفی کردیم.

تاریخچه تنسورفلو

چند سال پیش یادگیری عمیق شروع به پیشی گرفتن از سایر الگوریتم‌های یادگیری ماشینی کرد. گوگل متوجه شد که شبکه‌های عصبی عمیق ممکن است به بهبود خدماتش کمک کند. آن‌ها چارچوب Tensorflow را ایجاد کردند تا به دانشگاهیان و توسعه‌دهندگان اجازه دهند تا در مدل‌های هوش مصنوعی با یکدیگر همکاری کنند.

تنسورفلو در ابتدا در اواخر سال 2015 توسعه یافت و اولین نسخه پایدار آن در سال 2017 منتشر شد. این ابزار به لطف مجوز منبع باز آپاچی، رایگان و منبع باز است؛ یعنی شما بدون پرداخت هزینه‌ای به Google، می‌توانید از آن استفاده کنید، آن را تغییر دهید و نسخه به روز شده را با قیمتی دوباره توزیع کنید.

تنسورفلو چگونه کار می‌کند؟

با پذیرش ورودی‌ها به‌عنوان یک آرایه چندبعدی به نام Tensor، TensorFlow به شما امکان می‌دهد نمودارها و ساختارهای جریان داده ایجاد کرده تا مشخص کنید داده‌ها چگونه از طریق یک نمودار حرکت می‌کنند. این به شما امکان می‌دهد فلوچارت عملیاتی را ایجاد کنید که ممکن است روی این ورودی‌ها انجام شود که در یک جهت حرکت می‌کنند و از جهت دیگر خارج می‌شوند.

ساختار تنسورفلو

پیش‌پردازش داده‌ها، ساخت مدل و در نهایت آموزش و تخمین مدل، سه عنصر ساختار تنسورفلو هستند. Tensorflow نام خود را از این واقعیت گرفته است که ورودی را به شکل یک آرایه چندبعدی می‌گیرد که معمولاً به عنوان تانسور یا تنسور شناخته می‌شود. شما می‌توانید فلوچارتی از عملیاتی که می‌خواهید روی آن ورودی اجرا کنید را بسازید. ورودی در یک انتها وارد می‌شود، از طریق این سیستم از فرآیندهای مختلف عبور می‌کند و در سمت دیگر به عنوان خروجی ظاهر می‌شود. حال در مرحله نهایی تانسور وارد می‌شود، مجموعه‌ای از عملیات را انجام می‌دهد و سپس از طرف دیگر خارج می‌شود، به همین دلیل است که TensorFlow نامیده می‌شود. در دوره آموزش تنسورفلو پیشرفته با نحوه کار این ابزار بهتر آشنا خواهیم شد.

برای اجرای تنسورفلو به چه چیزی نیاز داریم؟

الزامات سخت‌افزاری و نرم‌افزاری TensorFlow را می‌توان به سه دسته تقسیم کرد. حالت، (نوع هوش مصنوعی) که در مرحله توسعه آموزش داده می‌شود. همچنین اکثر آموزش‌ها روی کامپیوتر یا لپ‌تاپ انجام خواهد شد. هنگامی که مرحله آموزش به پایان رسید، Tensorflow ممکن است در انواع سکوها استفاده شود. ممکن است در دسکتاپ ویندوز، macOS یا لینوکس، در فضای ابری به عنوان یک سرویس وب و در پلتفرم‌های تلفن همراه مانند iOS و Android نیز مورد استفاده قرار گیرد. می‌توانید آن را روی چندین کامپیوتر آموزش دهید و پس از آموزش آن را روی یک دستگاه جداگانه اجرا کنید.

در مدل‌های ساخته شده با تنسورفلو ممکن است از هر دو پردازنده گرافیکی و پردازنده برای آموزش و اجرای مدل استفاده شود. پردازنده‌های گرافیکی با در نظر گرفتن نیاز پرداشی بازی‌های ویدیویی ایجاد شده‌اند. محققان دانشگاه استنفورد در اواخر سال 2010 کشف کردند که GPU‌ها در عملیات ماتریسی و جبر نیز بسیار قوی هستند و آن‌ها را برای این نوع کارها بسیار سریع می‌کند. در یادگیری عمیق از ضرب ماتریس زیادی استفاده می‌شود. از آنجایی که TensorFlow در C++‎‎ توسعه یافته است، در انجام ضرب ماتریس بسیار سریع است. TensorFlow اگرچه به زبان C++ نوشته شده است، اما با استفاده از زبان‌های مختلف، به ویژه پایتون، قابل‌دسترسی و کنترل است. در نهایت، TensorBoard یک عنصر مهم از TensorFlow به‌حساب می‌آید. TensorFlow ممکن است به صورت گرافیکی و بصری با TensorBoard نظارت شود.

اجزای تشکیل دهنده تنسورفلو

تنسورفلو از کامپوننت یا اجزای مختلفی تشکیل شده است که در زیر این اجزا تشریح شده‌اند:

تانسور

Tensorflow نام خود را از چارچوب زیرین آن، یعنی Tensor گرفته است. تانسورها در هر محاسبات تنسورفلو استفاده می‌شوند. تانسور یک بردار یا ماتریس n بعدی به‌حساب می‌آید که ممکن است هر شکلی از داده را نشان دهد. مقادیر یک تانسور همه دارای یک نوع داده با یک فرم شناخته‌شده (تا حدی شناخته‌شده) هستند. ابعاد ماتریس یا آرایه شکل داده‌ها را تعیین می‌کند.

یک تانسور ممکن است از داده‌های ورودی یا خروجی یک محاسبه باشد. تمام عملیات در TensorFlow در یک نمودار انجام می‌شود. نمودار مجموعه‌ای از محاسبات است که به ترتیب انجام خواهند شد. هر عملیات به عنوان یک گره عملیاتی نامیده می‌شود و همه آن‌ها به هم مرتبط هستند. نمودار عملیات و روابطی را که بین گره‌ها وجود دارد را نشان می‌دهد ولی با این حال، مقادیر را نشان نمی‌دهد.

نمودارها

یک چارچوب گراف توسط TensorFlow استفاده می‌شود. نمودار تمام محاسبات سری آموزش را جمع‌آوری و خلاصه می‌کند. این نمودار چندین مزیت را ارائه می‌دهد:

•  برای کاربر روی بسیاری از CPU یا GPU ها و همچنین در دستگاه‌های تلفن همراه طراحی شده است.
• محاسبات را برای استفاده فوری یا بعدی ذخیره می‌کند. نمودار را می‌توان ذخیره کرد و در زمان دیگری اجرا کرد.
• محاسبات نمودار همه با پیوند دادن تانسورها به یکدیگر انجام می‌شود.

یک گره و یک لبه در یک تانسور وجود دارد. فرآیند ریاضی توسط گره انجام می‌شود که منجر به خروجی‌های نقطه پایانی می‌شود. اتصالات ورودی/خروجی گره توسط لبه‌ها توضیح داده می‌شود.

چرا بسیاری تنسورفلو را ترجیح می‌دهند؟

TensorFlow بهترین کتابخانه برای امور یادگیری ماشین به‌حساب می‌آید زیرا کاربر‌پسند طراحی شده است. کتابخانه Tensorflow شامل انواع APIها برای ایجاد معماری‌های یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ مانند CNN و RNN است.

در واقع TensorFlow یک زبان برنامه‌نویسی مبتنی بر نمودار محسوب می‌شود که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا با استفاده از Tensorboad، ایجاد شبکه عصبی را مشاهده کنند. این ابزار اشکال‌زدایی نرم‌افزار واقعاً مفید خواهد بود. در نهایت، Tensorflow برای استفاده در استقرار در مقیاس بزرگ طراحی شده است. هم روی CPU و هم بر روی GPU اجرا می‌شود. در مقایسه با سایر چارچوب‌های یادگیری عمیق، Tensorflow همچنین بیشترین محبوبیت را در GitHub دارد.

الگوریتم‌های قابل پیاده‌سازی در تنسورفلو

در زیر الگوریتم‌های پشتیبانی شده توسط تنسور فلو آورده شده است:

• رگرسیون خطی: tf.estimator.LinearRegressor
• طبقه‌بندی: tf.estimator.LinearClassifier
• طبقه‌بندی یادگیری عمیق: tf.estimator.DNNClassifier
• Deep Learning wipe and deep: tf.estimator.DNNLinearCombinedClassifier
• رگرسیون درخت تقویت‌کننده: tf.estimator.BoostedTreesRegressor
• طبقه‌بندی درخت تقویت‌شده: tf.estimator.BoostedTreesClassifier

در دوره آموزش تنسورفلو پیشرفته با نحوه پیاده‌سازی الگوریتم‌های مختلف با این ابزار حیاتی آشنا خواهیم شد.

نحوه بارگذاری داده‌ها در تنسورفلو

بارگذاری داده‌ها مرحله اولیه آموزش الگوریتم یادگیری ماشین است. دو روش معمولی برای بارگیری داده‌ها وجود دارد:

1. بارگذاری داده‌ها در حافظه: این ساده‌ترین تکنیک است. تمام داده‌های شما به صورت یک آرایه در حافظه بارگذاری می‌شود.

2. بارگذاری با خط لوله: خط لوله داده بر اساس تنسورفلو Tensorflow یک API دارد که واردکردن داده‌ها، انجام عملیات و تغذیه الگوریتم یادگیری ماشین را ساده می‌کند. این رویکرد هنگام برخورد با مجموعه داده‌های بزرگ بسیار مفید است. به عنوان مثال، رکوردهای تصویر بسیار بزرگ هستند و ذخیره آن در حافظه دشوار است. حافظه توسط خط لوله داده به‌تنهایی مدیریت می‌شود.

بارگذاری اطلاعات در حافظه

اگر مجموعه داده شما خیلی بزرگ نیست، مثلاً کمتر از 10 گیگابایت، می‌توانید از رویکرد اول استفاده کنید. اطلاعات را می‌توان در حافظه ذخیره کرد. برای واردکردن فایل‌های CSV، می‌توانید از Pandas که یک کتابخانه معروف دیگر است استفاده کنید. برای یادگیری آن میتوانید از دوره آموزش Pandas مکتب خونه استفاده کنید.

بارگذاری داده‌ها با خط لوله Tensorflow

اگر مجموعه داده عظیمی دارید، روش دوم بهترین گزینه است. به عنوان مثال، اگر یک مجموعه داده 50 گیگابایتی داشته باشید و کامپیوتر شما فقط 16 گیگابایت رم داشته باشد، کامپیوتر از کار می افتد.

در این مورد باید یک خط لوله Tensorflow ایجاد کنید. داده‌ها به صورت دسته‌ای یا تکه‌های کوچک توسط خط لوله بارگذاری می‌شوند. هر دسته به خط لوله اضافه می‌شود و برای آموزش در دسترس قرار می‌گیرد. استفاده از خط لوله یک گزینه فوق‌العاده است زیرا پردازش موازی را امکان‌پذیر می‌کند. Tensorflow از چندین CPU برای آموزش مدل استفاده می‌کند. این مدل محاسبات را ارتقا می‌دهد و امکان توسعه شبکه‌های عصبی قوی را فراهم خواهد کرد.

در یک کلام، اگر یک مجموعه داده کوچک دارید، می‌توانید از کتابخانه Pandas برای بارگذاری آن در حافظه استفاده کنید. اگر مجموعه داده عظیمی دارید و می‌خواهید از بسیاری از CPU ها استفاده کنید، خط لوله Tensorflow برای کار با آن راحت‌تر خواهد بود.

سخن پایانی

در سال‌های اخیر، TensorFlow به معروف‌ترین کتابخانه یادگیری عمیق تبدیل شده است. هر ساختار یادگیری عمیق، مانند CNN، RNN، یا شبکه عصبی مصنوعی اولیه، ممکن است با استفاده از TensorFlow ساخته شود. دانشگاهیان، استارتاپها و شرکت‌های بزرگ رایج‌ترین کاربران تنسورفلو هستند. TensorFlow تقریباً در تمام محصولات Google از جمله Gmail، Photos و موتور جستجوی Google استفاده می‌شود.

TensorFlow توسط تیم Google Brain برای پر کردن شکاف بین محققان و توسعه‌دهندگان محصول ایجاد شد. TensorFlow در سال 2015 برای عموم منتشر شد و به‌سرعت در حال افزایش محبوبیت است. اگر به فکر یادگیری کار با کتابخانه تنسورفلو هستید و دوست دارید در این زمینه به تخصص خود بیفزایید، هم‌اکنون با ثبت‌نام در دوره آموزش تنسورفلو پیشرفته مهم‌ترین قدم را در این رابطه بردارید و راه ورود به بازار کار را برای خود آسان کنید. همچنین در مکتب خونه انواع دوره آموزش برنامه نویسی و آموزش پایتون به عنوان مکمل و پیش نیاز این دوره موجود است.