TensorFlow c’est une bibliothèque open source qui est compatible avec Python c’est une technologie qui rend l’ Intelligence Artificielle et le machin learning beaucoup plus rapide mais aussi plus simple.
C’est vrai que le machin learning peut paraitre être difficile à appréhender. Mais la mise en œuvre de modèles d’apprentissage automatique est beaucoup moins intimidante et complexe qu’a ses début, avec le développement de Framework de machin Learning, comme TensorFlow de Google, qui facilitent le processus d’acquisition de données, de modèles d’entraînement, de diffusion de prédictions et d’affinement des résultats futurs.
C’est une technologie qui nous vient directement des équipes de Google Brain, TensorFlow est une bibliothèque open source pour le calcul numérique et l’apprentissage automatique à grande échelle. Le Framework utilise Python pour fournir une API frontale ce qui est utile pour créer des applications avec le framework, tout en exécutant des applications en C++ de hautes performances. La technologie TensorFlow rassemble un très grand nombre de modèles et d’algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage en profondeur (alias réseau neuronal) et les rend utiles au moyen d’une métaphore commune.
TensorFlow peut entraîner et exécuter des réseaux de neurones profonds pour la classification des chiffres manuscrits, la reconnaissance d’images, l’inclusion de mots, les réseaux de neurones récurrents, les modèles séquence à séquence pour la traduction automatique, le traitement du langage naturel et la simulation basée sur des équations aux dérivées partielles. Plus important encore, TensorFlow prend en charge les prévisions de production à grande échelle et utilise le même modèle pour la formation.
Comment fonctionne tensor flow ?
TensorFlow permet aux développeurs de créer des graphiques de flux de données, décrivant comment les données circulent à travers un graphique ou une série de nœuds de traitement. Chaque nœud du graphique représente une opération mathématique, et chaque connexion ou arête entre les nœuds est un tableau de données multidimensionnel, ou tenseur.
TensorFlow fournit tout cela aux développeurs via le langage Python (un langage de programmation AI). Python est facile à apprendre et à utiliser, et fournit un moyen simple d’exprimer comment les abstractions de haut niveau sont couplées. Les nœuds et les tenseurs dans TensorFlow sont des objets Python, et l’application TensorFlow elle-même est une application Python.
Cependant, les opérations mathématiques réelles ne sont pas effectuées en Python. Les bibliothèques de conversion disponibles via TensorFlow sont écrites sous forme de binaires C++ hautes performances. Python ne fait que guider le flux entre les éléments et fournit des abstractions de programmation de haut niveau pour les lier ensemble.
Les applications TensorFlow peuvent s’exécuter sur les cibles les plus pratiques : machines locales, clusters cloud, appareils iOS et Android, CPU ou GPU. Si vous utilisez le propre cloud de Google, vous pouvez exécuter TensorFlow sur la puce personnalisée TensorFlow Processing Unit (TPU) de Google pour une accélération supplémentaire. Cependant, le modèle résultant créé par TensorFlow peut être déployé sur la plupart des appareils pour fournir des prédictions.
TensorFlow 2.0, publié en octobre 2019, a réorganisé le framework de diverses manières en fonction des commentaires des utilisateurs, le rendant plus facile à utiliser (par exemple, en utilisant l’API Keras relativement simple pour former des modèles) et plus efficace. L’utilisation de la nouvelle API facilite l’exécution d’une formation distribuée, et la prise en charge de TensorFlow Lite permet aux modèles d’être déployés sur un plus large éventail de plates-formes. Cependant, afin de tirer pleinement parti des nouvelles fonctionnalités de TensorFlow 2.0, le code écrit pour les versions antérieures de TensorFlow doit être réécrit, parfois mineur et parfois important.
Quels sont les différents avantages de Tensor Flow ?
L’abstraction est l’un des principaux avantages de TensorFlow pour le développement de l’apprentissage automatique. Les développeurs n’ont pas besoin de parcourir les moindres détails de l’algorithme d’implémentation ou de trouver une méthode appropriée pour associer la sortie d’une fonction à l’entrée d’une autre fonction, mais peuvent se concentrer sur la logique globale de l’application. TensorFlow s’occupe des détails en coulisses.
TensorFlow offre une commodité supplémentaire aux développeurs qui ont besoin de déboguer et d’avoir une compréhension approfondie des applications TensorFlow. Le mode d’exécution rapide vous permet d’évaluer et de modifier chaque opération de graphique individuellement et de manière transparente, au lieu de construire le graphique entier comme un seul objet opaque et de l’évaluer en une seule fois. La suite de visualisation TensorBoard vous permet de vérifier et d’analyser les performances des graphiques à l’aide d’un tableau de bord interactif basé sur le Web.
TensorFlow a également tiré de nombreux avantages des principaux groupes commerciaux qui prennent en charge Google. Google a non seulement favorisé le développement rapide du projet, mais a également créé de nombreux produits importants autour de TensorFlow pour le rendre plus facile à déployer et à utiliser : le TPU au silicium susmentionné, utilisé pour accélérer les performances dans le cloud de Google ; un centre en ligne, avec des modèles de partage créés l’utilisation du framework ; l’incarnation du framework dans le navigateur, adapté aux appareils mobiles ; et plus encore.
Mais attention : certains détails de la mise en œuvre de TensorFlow rendent difficile l’obtention de résultats d’entraînement de modèle entièrement déterministes pour certaines tâches d’entraînement. Parfois, un modèle formé sur un système est légèrement différent d’un modèle formé sur un autre système, même s’il reçoit exactement les mêmes données. Les raisons en sont compliquées – par exemple, comment le nombre aléatoire est ensemencé, où et certains comportements non déterministes lors de l’utilisation du GPU). En d’autres termes, ces problèmes peuvent être résolus et l’équipe TensorFlow envisage un contrôle accru pour affecter la certitude du flux de travail.
Les principaux concurrents de TensorFlow
De toute évidence, TensorFlow n’est pas la seule technologie qui permet des méthodes d’apprentissage automatique simplifiées. Il existe d’autres acteurs dans ce domaine, tels que : PyTorch, CNTK et MXNet, qui sont les trois principaux frameworks qui répondent à bon nombre des mêmes besoins.
Vous trouverez ci dessous un comparatif rapide de différents concurrents.
- En plus d’être construit avec Python, PyTorch présente de nombreuses autres similitudes avec TensorFlow : des composants à accélération matérielle sous le capot, des modèles de développement hautement interactifs qui permettent d’effectuer le travail de conception à volonté, et de nombreux composants utiles sont déjà inclus. Pour le développement rapide de projets qui doivent être opérationnels dans un court laps de temps, PyTorch est généralement un meilleur choix, mais TensorFlow l’emporte dans les projets plus importants et les flux de travail plus complexes.
- Amazon a adopté Apache MXNet comme premier framework d’apprentissage en profondeur sur AWS, qui peut évoluer de manière presque linéaire sur plusieurs GPU et plusieurs machines. Il prend également en charge plusieurs API de langage – Python, C++, Scala, R, JavaScript, Julia, Perl, Go, bien que son API native ne soit pas aussi facile à utiliser que TensorFlow.
- CNTK, Microsoft Cognitive Toolkit, comme TensorFlow, utilise des structures de graphes pour décrire le flux de données, mais se concentre principalement sur la construction de réseaux de neurones d’apprentissage en profondeur. CNTK peut gérer de nombreuses tâches de réseau neuronal plus rapidement et dispose de plus d’API (Python, C++, C#, Java). Mais CNTK n’est actuellement pas aussi facile à apprendre ou à déployer que TensorFlow.
