Tensorflow là gì? Lợi ích của nó tuyệt vời ra sao?

Lê Minh Phượng tác giả timviec365.com Tác giả: Lê Minh Phượng clock blog16-04-2021

Trí tuệ nhân tạo AI bùng nổ trong thập kỷ vừa qua đã mang đến cho nền tảng công nghệ có thêm nhiều bước tiến mới vô cùng quan trọng. Trong đó, hai hệ thống ứng dụng của Deep learning và Machine learning đã đón nhận được nhiều tác động tích cực nhất. Cho đến nay, hai hệ thống này đã cho ra những công nghệ siêu đẳng, tuyệt vời giúp phục vụ cuộc sống tốt hơn. Một trong số đó là ứng dụng Tensorflow – một thành tựu của các nhà phát triển Google. Vậy Tensorflow là gì mà được "trọng dụng" nhiều như vậy? Hãy cùng các chuyên viên tại timviec365.com khám phá chi tiết về chương trình này qua bài viết dưới đây.

1. Tensorflow là gì?

Được biết đến là công cụ hữu ích thực hiện nhiệm vụ chính đó là hỗ trợ những phép toán phục vụ cho nhu cầu tính toán ở trong hai hệ thống nổi tiếng trong công nghệ là Deep learning và Machine Learning, Tensorflow làm cho quá trình tiếp cận mọi bài toán ở bên trong hệ thống trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết, đồng thời còn được thực hiện hết sức tiện lợi trong thời gian khá nhanh chóng.

tensorflow là gì
tensorflow

Vậy bản chất Tensorflow là gì? Những nội dung ngay sau đây sẽ là đáp án mà bất cứ ai tìm đọc bài viết này cũng đều mong chờ.

Tensorflow chính là thư viện mã nguồn mở, được các nhà phát triển công nghệ sử dụng chủ yếu ở lĩnh vực Machine Learning (học máy) với mục đích chính là làm cho tốc độ được gia tăng và hoạt động dễ dàng hơn.

Tensorflow do các chuyên gia làm việc tại Google phát triển, người đứng đầu và là cha để của Tensorflow chính là Google Brain. Ban đầu nó được tạo ra phục vụ cho việc đáp ứng tốt mọi nhu cầu nghiên cứu, đồng thời còn có thể áp dụng cả cho lĩnh vực sản xuất, với những ứng dụng lớn và hiệu quả của mình, đến tháng 11/2015, Tensorflow đã được cấp phép và đi vào hoạt động chính thức.

Tìm hiểu về tensorflow
Tìm hiểu về tensorflow

Trải qua nhiều năm phát triển, đến nay, Tensorflow trở thành công cụ trung gian phục vụ chủ yếu cho việc tính toán số lượng của hoạt động sản xuất cũng như đóng vai trò là thành phần quan trọng không thể thiếu của lĩnh vực học máy.

2. Tìm hiểu kiến trúc mà Tensorflow thể hiện

Trong Tensorflow gồm có 3 phần kết cấu bao gồm:

- Phần Tiền xử lý dữ liệu

- Phần Dựng model

- Phần train, ước tính model

Kiến trúc của tensorflow
Kiến trúc của tensorflow

Với một kiến trúc có kết cấu vô cùng cơ bản như thế này, Tensorflow quả thực khá dễ dàng để tìm hiểu. Đó là một điểm thuận lợi để các lập trình viên không cần phải ngại ngần về việc có dành thời gian để tìm hiểu về Tensorflow hay không. Để nắm rõ về loại tri thức quan trọng này, hãy cùng Minh Phượng khám phá tiếp về nó nhé.

3. Tensorflow và cơ chế, nguyên tắc hoạt động của nó

Chương trình này hoạt động cũng là lúc dân IT có thể tạo ra được các dataflow graph. Đồng thời, nó cho phép lập trình viên tạo ra được một cấu trúc mô tả có thể cho dữ liệu di chuyển đến biểu đồ hoặc seri đang được xử lý bởi node.

Trong cấu trúc mô tả này, mỗi node sẽ đứng ra đại diện cho một hoạt động trong toán học. Tạo ra những mảng dữ liệu đa chiều là các edge hoặc các kết nối.

Tensorflow đem đến tất cả thông tin cho lập trình viên thông qua ngôn ngữ Python. Các yếu tố bên trong nó như tensor hoặc Node sẽ trở thành đối tượng chính của Python. Thậm chí chính bản thân Tensorflow cũng là một Python.

Tensorflow hoạt động như thế nào?
Cơ chế hoạt động của

Những hoạt động toán học được thực thi thường không được thực hiện dựa trên phương thức của Python. Nếu Tensorflow được viết bởi loại ngôn ngữ Binary C++ mang hiệu suất cao thì sẽ thường không tồn tại trong thư viện biến đổi.

4. Những lợi ích tuyệt vời mà Tensorflow mang lại

Tensorflow có khá nhiều lợi ích tuyệt vời. Bạn chắc chắn sẽ sử dụng chương trình này một cách hiệu quả nếu như bạn biết được nó có những lợi ích này.

4.1. Tạo cái nhìn tổng quan về dữ liệu

Những lợi ích tuyệt vời mà Tensorflow mang lại
Những lợi ích tuyệt vời mà Tensorflow mang lại

Tensorflow thể hiện ở dạng biểu đồ, định hướng theo mục tiêu xử lý dữ liệu cho nên sẽ giúp cho những nhà phân tích dữ liệu dễ dàng tạo cho riêng mình một góc nhìn tổng quan khi phân tích Machine Learning để từ đó tận dụng cho chính kho data của mình. Thư viên mã nguồn mở này sẽ làm giảm đi đáng kể gánh nặng cho các nhà phân tích dữ liệu vì họ chỉ cần quan tâm xử lý tính logic từ góc nhìn tổng thể của mình thay vì phải tiến vào từng quy trình chi tiết.

4.2. Dễ chỉnh sửa

Thư viện mang tính năng Eager excecution nên sẽ giúp cho việc đánh giá của các lập trình viên dễ dàng hơn, chỉnh sửa hiệu quả cho từng phần nằm bên trong biểu đồ xử lý dữ liệu. Ngoài ra, lập trình viên cũng nhìn nhận rõ những tác động của việc thay đổi đối với tổng thể của quy trình xử lý.

4.3. Được Google đỡ đầu

Vì thuộc Google, được tạo ra bởi chính Google cho nên Tensorflow luôn nhận được sự hỗ trợ phát triển từ thế lực khủng Google, cũng vì điều đó mà tiềm năng phát triển của nó sẽ rất lớn ở trong tương lai. Chẳng những vậy, chúng ta còn có thể vận dụng, đưa các tính năng của Tensorflow phụ trợ cho việc đẩy nhanh hiệu suất của google Cloud.

5. Thông tin về những thành phần chính của Tensorflow

Để tạo được TensorFlow và dùng được chúng thì các nhà lập trình sẽ cần phải phân chưa Tensor ra làm 2  phần đó là Construction Phase và Execution Phase. Mỗi một phần sẽ nắm giữ các vai trò khác nhau, trong đó Construction Phase là một mô hình dùng để tính toán, còn Execution Phase là khởi chạy mô hình vừa thành lập xong.

Một TensorFlow được tính toán thông qua 2 bước chính

Bước 1: Dùng thuật toán để xuất ra TensorFlow.Thuật toán này là >Import TensorFlow as if. Hãy ghi lại vào sổ tay để chắc chắn không viết sai thuật toán làm quá trình xuất TensorFlow gặp khó khăn nhé.

Trong thực tế, TensorFlow để đạt được mục tiêu phục vụ các hoạt động lập trình của các nhà phát triển công nghệ thì nó thường sẽ sử dụng ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất là python. Nhưng, TensorFlow thì lại không có sẵn ở trong Python cho nên trong quá trình sử dụng thì ngôn ngữ này cần phải làm thêm một bước nữa đó là xuất TensorFlow ra.

Thông tin về những thành phần chính của Tensorflow
Thông tin về những thành phần chính của Tensorflow

Bước 2: Xây dựng nên công thức toán học nhằm mục đích tính toán hàm F. Trong đó có một số thông tin của biến số hay nút mạng, 2 hằng số của chúng sẽ được giữ nguyên.

Bước 3: Cho mô hình đã tạo dựng chạy thông qua việc tạo thêm các hàm khác, lập thêm các giá trị cho X, Y nhằm  tìm ra đáp án cho F. Sau đó là dùng hàm GVI (Global Variable Initializer) để tạo các biến.

Kết thúc bước 3 cũng là lúc bạn hoàn thành nhiệm vụ xây dựng chương trình để tính toán hiệu quả với Tensorflow một cách đơn giản nhất. Với những gì đã chia sẻ, mong rằng bạn đọc quan tâm sẽ hiểu được thấu đáo Tensorflow là gì và có thể ứng dụng nó hiệu quả trong công việc của mình.

Nếu như bạn là một tiềm năng công nghệ nhưng lại chưa tìm thấy một vị trí thực sự thỏa mãn được nhu cầu phát triển sự nghiệp của bản thân thì hãy truy cập ngay timviec365.com để có thể nhận được nhiều gợi ý việc làm phù hợp nhất. Mong rằng, những chia sẻ trong bài viết này chẳng những giúp cho bạn hiểu TensorFlow là gì mà còn có thêm những bí quyết tìm việc hiệu quả.

Icon Suggest
Khám phá mô tả công việc lập trình Python

Khám phá về bảng mô tả công việc lập trình Python sẽ mang đến cho những lập trình viên có thêm sự lựa chọn việc làm hấp dân để mở rộng cơ hội nghề nghiệp của mình. Vậy trong công việc lập trình viên Python, những công việc gì cần thực hiện. Click ngay vào đường dẫn bên dưới đây để hiểu về nghề này nhé.

Mô tả công việc lập trình Python

mẫu cv xin việc
Tham gia bình luận ngay!

Lượt xem54 lượt comment0

Capcha comment
Tìm việc làm
x
Tạo CV Tìm việc làm
Liên hệ qua SĐT