TensorFlow

TensorFlow is oorspronkelijk gemaakt door het Machine Intelligence-team van Google Brain en is ontworpen voor onderzoek naar machinaal leren en neurale netwerken. Dit flexibele, schaalbare systeem werkt op verschillende platforms met verschillende versnellers, zoals GPU's, NPU's en TPU's.

Het biedt robuuste ondersteuning voor het trainen en ontwikkelen van generative adversarial networks (GANs). Deze geavanceerde neurale netwerkarchitecturen bestaan uit twee concurrerende modellen: een generator die synthetische data creëert en een discriminator die de authenticiteit ervan beoordeelt. Ontwikkelaars kunnen GAN's efficiënt implementeren en verfijnen voor verschillende toepassingen, waaronder het genereren van afbeeldingen, stijloverdracht en gegevensvergroting.

Veel bekende toepassingen maken gebruik van de kracht van TensorFlow. Deze veelzijdige tool wordt gebruikt door een groot aantal bedrijven in verschillende sectoren:

• Google Translate gebruikt TensorFlow voor zijn geavanceerde vertaalmogelijkheden.
• Airbnb gebruikt deze technologie om zijn gebruikerservaring te verbeteren en zijn diensten te optimaliseren.
• Dropbox integreert TensorFlow in zijn infrastructuur om het bestandsbeheer en de zoekmogelijkheden te verbeteren.
• Uber gebruikt de kracht van TensorFlow voor routeoptimalisatie en vraagvoorspelling.
• Snapchat gebruikt deze bibliotheek voor zijn innovatieve augmented reality filters en functies.

Het is cruciaal om te begrijpen dat TensorFlow een krachtige ontwikkelaarstool is, maar het is niet nuttig op zichzelf. Simpelweg installeren op een server helpt je niet om een neuraal netwerkmodel te trainen of inferentie uit te voeren. Wanneer je echter begint met coderen en de TensorFlow bibliotheek in je project integreert, ontgrendel je een breed scala aan mogelijkheden. Gezien de vele opties die beschikbaar zijn, raden we je aan om de officiële documentatie te raadplegen voordat je aan experimenten begint.

Installatie

TensorFlow kan op twee manieren worden geïnstalleerd. De eerste methode is geschikt voor situaties waarin containerisatie niet nodig is. De tweede maakt gebruik van Docker-containers, waardoor je snel een handig testplatform kunt opzetten met Jupyter Notebook.

Standalone

Voor de installatie is het aan te raden om de huidige versie van de pip package manager te updaten:

pip install --upgrade pip

Installeer nu TensorFlow op de server:

pip install tensorflow

Nadat het proces is voltooid, kun je je eigen neurale netwerken maken met de kracht van deze prachtige bibliotheek.

Docker

Voordat je begint, moet je ervoor zorgen dat je de nieuwste versie van Docker Engine op je server hebt geïnstalleerd. Download nu het officiële container image van de DockerHub-bibliotheek:

sudo docker pull tensorflow/tensorflow:latest

Tensorflow is een krachtige machine learning bibliotheek, maar heeft geen ingebouwde webinterface voor gebruikersinteractie. Deze beperking maakt het gebruik van softwareoplossingen van derden noodzakelijk om effectief met TensorFlow te werken. Een populaire en veelgebruikte optie is Jupyter Notebook, dat een interactieve omgeving biedt voor codering en visualisatie.

Om onze werkomgeving op te zetten, moet u Jupyter Notebook starten en configureren voor externe toegang. Stuur daarnaast poort 8888 door om verbindingen vanaf externe apparaten of netwerken mogelijk te maken:

sudo docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-jupyter

Open na het starten je webbrowser en navigeer naar de pagina:

http://[LeaderGPU_server_IP]:8888

Om de geïnstalleerde versie van Tensorflow en de beschikbaarheid ervan te controleren, voert u de volgende code in Jupyter Notebook in en voert u deze uit:

import tensorflow as tf
tf.__version__