TensorFlow est un logiciel de librairie open source de calcul numérique utilisé pour la recherche et le développement de réseaux de neurones, principalement destiné au traitement du machine learning et de l’apprentissage automatique. Il a été développé par Google et est maintenant utilisé par de nombreuses entreprises, universités et institutions de recherche dans le monde entier.
TensorFlow permet de définir et de gérer des graphes de calcul, dans lesquels les données sont traitées sous forme de tenseurs (un tenseur est une structure de données à N dimensions, utilisée pour représenter des données en machine learning). TensorFlow permet de définir des opérations sur ces tenseurs et de les exécuter sur un grand nombre de plates-formes différentes, y compris sur des processeurs de CPU, des processeurs graphiques (GPU) et des systèmes de traitement en nuage.
En utilisant TensorFlow, vous pouvez développer des modèles de machine learning de haute performance et les entraîner sur de grandes quantités de données, ce qui peut être utile pour de nombreuses tâches, comme la reconnaissance de la parole, la traduction automatique, la détection d’objets dans des images et bien d’autres encore.
comment l’utiliser
Pour utiliser TensorFlow, vous devez d’abord l’installer sur votre ordinateur. Vous pouvez le faire en utilisant l’installateur pip de Python :
python3 -m pip install tensorflow
Si l’installation échoue ajouter l’argument ci-dessous
python3 -m pip install tensorflow --no-cache-dir
Vous pouvez également utiliser un environnement d’exécution préparé, comme Google Colab, qui vous permet d’exécuter du code Python dans le cloud sans avoir à installer TensorFlow sur votre ordinateur local.
Une fois que TensorFlow est installé créer un fichier le avec le nom calcultens.py (PS le fichier ne doit pas s’appeler tensorfow.py)
Puis dans l’entête du fichier importer tensorflow :
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
Pour utiliser TensorFlow, vous devez définir un graphe de calcul qui décrit les opérations que vous voulez exécuter. Vous pouvez créer des tenseurs et définir des opérations sur ces tenseurs en utilisant les différentes fonctions de TensorFlow. Par exemple, voici comment définir deux tenseurs et une opération de multiplication entre eux :
# Création de deux tenseurs constants
a = tf.constant(3.0)
b = tf.constant(4.0)
# Définition de l'opération de multiplication
c = a * b
Pour exécuter ces opérations, vous devez créer une session TensorFlow et exécuter le graphe de calcul dans cette session. Voici comment faire :
# Création d'une session TensorFlow
sess = tf.Session()
# Exécution du graphe de calcul dans la session
result = sess.run(c)
# Affichage du résultat
print(result) # affiche 12.0
Il existe de nombreuses autres opérations et fonctionnalités disponibles dans TensorFlow, qui vous permettent de définir des réseaux de neurones complexes, de charger et de prétraiter des données, de sauvegarder et de restaurer des modèles, et bien plus encore. Vous pouvez en savoir plus sur TensorFlow en lisant la documentation et en suivant des tutoriels en ligne.
TensorFlow Initiation à l’intelligence artificelle
TensorFlow est un logiciel de librairie open source de calcul numérique utilisé pour la recherche et le développement de réseaux de neurones, principalement destiné au traitement du machine learning et de l’apprentissage automatique. Il a été développé par Google et est maintenant utilisé par de nombreuses entreprises, universités et institutions de recherche dans le monde entier.
TensorFlow permet de définir et de gérer des graphes de calcul, dans lesquels les données sont traitées sous forme de tenseurs (un tenseur est une structure de données à N dimensions, utilisée pour représenter des données en machine learning). TensorFlow permet de définir des opérations sur ces tenseurs et de les exécuter sur un grand nombre de plates-formes différentes, y compris sur des processeurs de CPU, des processeurs graphiques (GPU) et des systèmes de traitement en nuage.
En utilisant TensorFlow, vous pouvez développer des modèles de machine learning de haute performance et les entraîner sur de grandes quantités de données, ce qui peut être utile pour de nombreuses tâches, comme la reconnaissance de la parole, la traduction automatique, la détection d’objets dans des images et bien d’autres encore.
comment l’utiliser
Pour utiliser TensorFlow, vous devez d’abord l’installer sur votre ordinateur. Vous pouvez le faire en utilisant l’installateur pip de Python :
Si l’installation échoue ajouter l’argument ci-dessous
Vous pouvez également utiliser un environnement d’exécution préparé, comme Google Colab, qui vous permet d’exécuter du code Python dans le cloud sans avoir à installer TensorFlow sur votre ordinateur local.
Une fois que TensorFlow est installé créer un fichier le avec le nom calcultens.py (PS le fichier ne doit pas s’appeler tensorfow.py)
Puis dans l’entête du fichier importer tensorflow :
Pour utiliser TensorFlow, vous devez définir un graphe de calcul qui décrit les opérations que vous voulez exécuter. Vous pouvez créer des tenseurs et définir des opérations sur ces tenseurs en utilisant les différentes fonctions de TensorFlow. Par exemple, voici comment définir deux tenseurs et une opération de multiplication entre eux :
Pour exécuter ces opérations, vous devez créer une session TensorFlow et exécuter le graphe de calcul dans cette session. Voici comment faire :
Il existe de nombreuses autres opérations et fonctionnalités disponibles dans TensorFlow, qui vous permettent de définir des réseaux de neurones complexes, de charger et de prétraiter des données, de sauvegarder et de restaurer des modèles, et bien plus encore. Vous pouvez en savoir plus sur TensorFlow en lisant la documentation et en suivant des tutoriels en ligne.