TensorFlow — это опенсорсная библиотека, созданная Google, которая используется при разработке систем, использующих технологии машинного обучения. Эта библиотека включает в себя реализацию множества мощных алгоритмов, рассчитанных на решение распространённых задач машинного обучения, среди которых можно отметить распознавание образов и принятие решений.



Этот материал посвящён основам TensorFlow и рассчитан на читателей, которые ничего не знают о данной библиотеке.

TensorFlow: современная библиотека машинного обучения

Проект TensorFlow был переведён Google в разряд опенсорсных в 2015 году. Его предшественником был проект DistBelief, годы опыта, накопленные в ходе работы с которым, отразились на TensorFlow.

Разработчики библиотеки TensorFlow стремились к тому, чтобы она была бы гибкой, эффективной, расширяемой, переносимой. В результате ей можно пользоваться в самых разных вычислительных средах — от тех, которые формируются мобильными устройствами, до сред, представленных огромными кластерами. Библиотека позволяет быстро готовить к реальной работе обученные модели, что устраняет необходимость в создании особых реализаций моделей для продакшн-целей.

Библиотека TensorFlow, с одной стороны, привлекает к себе внимание опенсорс-сообщества и открыта для инноваций, а с другой — пользуется поддержкой крупной корпорации. Это позволяет говорить о том, что у неё есть все шансы на стабильное развитие.

Эта библиотека, благодаря совместным усилиям всех тех, кто работает над ней, подходит для решения задач самых разных масштабов. От тех, которые возникают перед самостоятельным разработчиком, до тех, которые встают перед стартапами и даже перед крупными компаниями вроде Google. С того момента, как эта библиотека стала опенсорсной, с ноября 2015 года, она стала одной из интереснейших библиотек машинного обучения. Её всё чаще и чаще используют при проведении исследований, при разработке реальных приложений, при обучении.

TensorFlow постоянно улучшается, её постоянно снабжают чем-то новым, оптимизируют. Кроме того, растёт и сообщество, сформированное вокруг этой библиотеки.

О названии TensorFlow

Тензор (tensor) — это стандартный способ представления данных в системах глубокого обучения. Тензоры — это многомерные массивы, расширение двумерных таблиц (матриц) для представления данных, имеющих более высокие размерности. Проще говоря, тензор — это n-мерная матрица.

В целом, если вы привыкли к работе с матрицами, тензоры можно представлять себе так же, как вы представляете себе матрицы.

Начнём с установки TensorFlow.

Установка TensorFlow

Если вы начинаете работу с чистой установки Python (возможно, вы установили Python специально ради изучения TensorFlow), для установки TensorFlow достаточно воспользоваться pip:

pip install tensorflow

Этот подход прост, но у него есть некоторые неприятные особенности. Они заключаются в том, что при установке TensorFlow, вместо уже установленных пакетов, будут установлены определённые версии пакетов-зависимостей этой библиотеки.

Если вы используете существующую установку Python и для других целей, этим методом пользоваться не рекомендуется. Один из способов установки TensorFlow с обходом вышеописанной особенности заключается в использовании виртуального окружения, которым управляет утилита virtualenv. Возможно, у вас уже эта утилита установлена, возможно — нет. Если она у вас не установлена, установить её можно так:

pip install virtualenv

Здесь можно найти подробности о virtualenv.

Для того чтобы установить TensorFlow в виртуальном окружении, сначала нужно такое окружение создать. Мы собираемся разместить его в папке ~/envs, но вы можете выбрать и другую, более подходящую вам папку:

cd ~
mkdir envs
virtualenv ~/envs/tensorflow

Выше мы создали виртуальное окружение tensorflow в папке ~/envs (оно представлено папкой ~/envs/tensorflow). Для того чтобы активировать это окружение, воспользуемся следующей командой:

source ~/envs/tensorflow/bin/activate

После этого приглашение командной строки должно измениться, указывая на активированное виртуальное окружение:

(tensorflow)

Теперь можно установить TensorFlow в виртуальное окружение с использованием pip:

(tensorflow) pip install tensorflow

Такая установка не повлияет на другие пакеты, установленные на компьютере.

Для выхода из виртуального окружения можно воспользоваться такой командой:

(tensorflow) deactivate

После этого приглашение командной строки примет обычный вид.

До недавних пор TensorFlow было очень сложно использовать в среде Windows. Однако после выхода TensorFlow 0.12 особых проблем в этой сфере больше не наблюдается. А именно, для установки CPU-версии TensorFlow под Windows достаточно выполнить следующую команду:

pip install tensorflow

А для установки GPU-версии — следующую:

pip install tensorflow-gpu

При установке такой версии TensorFlow предполагается, что у вас уже есть CUDA 8.

Теперь библиотека TensorFlow на вашем компьютере установлена, а значит, пришло время с ней поработать. Начнём, как это обычно бывает при изучении новых технологий, с «Hello World!».

Уважаемые читатели! Этот материал представляет собой перевод начала данной публикации, посвящённой основам TensorFlow. Как вы думаете, стоит ли переводить её дальше?