TensorFlow là gì? Thư viện mã nguồn mở cho Machine Learning

Mục lục

1. Tensorflow là gì?

Tensorflow được hiểu là một thư viện nguồn mở và được sử dụng phổ biến cho việc học máy - Machine Learning trở nên nhanh chóng và dễ dàng hơn. Khi trí tuệ nhân tạo được đưa vào giảng dạy tại các trường Đại học nổi tiếng hàng đầu thế giới và trở nên phổ biến trong giáo dục thì các khái niệm về Tensorflow và các phương pháp học trong trí tuệ nhân tạo cũng vì thế mà trở nên rất phổ biến theo đó. 

Tensorflow được tạo ra bởi đội ngũ của Google - Google Brain được tạo ra với mục đích chính đó là sử dụng cho mục đích nghiên cứu và áp dụng trong sản xuất một cách hiệu quả nhất. Tensorflow đã được cấp phép hoạt động vào ngày 9/11/2015.

Tensorflow được sử dụng như một phương tiện trung gian để tính toán các số lượng trong sản xuất và đồng thời là một công cụ không thể thiếu được trong Machine Learning phục vụ cho việc học và nghiên cứu một cách dễ dàng hơn. 

Hay một cách hiểu khác nữa của Tensorflow khi được phân tách ra bao gồm các khái niệm có liên quan như sau: Tensor được hiểu là các loại cấu trúc dữ liệu được tập hợp lại trong một thư viện đó chính là Tensorflow. Trong đó các cấu trúc dữ liệu được mô tả và điều chỉnh một cách phù hợp nhất trong thư viện dữ liệu này. Các cấu trúc dữ liệu này lại bao gồm 3 thuộc tính cơ bản lần lượt là: Bậc, chiều và loại dữ liệu. 

2. Phân tích các thuộc tính cơ bản của Tensorflow

Mỗi thuộc tính của các Tensor - cấu trúc dữ liệu sẽ có những đặc điểm khác nhau và có những chức năng khác nhau. 

Rank được hiểu là thuộc tính về sự phân bậc trong các cấu trúc dữ liệu. 

Việc phân bậc các cấu trúc dữ liệu chính là căn cứ cho việc phân loại các Tensor sau đó. Dựa vào tính phân bậc của các Tensor trong một Tensorflow hay nói cách khác là việc phân bậc các cấu trúc dữ liệu trong một thư viện mà mỗi Tensor sẽ có một tên gọi khác nhau. 

Cụ thể, cấu trúc dữ liệu bậc 0 có tên là Scalar, cấu trúc bậc 1 được gọi là Vector, cấu trúc bậc 2 có tên là Matrix hay còn được gọi theo khái niệm của ngôn ngữ lập trình Python đó là mảng hai chiều. Khi bậc của các cấu trúc dữ liệu cao hơn 2 thì các Tensor được gọi là N - Tensor. 

Shape được hiểu là các thuộc tính trong một về chiều của các cấu trúc dữ liệu. Còn Type được hiểu là kiểu dữ liệu của các yếu tố có trong một cấu trúc dữ liệu. Vì cấu trúc dữ liệu có tính thống nhất 

3. Sự hình thành và phát triển của Tensorflow

Trước khi Tensorflow ra đời thì đội ngũ Google Brain của Google đã xây dựng DistBelief được hiểu là một hệ thống phục vụ cho Machine Learning đời đầu của Google. Vào thời điểm đó Distbelief đã được sử dụng và triển khai và sử dụng mạng thần kinh nhân tạo của hệ thống DistBelief trong các sản phẩm của Google.

Các sản phẩm của Google đã từng sử dụng hệ thống mạng này lần lượt là Google translate, Google Maps, Google Photo và Youtube,...Tuy nhiên không lâu sau đó Distbelief đã được các nhà khoa học máy tính cải tiến thành các mã nguồn mở mà Tensorflow chính là kết quả của quá trình cải tiến ấy.

Chính vì vậy Tensorflow đã đã được ra đời và được thử nghiệm vào ngày 9/11/2015 khi chạy thử trên bộ lý xử lý trung tâm bộ xử lý hình ảnh chạy được cả trên nền các hệ điều hành Android IOS. Sự ra đời của Tensorflow với mục đích chính yếu là để hướng đến việc lập trình máy tính trong việc ứng dụng chạy các mạng thần kinh nhân tạo trong mối tương quan về sự nhận thức của con người. 

4. Các thành phần chính trong thư viện nguồn mở Tensorflow bao gồm những gì?

Để có thể tạo ra một chương trình Tensorflow đơn giản cần phân chia thành 2 phần chính đó là: Construction Phase - được hiểu là một mô hình tính toán và phần thứ hai đó là Execution Phase  - được hiểu là chạy mô hình vừa được xây dựng xong. Trong đó các bước thực hiện một chương trình Tensorflow bao gồm các bước thực hiện như sau: 

Bước 1: Xuất Tensorflow bằng thuật toán -> Import Tensorflow as tf. Thực tế cho thấy Tensorflow sử dụng một ngôn ngữ lập trình Python để phục vụ cho việc lập trình nhưng không có sẵn trong đó vì vậy khi sử dụng ngôn ngữ lập trình cần phải xuất Tensorflow. 

Bước 2: Thực hiện xây dựng phương trình toán học để tính hàm F. Phương trình bao gồm các thông tin như sau: X và  y được gọi là các nút mạng hay biến số, 2 là hằng số không thay đổi. Dựa vào các quy định về việc xây dựng một phương trình trên bạn có thể thực hiện 3 phương trình toán học bằng các cách khác nhau. 

Bước 3: Chạy mô hình mà bạn vừa xây dựng bằng cách phải tạo thêm được một một hàm tính toán nữa để có thể lập giá trị cho các biến số X và Y để tìm ra đáp án cho hàm F. Tiếp theo, việc bạn cần làm đó chính là sử dụng hàm Global variable Initializer để có thể khởi tạo cho các biến trong thuật toán đó. 

Như vậy từ 3 bước thực hiện trong việc áp dụng xây dựng một chương trình tính toán đơn giản như trên có thể thấy được tác dụng của thư viện mã nguồn mở Tensorflow trong việc tính toán và đối với cả việc nghiên cứu là vô cùng tiện dụng. 

5. Cách thức hoạt động của Tensorflow

Thư viện mã nguồn mở - Tensorflow giúp cho các lập trình viên có thể lập ra các phương trình toán học mà trong đó các dữ liệu có thể được di chuyển và được biểu hiện thông qua một biểu đồ hoặc đó chính là một chuỗi các nút mạng đang trong quá trình cần xử lý. 

Trong đó các nút mạng được hiểu thị trong biểu đồ được hiểu là một phép tính trong toán học. Và ranh giới giữa các nút mạng được gọi là một mảng dữ liệu đa chiều hay còn được gọi là một Tensor. 

Ngôn ngữ lập trình Python chính là phương tiện để có thể kết nối Mã nguồn mở Tensorflow với lập trình viên. Tất cả các thuật ngữ như Node - nút mạng, Tensor - mảng dữ liệu đa chiều và các ứng dụng có trong thư viện Tensorflow đều được thể hiện bằng ngôn ngữ lập trình Python. Ngôn ngữ lập  trình Python có tác dụng không hề nhỏ để có thể tạo nên sự thuận tiện cho người dùng có thể hiểu được các khái niệm trừu tượng ở mức độ cao. 

Đối với các phép toán thì ngôn ngữ lập trình python lại đóng một vai trò khác đó chính làm một công cụ để có thể điều hướng các các thuật toán đã được viết bằng ngôn ngữ lập trình C++ và cung cấp thêm các khái niệm trừu tượng cấp cao để có thể liên kết chúng lại với nhau. 

Phiên bản mới của thư viện mã nguồn mở Tensorflow với phiên bản 2.0 được sử dụng một cách dễ dàng và đơn giản hơn cho người dùng. Giao diện lập trình ứng dụng API với sự hỗ trợ của Tensorflow người dùng có thể khai thác theo các mô hình dựa trên các nền tảng đa dạng khác nhau. Nếu bạn đã viết code trước đó thì khi cập nhật Tensorflow 2.0 điều mà bạn nên làm đó chính là phải viết lại các đoạn code mà bạn đã thực hiện trước đó để có thể tận dụng thêm các tính năng mới của Tensorflow phiên bản 2.0 này. 

6. Những điểm cộng mà Tensorflow mang lại bao gồm những gì?

Từ khi Tensorflow được cải tiến, nâng cấp thư viện mã nguồn mở này đã mang lại những lợi ích không hề nhỏ trong việc hỗ trợ cho việc lập trình trong Machine Learning với các thuật toán mang tính trừu tượng. Các lập trình viên sẽ bớt đi một mớ rắc rối khi triển khai các thuật toán hoặc việc chuyển đối các chức năng đối với dữ liệu đầu vào và đầu ra khác nhau. Lập trình viên sẽ bớt đi được một phần công việc và chỉ cần tập trung vào tính liên kết trong sự liên kết mang tính tổng thể. 

Lợi ích tiếp theo của Tensorflow mà chúng ta có thể bạn tới đó chính là việc gỡ lỗi và có thể xem xét được các ứng dụng có trong Tensorflow. Bên cạnh đó người dùng còn có thể sửa lại các thuật toán trong một biểu đồ đã được dựng sẵn trước đó thông qua chế độ eagar execution. 

Và cuối cùng đó chính là Tensorboard - một tính năng đặc biệt được sử dụng để có thể theo dõi quá trình hoạt động của một thư viện mã nguồn mở Tensorflow. 

Tensorflow ngày càng được cải tiến và nâng cấp từng ngày và trở thành một trong những công cụ hàng đầu góp phần đẩy nhanh tốc độ làm việc và những tính năng hỗ trợ độc đáo của nó. Với sự hỗ trợ đắc lực và là một nền tảng vững chắc cho sự mở rộng và phát triển của các thư viện Tensorflow không thể không kể đến vai trò vô cùng quan trọng của Google. 

Tensorflow với phiên bản di động cũng đóng một vai trò vô cùng quan trọng trong việc thực hiện các thuật toán với mô hình được thu nhỏ lại. 

Khi sử dụng Tensorflow người dùng cũng có thể dễ dàng truy cập vào các loại tài liệu góp phần đẩy nhanh tốc độ phát triển đối với trí tuệ nhân tạo. 

7. Một số gợi ý hữu cho việc học lập trình Tensorflow và những tài liệu hữu ích nhất

Nếu bạn đang quan tâm đến các việc nâng cao trình độ và tiếp thu thêm các nguồn kiến thức mới về Tensorflow thì các nguồn tài liệu có liên quan trực tiếp đến Tensorflow dưới đây mà bạn có thể tham khảo đó là: 

Tựa sách Learn Tensorflow 2.0 là một trong những quyển sách hàng đầu về việc nâng cao kiến thức về Tensorflow. Người học sẽ được tiếp thu thêm các kiến thức về hệ thống các Framework của Tensorflow và sự thay đổi trước khi cập nhật phiên bản 2.0 của Tensorflow. 

Quyển sách thứ 2 đó là “Advanced deep learning with Tensorflow 2 and Keras người học sẽ được tiếp thu thêm các kiến thức có liên đến Deep learning với các kỹ thuật chuyên sâu và các mối liên kết với trí tuệ nhân tạo. 

Quyển sách thứ ba đó chính là Tensorflow in day 1 sẽ cung cấp cho bạn những nguồn kiến thức có liên quan trực tiếp đến Tensorflow và các tính năng của nó. Mối quan hệ cụ thể giữa Machine Learning, deep Learning,.. và các tính năng nổi bật của Tensorflow. 

Tensorflow một trong những nguồn kiến thức không thể thiếu được trong quá trình lập trình đối với các lập trình viên. Việc học hỏi thêm các kiến thức mới từ Tensorflow sẽ tạo cho bạn một nền tảng kiến thức vô cùng hữu ích để có thể tận dụng và giúp cho công việc của bạn trở nên dễ dàng, đơn giản hơn. 

Thông qua bài viết Tensorflow là gì? Với các nội dung trong bài viết như trên hy vọng đã giúp bạn có thêm được các kiến thức liên quan đến Tensorflow. Từ đó bạn có thể áp dụng và sử dụng một cách thành thạo cho chính công việc của mình. Nếu muốn tiến xa hơn trong công việc trong ngành IT - lập trình thì chắc chắc nguồn kiến thức về Tensorflow sẽ là một lợi thế dành cho bạn khi đi xin việc đấy.

Đăng ngày 20/11/2020, 66 lượt xem