Sự b&ugrave;ng nổ của tr&iacute; tuệ nh&acirc;n tạo AI đ&atilde; mở ra nhiều cơ hội để Machine Learning v&agrave; Deep Learning c&ugrave;ng ph&aacute;t triển. Trong đ&oacute;, muốn sử dụng Machine Learning dễ d&agrave;ng v&agrave; hiệu quả hơn, người d&ugrave;ng cần ứng dụng một c&ocirc;ng cụ mới l&agrave; Tensorflow. Muốn tiến xa hơn trong lĩnh vực AI, bạn cần hiểu r&otilde; Tensorflow l&agrave; g&igrave;, c&aacute;ch sử dụng v&agrave; c&aacute;c th&agrave;nh phần của n&oacute;. Tất cả những th&ocirc;ng tin n&agrave;y sẽ được<a title="Tek4" href="https://tek4.vn/"> Tek4.vn</a> giải đ&aacute;p chi tiết qua b&agrave;i viết dưới đ&acirc;y.&nbsp;
<h2 style="text-align: justify;">Tensorflow l&agrave; g&igrave;?</h2>
<a href="https://tek4.vn/tensorflow-la-gi">Tensorflow</a> được biết đến như l&agrave; một thư viện m&atilde; nguồn mở, được ứng dụng để t&iacute;nh to&aacute;n Machine Learning tr&ecirc;n quy m&ocirc; lớn. Đ&acirc;y l&agrave; thư viện m&atilde; nguồn mở d&agrave;nh cho Machine Learning nổi tiếng nhất thế giới hiện nay v&agrave; được ph&aacute;t triển bởi Google. Thư viện n&agrave;y kết hợp nhiều m&ocirc; h&igrave;nh, thuật to&aacute;n Machine Learning với Deep Learning, gi&uacute;p việc tiếp cận với c&aacute;c b&agrave;i to&aacute;n trở n&ecirc;n đơn giản v&agrave; nhanh ch&oacute;ng hơn.&nbsp;
Từ c&aacute;c h&agrave;m được dựng sẵn trong thư viện cho từng b&agrave;i to&aacute;n, Tensorflow c&oacute; thể x&acirc;y dựng nhiều neural network kh&aacute;c nhau.&nbsp;
Đồng thời, c&aacute;c h&agrave;m n&agrave;y c&ograve;n gi&uacute;p người d&ugrave;ng t&iacute;nh to&aacute;n song song tr&ecirc;n c&aacute;c m&aacute;y t&iacute;nh hay thậm ch&iacute; l&agrave; tr&ecirc;n nhiều CPU, GPU tr&ecirc;n c&ugrave;ng một m&aacute;y. Ngo&agrave;i ra, bạn c&ograve;n c&oacute; thể tạo ra c&aacute;c đồ thị luồng dữ liệu để dựng l&ecirc;n c&aacute;c model (data flow graph) từ c&aacute;c h&agrave;m của Tensorflow.&nbsp;
Phần hiệu năng của Tensorflow cực kỳ tốt do được viết từ ng&ocirc;n ngữ lập tr&igrave;nh C++ v&agrave; thao t&aacute;c Interface bằng Python nhanh nhạy. Đối tượng sử dụng của Tensorflow cũng cực kỳ đa dạng, từ c&aacute;c nh&agrave; nghi&ecirc;n cứu cho tới c&aacute;c nh&agrave; khoa học dữ liệu v&agrave; lập tr&igrave;nh vi&ecirc;n hiện nay.&nbsp;
<img style="width: 700px; display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" title="Tensorflow l&agrave; một thư viện m&atilde; nguồn mở, được ứng dụng để t&iacute;nh to&aacute;n Machine Learning tr&ecirc;n quy m&ocirc; lớn. Đ&acirc;y l&agrave; thư viện m&atilde; nguồn mở d&agrave;nh cho Machine Learning nổi tiếng nhất thế giới hiện nay v&agrave; được ph&aacute;t triển bởi Google" src="https://tek4.vn/public_files/c95ebf2a-f6b0-4dd6-8959-370b744676c6" alt="TensorFlow l&agrave; g&igrave;" />
<h2 style="text-align: justify;">Tensorflow c&oacute; từ bao giờ?</h2>
Tr&aacute;i với lầm tưởng của nhiều người, Tensorflow chỉ thực sự ph&aacute;t triển trong v&agrave;i năm trở lại đ&acirc;y. Khi cần xử l&yacute; một lượng data khổng lồ, Deep Learning đ&atilde; cho thấy hiệu năng vượt trội của n&oacute; so với c&aacute;c thuật to&aacute;n kh&aacute;c. Nhận thấy tiềm năng đ&oacute;, Google đ&atilde; sử dụng deep neural network để cải thiện c&aacute;c dịch vụ của m&igrave;nh. Trong điển h&igrave;nh l&agrave; Gmail, h&igrave;nh ảnh v&agrave; Google Search engine.&nbsp;
Từ đ&acirc;y, Google đ&atilde; dựng một framework (lấy t&ecirc;n l&agrave; Tensorflow) để c&aacute;c lập tr&igrave;nh vi&ecirc;n hoặc nh&agrave; nghi&ecirc;n cứu ph&aacute;t triển c&oacute; thể cộng t&aacute;c tr&ecirc;n c&ugrave;ng một model AI. Năm 2015, Tensorflow ch&iacute;nh thức được ra mắt v&agrave; đến năm 2017, phi&ecirc;n bản ổn định hơn đ&atilde; c&oacute; mặt tr&ecirc;n thị trường. Tensorflow l&agrave; m&atilde; nguồn mở được cấp giấy ph&eacute;p bởi Apache Open Source. Thư viện cho ph&eacute;p người d&ugrave;ng c&oacute; thể sử dụng, điều chỉnh v&agrave; đ&oacute;ng g&oacute;p c&aacute;c phi&ecirc;n bản cải thiện của n&oacute; một c&aacute;ch hiệu quả v&agrave; miễn ph&iacute;.&nbsp;
<h2 style="text-align: justify;">C&aacute;ch m&agrave; Tensorflow hoạt động?</h2>
Tensorflow cho ph&eacute;p bạn x&acirc;y dựng cấu tr&uacute;c v&agrave; biểu đồ luồng dữ liệu để mi&ecirc;u tả c&aacute;ch m&agrave; data di chuyển qua một seri c&aacute;c node đang xử l&yacute; hoặc qua biểu đồ. Mỗi node trong đồ thị lại đại diện cho một operation to&aacute;n học, hay c&ograve;n được gọi l&agrave; tensor hay dữ liệu đa chiều.&nbsp;
Kiến tr&uacute;c hoạt động của Tensorflow được chia th&agrave;nh 3 phần ch&iacute;nh l&agrave;:&nbsp;
<ul style="text-align: justify;">
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">Tiền xử l&yacute; dữ liệu.&nbsp;</li>
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">Dựng model.&nbsp;</li>
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">Train v&agrave; ước t&iacute;nh model cụ thể.&nbsp;</li>
</ul>
Bằng ng&ocirc;n ngữ lập tr&igrave;nh Python, Tensorflow sẽ cung cấp to&agrave;n bộ th&ocirc;ng tin cho c&aacute;c lập tr&igrave;nh vi&ecirc;n. Python sẽ điều phối c&aacute;c luồng c&ocirc;ng việc cũng như kết nối ch&uacute;ng lại, node v&agrave; tensor trong Tensorflow l&agrave; c&aacute;c đối tượng của Python. Ch&iacute;nh nhờ sự hỗ trợ đắc lực từ Python, qu&aacute; tr&igrave;nh ph&aacute;t triển phần mềm của lập tr&igrave;nh vi&ecirc;n được đơn giản ho&aacute; đi rất nhiều.&nbsp;
V&agrave;o th&aacute;ng 10 năm 2019, phi&ecirc;n bản 2.0 của Tensorflow được ra mắt người d&ugrave;ng với c&aacute;c cải tiến framework theo nhiều c&aacute;ch thức kh&aacute;c nhau. C&aacute;c cải tiến n&agrave;y đều dựa tr&ecirc;n sự phản hồi từ ph&iacute;a người d&ugrave;ng, gi&uacute;p qu&aacute; tr&igrave;nh l&agrave;m việc với Tensorflow được dễ d&agrave;ng v&agrave; hiệu quả hơn. Nhờ v&agrave;o API mới, Training ph&acirc;n t&aacute;n dễ chạy hơn. Mặt kh&aacute;c, n&oacute; cũng hỗ trợ cho Tensorflow Lite triển khai c&aacute;c m&ocirc; h&igrave;nh tr&ecirc;n nhiều nền tảng kh&aacute;c nhau. Tuy nhi&ecirc;n, người d&ugrave;ng phải viết lại code để tận dụng tối đa c&aacute;c t&iacute;nh năng mới của phi&ecirc;n bản Tensorflow 2.0.&nbsp;
<h2 style="text-align: justify;">Những lợi &iacute;ch m&agrave; Tensorflow mang lại</h2>
Tensorflow mang đến cho người d&ugrave;ng nhiều ưu điểm vượt trội như:&nbsp;
<ul style="text-align: justify;">
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">Cung cấp cho qu&aacute; tr&igrave;nh lập tr&igrave;nh Machine Learning Abstraction: Đ&acirc;y l&agrave; một trong những lợi &iacute;ch h&agrave;ng đầu, đ&oacute;ng vai tr&ograve; quan trọng đối với việc lập tr&igrave;nh Machine Learning. Bạn c&oacute; thể tập trung v&agrave;o phần logic tổng thể của một ứng dụng thay v&igrave; phải đối ph&oacute; với những t&igrave;nh huống rườm r&agrave; trong khi triển khai thuật to&aacute;n. Người d&ugrave;ng cũng được giảm bớt c&aacute;c thủ tục phức tạp khi t&igrave;m ra c&aacute;ch hợp l&yacute; để chuyển output của một chức năng sang input của chức năng kh&aacute;c. To&agrave;n bộ thao t&aacute;c c&ograve;n lại sẽ được Tensorflow xử l&yacute; thay bạn.&nbsp;</li>
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">Mang đến nhiều tiện &iacute;ch bổ sung cho lập tr&igrave;nh vi&ecirc;n cần debug hoặc gi&uacute;p người d&ugrave;ng dễ d&agrave;ng chỉnh sửa định hướng của c&aacute;c ứng dụng của Tensorflow: Bạn c&oacute; thể đ&aacute;nh gi&aacute; v&agrave; sửa đổi từng operation của biểu đồ 1 c&aacute;ch ri&ecirc;ng biệt v&agrave; minh bạch nhờ v&agrave;o chế độ Eager Execution. Điều n&agrave;y gi&uacute;p bạn hạn chế việc đ&aacute;nh gi&aacute; chung tổng thể hoặc dựng to&agrave;n bộ biểu đồ dưới dạng một đối tượng độc lập vốn c&ograve;n kh&aacute; mơ hồ.&nbsp;</li>
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">T&iacute;nh năng TensorBoard cho ph&eacute;p quan s&aacute;t trực quan to&agrave;n bộ những g&igrave; đang diễn ra trong Tensorflow.&nbsp;</li>
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">Đẩy mạnh thực hiện tiến độ ph&aacute;t triển của dự &aacute;n: Nhờ c&oacute; sự hậu thuẫn từ c&aacute;c ekip thương mại h&agrave;ng đầu của Google, Tensorflow được tạo điều kiện để cải tiến v&agrave; cập nhật nhằm đảm bảo ph&ugrave; hợp nhất với xu hướng hiện đại. Từ đ&oacute; đẩy mạnh qu&aacute; tr&igrave;nh thực hiện v&agrave; tạo ra nhiều dịch vụ độc đ&aacute;o xung quanh Tensorflow.&nbsp;</li>
</ul>
<img style="width: 700px; display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" title="Tensorflow cung cấp th&ecirc;m những tiện &iacute;ch bổ sung kh&aacute;c để c&aacute;c lập tr&igrave;nh vi&ecirc;n c&oacute; thể debug hoặc suy x&eacute;t c&aacute;c ứng dụng Tensorflow" src="https://tek4.vn/public_files/32d97263-8464-417b-8741-0bcd28274b8b" alt="TensorFlow lợi &iacute;ch" />
<h2 style="text-align: justify;">C&aacute;c th&agrave;nh phần c&oacute; trong Tensorflow</h2>
Trong Tensorflow c&oacute; hai th&agrave;nh phần ch&iacute;nh m&agrave; bạn cần hiểu r&otilde; để qu&aacute; tr&igrave;nh l&agrave;m việc với thư viện m&atilde; nguồn mở trở n&ecirc;n đơn giản l&agrave; Tensor v&agrave; Graph.&nbsp;
<ul style="text-align: justify;">
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">Tensor l&agrave; một framework cốt l&otilde;i của Tensorflow. Trong Tensorflow, to&agrave;n bộ ph&eacute;p t&iacute;nh to&aacute;n đều li&ecirc;n quan tới Tensor. Mỗi tensor l&agrave; một vector hoặc một ma trận của n-chiều kh&ocirc;ng gian đại diện cho to&agrave;n bộ dữ liệu.&nbsp;</li>
</ul>
<ul style="text-align: justify;">
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">C&aacute;c gi&aacute; trị trong c&ugrave;ng một tensor đều chứa một loại dữ liệu giống hệt nhau với một shape (chiều của ma trận hay mảng) dữ liệu đ&atilde; biết. Mỗi tensor c&oacute; thể được bắt nguồn từ dữ liệu Input hay một kết quả t&iacute;nh to&aacute;n.&nbsp;</li>
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">B&ecirc;n trong Tensorflow to&agrave;n bộ hoạt động được tiến h&agrave;nh trong một biểu đồ (graph). Mỗi biểu đồ l&agrave; một tập hợp t&iacute;nh to&aacute;n li&ecirc;n tiếp, mỗi operation được gọi l&agrave; một op node v&agrave; được kết nối lại với nhau.&nbsp;</li>
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">Biểu đồ ph&aacute;c thảo c&aacute;c op v&agrave; kết nối giữa c&aacute;c node m&agrave; kh&ocirc;ng hiển thị c&aacute;c gi&aacute; trị.&nbsp;</li>
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">Phần edge của c&aacute;c node ch&iacute;nh l&agrave; tensor, một c&aacute;ch để nhập operation với dữ liệu n&agrave;y.&nbsp;</li>
</ul>
<ul style="text-align: justify;">
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">Graph l&agrave; một th&agrave;nh phần quan trọng của Tensorflow, tập hợp v&agrave; m&ocirc; tả to&agrave;n bộ chuỗi t&iacute;nh to&aacute;n được thực hiện trong qu&aacute; tr&igrave;nh training. N&oacute; mang đến nhiều lợi thế như:&nbsp;</li>
</ul>
<ul style="text-align: justify;">
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">Graph được tạo ra để chạy tr&ecirc;n nhiều GPU hoặc CPU ngay cả với hệ điều h&agrave;nh tr&ecirc;n điện thoại.&nbsp;</li>
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">Bảo to&agrave;n c&aacute;c t&iacute;nh to&aacute;n quan trọng để sử dụng ngay sau đ&oacute; nhờ t&iacute;nh di động của biểu đồ. Đồng thời, biểu đồ n&agrave;y cũng c&oacute; thể được lưu trữ v&agrave; sử dụng lại trong tương lai.&nbsp;</li>
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">Tất cả t&iacute;nh to&aacute;n c&oacute; trong biểu đồ đều được thực hiện bằng c&aacute;ch kết nối c&aacute;c tensor lại với nhau, bao gồm 1 tensor, 1 node v&agrave; 1 edge. Node mang operation to&aacute;n học v&agrave; sản xuất c&aacute;c output ở đầu cuối, c&ograve;n c&aacute;c edge giải th&iacute;ch mối quan hệ input/output giữa c&aacute;c node.&nbsp;</li>
</ul>
<img style="width: 700px; display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" title="Tensorflow c&oacute; hai th&agrave;nh phần ch&iacute;nh m&agrave; bạn cần hiểu r&otilde; để qu&aacute; tr&igrave;nh l&agrave;m việc với thư viện m&atilde; nguồn mở trở n&ecirc;n đơn giản l&agrave; Tensor v&agrave; Graph.&nbsp;" src="https://tek4.vn/public_files/ca9fb899-ca78-49c3-bfcb-aa11861b42fb" alt="Tensorflow th&agrave;nh phần" />
Kết&nbsp;
C&oacute; thể thấy, để hiểu Tensorflow l&agrave; g&igrave; kh&ocirc;ng phải l&agrave; việc qu&aacute; kh&oacute; khăn như nhiều newbie vẫn thường nghĩ. Ngược lại, đ&acirc;y l&agrave; một thư viện m&atilde; nguồn mở hiện đại, hỗ trợ đơn giản ho&aacute; c&aacute;c qu&aacute; tr&igrave;nh x&acirc;y dựng phần mềm. Th&agrave;nh thạo Tensorflow chắc chắn sẽ l&agrave; c&ocirc;ng cụ hữu hiệu để bạn tiến xa hơn trong c&ocirc;ng việc của m&igrave;nh. Đồng thời mở ra nhiều cơ hội hơn cho c&aacute;c lập tr&igrave;nh vi&ecirc;n hoặc Developer trong lĩnh vực c&ocirc;ng nghệ th&ocirc;ng tin hiện đại.&nbsp;

Admin

Tensorflow là gì? Những kiến thức dành cho người mới tìm hiểu

Cùng tác giả

Admin

Có liên quan