Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'architecture de TensorFlow est conçue pour gérer les calculs complexes et les modèles de deep learning de manière efficace et évolutive. Dans cette leçon, nous allons examiner en détail les composants et la structure sousjacents de TensorFlow, ce qui nous aidera à mieux comprendre comment construire et optimiser des modèles de deep learning.
Un tenseur (tensor) est l'élément de base dans TensorFlow. Il s'agit de structures de données qui représentent des tableaux de dimensions multiples (scalaires, vecteurs, matrices, etc.). Les tenseurs sont classés par leur rang
(nombre de dimensions).
Les opérations (ops) sont appliquées aux tenseurs pour effectuer des calculs. TensorFlow supporte un large éventail d'opérations, allant des opérations mathématiques de base aux opérations algébriques complexes.
L'un des concepts clés de TensorFlow est le graph de calcul. Un graph de calcul (ou computation graph) est une représentation graphique des opérations de calcul où les nœuds représentent les opérations et les arêtes les tenseurs.
Les graphes de calcul sont construits et exécutés de manière distincte:
```python import tensorflow as tf
a = tf.constant(5) b = tf.constant(3) c = a + b
with tf.Session() as sess: result = sess.run(c) print(result) Affiche: 8 ```
Pour simplifier le processus de développement, TensorFlow propose également une exécution immédiate (eager execution). Cela permet d'exécuter les opérations au fur et à mesure qu'elles sont définies, sans avoir besoin de construire un graph statique. Cela simplifie le débogage et rend le code plus intuitif.
```python
tf.compat.v1.enableeagerexecution()
a = tf.constant(5) b = tf.constant(3) c = a + b print(c) Affiche: tf.Tensor(8, shape=(), dtype=int32) ```
TensorFlow comprend plusieurs modules et fonctions pour faciliter la construction de modèles avancés:
```python from tensorflow.keras import layers
model = tf.keras.Sequential([ layers.Dense(64, activation='relu'), layers.Dense(10, activation='softmax') ]) ```
En conclusion, l'architecture de TensorFlow est extrêmement flexible et puissante, permettant aux utilisateurs de créer des modèles de deep learning optimisés pour diverses applications. Par une compréhension approfondie des graphes de calcul et des APIs disponibles, les développeurs peuvent tirer pleinement parti des capacités de TensorFlow.