Tensorflow là gì? Cách thức hoạt động và lợi ích khi sử dụng Tensorflow

Với sự bùng nổ của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo trong thời đại công nghệ ngày càng phát triển, AI chắc chắn là cái tên đã không còn quá xa lạ với hầu hết tất cả mọi người đặc biệt là những người trẻ. Nhờ có sự phát triển của AI mà một thuật ngữ mới được ra đời. Đó chính là Tensorflow.

Vậy cụ thể, Tensorflow là gì? Cách thức hoạt động và lợi ích khi sử dụng Tensorflow như thế nào? Hãy tìm hiểu cùng Bizfly ngay trong phần nội dung sau.

Tensorflow là gì? 

Tensorflow được hiểu là một thư viện nguồn mở được sử dụng cho machine learning - việc học máy vô cùng phổ biến. Tensorflow được tạo ra và phát triển bởi đội ngũ các nhà nghiên cứu Google (Google Brain) và chính thức được cấp phép hoạt động vào ngày 9/11/2015 với mục đích hỗ trợ công việc nghiên cứu và áp dụng vào trong sản xuất hiệu quả.

Tensorflow là gì? 

Tensorflow trong trí tuệ nhân tạo như một phương tiện trung gian có khả năng hỗ trợ mạnh mẽ trong các bài tính toán số lượng trong sản xuất để việc tiếp cận các bài toán trở nên tiện lợi, nhanh chóng và đơn giản hơn rất nhiều. Tensorflow là công cụ không thể nào thiếu được trong việc học máy.

Các thuộc tính cơ bản của Tensorflow 

Tensor đại diện cho các loại dữ liệu được đưa vào trong Tensorflow. Mỗi thuộc tính trong tensor sẽ có những đặc điểm và tính năng khác nhau. Để giúp bạn hiểu hơn về Tensorflow, Bizfly sẽ giới thiệu ngay đến bạn những thuộc tính cơ bản sau đây:

• Rank: Trong các cấu trúc dữ liệu, thuộc tính bậc được hiểu một cách đơn giản chính là sự phân cấp bậc và là căn cứ cho việc phân loại các tensor. Mỗi tensor khi được phân bậc sẽ có tên gọi khác nhau, cụ thể bậc 0 là Scalar, bậc 1 là Vector bậc 2 là Matrix, các bậc cao hơn nữa sẽ được gọi là n-tensor. 
• Shape: Đây là thuộc tính chiều của tensor các cấu trúc dữ liệu.
• Type: Kiểu dữ liệu của các element và là thuộc tính type duy nhất có trong tensor. Một tensor chỉ có một loại type duy nhất cho toàn bộ các element có trong tensor. Vì vậy mà cấu trúc dữ liệu có tính thống nhất.

Cách thức hoạt động của Tensorflow 

Để có thể hiểu hơn nữa về thuật ngữ Tensorflow thì việc tìm hiểu về cách thức hoạt động của nó là điều tất yếu không thể bỏ qua.

Cách thức hoạt động của Tensorflow

Tensorflow cho phép các lập trình viên có khả năng tạo ra các dataflow graph tương tự như cấu trúc miêu tả cách di chuyển dữ liệu qua một biểu đồ hay seri mà các node đang xử lý khi được hoạt động. Mỗi một node sẽ đại diện cho một operation, kết nối thường hay edge. Mỗi kết nối sẽ được xem là một mảng dữ liệu đa chiều.

Tensorflow sẽ dựa trên phương thức của ngôn ngữ Python để cung cấp tất cả những điều nói trên cho lập trình viên bởi python dễ học và giúp bạn có thể hiểu được cách làm cho các high - level abstractions có khả năng kết hợp. Bản thân mỗi ứng dụng Tensorflow chính là ứng dụng Python. Tensorflow được viết bằng các binary C++ có hiệu suất cao.

Lợi ích khi sử dụng Tensorflow là gì? 

Tensorflow là một thư viện mang lại khá nhiều lợi ích to lớn và quan trọng cho việc lập trình các machine learning. Dưới đây là một số lợi ích khi sử dụng Tensorflow mà bạn nên biết.

• Với Tensorflow, bạn chỉ cần tập trung thực hiện các phần logic tổng thể của ứng dụng, những phần còn lại như triển khai thuật toán, chuyển output của chức năng này sang input của chức năng kia sẽ do Tensorflow đối phó và tìm biện pháp xử lý.
• Người dùng có thể dễ dàng truy cập vào các dữ liệu có khả năng góp phần đẩy nhanh tốc độ phát triển đối với trí tuệ nhân tạo AI khi sử dụng Tensorflow
• Tensorflow được sử dụng trong việc thực hiện các thuật toán trong mô hình thu nhỏ và rất quan trọng đối với các phiên bản di động khác nhau.

Ưu điểm của Tensorflow 

Tensorflow ngày càng được cải tiến và nâng cấp. Chính vì vậy, mà tiềm năng cũng như những ưu điểm của Tensorflow là nguồn kiến thức quan trọng mà bạn nên tham khảo.

Ưu điểm của Tensorflow

• TensorBoard - một tính năng độc đáo của Tensorflow cho phép bạn có thể quan sát những gì mà Tensorflow đang thực hiện một cách trực tiếp.
• Tensorflow cung cấp thêm những tiện ích bổ sung khác để các lập trình viên có thể debug hoặc suy xét các ứng dụng Tensorflow.
• Tensorflow cho phép bạn đánh giá cũng như sửa đổi các operation của biểu đồ theo một cách minh bạch và riêng biệt với chế độ enger execution. Vì vậy, thay vì xây dựng biểu đồ dưới đối tượng độc lập vốn rất mơ hồ thì nên đưa ra những đánh giá chung tổng thể.
• Tensorflow mang lại nhiều cải tiến, hỗ trợ cho các ekip thương mại hạng A đang có tại Google và các hoạt động cho sự phát triển của các dự án được tiếp lửa.

Có thể thấy rằng Tensorflow có rất nhiều ưu điểm và mang lại khá nhiều những lợi ích nhất định cho việc học máy cũng như lập trình. Hy vọng, với những thông tin và các kiến thức có liên quan được đưa ra trong bài, bạn đã hiểu rõ được Tensorflow là gì cũng như các thuộc tính, cách thức hoạt động của nó để việc áp dụng vào công việc của bạn được thuận tiện và có hiệu quả.