TensorFlow

TensorFlow wurde ursprünglich vom Team für maschinelle Intelligenz von Google Brain entwickelt und dient dem maschinellen Lernen und der Erforschung neuronaler Netzwerke. Dieses flexible, skalierbare System arbeitet auf verschiedenen Plattformen mit unterschiedlichen Beschleunigern, wie GPUs, NPUs und TPUs.

Es bietet robuste Unterstützung für das Training und die Entwicklung von generativen adversen Netzwerken (GANs). Diese hochentwickelten neuronalen Netzwerkarchitekturen bestehen aus zwei konkurrierenden Modellen: einem Generator, der synthetische Daten erzeugt, und einem Diskriminator, der deren Authentizität bewertet. Entwickler können GANs für verschiedene Anwendungen wie Bilderzeugung, Stilübertragung und Datenerweiterung effizient implementieren und fein abstimmen.

Viele bekannte Anwendungen machen sich die Leistungsfähigkeit von TensorFlow zunutze. Dieses vielseitige Tool wird von einer Vielzahl von Unternehmen in unterschiedlichen Branchen genutzt:

• Google Translate nutzt TensorFlow für seine fortschrittlichen Sprachübersetzungsfunktionen.
• Airbnb nutzt diese Technologie, um das Benutzererlebnis zu verbessern und seine Dienste zu optimieren.
• Dropbox integriert TensorFlow in seine Infrastruktur, um die Dateiverwaltung und die Suchfunktionen zu verbessern.
• Uber nutzt die Leistungsfähigkeit von TensorFlow zur Routenoptimierung und Nachfragevorhersage.
• Snapchat nutzt diese Bibliothek, um seine innovativen Augmented-Reality-Filter und -Funktionen zu betreiben.

Es ist wichtig zu verstehen, dass TensorFlow ein mächtiges Entwicklerwerkzeug ist, aber es ist nicht allein nützlich. Die einfache Installation auf einem Server hilft Ihnen nicht, ein neuronales Netzwerkmodell zu trainieren oder Inferenzen durchzuführen. Wenn Sie jedoch anfangen zu kodieren und die TensorFlow-Bibliothek in Ihr Projekt integrieren, eröffnen sich Ihnen eine Vielzahl von Möglichkeiten. Angesichts der vielen verfügbaren Optionen empfehlen wir, die offizielle Dokumentation zu konsultieren, bevor Sie sich in Experimente stürzen.

Installation

TensorFlow kann auf zwei Hauptmethoden installiert werden. Die erste Methode ist für Situationen geeignet, in denen keine Containerisierung benötigt wird. Die zweite verwendet Docker-Container, die es Ihnen ermöglichen, schnell eine bequeme Testplattform mit Jupyter Notebook einzurichten.

Eigenständig

Vor der Installation ist es empfehlenswert, die aktuelle Version des pip-Paketmanagers zu aktualisieren:

pip install --upgrade pip

Installieren Sie nun TensorFlow auf dem Server:

pip install tensorflow

Nach Abschluss des Prozesses können Sie Ihre eigenen neuronalen Netze mit Hilfe dieser wunderbaren Bibliothek erstellen.

Docker

Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie die neueste Version von Docker Engine auf Ihrem Server installiert haben. Laden Sie nun das offizielle Container-Image von der DockerHub-Bibliothek herunter:

sudo docker pull tensorflow/tensorflow:latest

Tensorflow ist zwar eine leistungsstarke Bibliothek für maschinelles Lernen, verfügt aber nicht über eine eingebaute Webschnittstelle für die Benutzerinteraktion. Diese Einschränkung macht den Einsatz von Softwarelösungen von Drittanbietern erforderlich, um effektiv mit TensorFlow zu arbeiten. Eine beliebte und weit verbreitete Option ist Jupyter Notebook, das eine interaktive Umgebung für die Codierung und Visualisierung bietet.

Um unsere Arbeitsumgebung einzurichten, müssen Sie das Jupyter Notebook starten und es für den Fernzugriff konfigurieren. Leiten Sie außerdem Port 8888 weiter, um Verbindungen von externen Geräten oder Netzwerken zu ermöglichen:

sudo docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-jupyter

Öffnen Sie nach dem Start Ihren Webbrowser und navigieren Sie zu dieser Seite:

http://[LeaderGPU_server_IP]:8888

Um die installierte Version von Tensorflow und seine Verfügbarkeit zu überprüfen, geben Sie den folgenden Code in Jupyter Notebook ein und führen ihn aus:

import tensorflow as tf
tf.__version__