TensorFlow là công cụ được đa số lập trình viên sử dụng trong lĩnh vực Machine learning (học máy). Nếu bạn muốn tìm hiểu chi tiết về TensorFlow, thì nhất định không nên bỏ qua bài viết dưới đây của Stringee về TensorFlow cũng như vai trò của nó trong sự phát triển công nghệ máy học ngày nay.

1. TensorFlow là gì?

TensorFlow là một thư viện mã nguồn mở được phát triển bởi Google, được sử dụng để xây dựng các mô hình học máy và mạng nơ-ron. TensorFlow sẽ giúp giải quyết các bài toán nhanh chóng và đơn giản hơn thông qua việc tạo các mô hình tính toán trong Machine Learning trên máy tính.

Để đưa ra một ví dụ cụ thể, người dùng Google có thể trải nghiệm tìm kiếm nhanh hơn và tinh tế hơn với AI. Nếu người dùng nhập từ khóa vào thanh tìm kiếm, Google sẽ đưa ra các đề xuất về từ tiếp theo có thể là từ khóa nào (hay nói cách khác chính là các từ khóa liên quan).

Google muốn sử dụng công nghệ máy học để tận dụng bộ dữ liệu khổng lồ của họ nhằm mang đến cho người dùng trải nghiệm tốt nhất.

2. Nguyên lý hoạt động của TensorFlow

TensorFlow là một thư viện tính toán số và biểu diễn dữ liệu bằng cấu trúc đồ thị (graph) để tạo và huấn luyện các mô hình học máy. Các đồ thị này bao gồm các nút (nodes) và các cạnh (edges) được sử dụng để biểu diễn các phép tính và dữ liệu tương ứng trong mô hình. Một cách tổng quát, quá trình huấn luyện mô hình học máy trong TensorFlow trải qua các bước sau:

  • Xây dựng đồ thị tính toán: Người dùng xác định cấu trúc đồ thị tính toán bằng cách khai báo các biến (variables) và các phép tính (operations) trong mô hình.
  • Định nghĩa hàm mất mát: Hàm mất mát (loss function) được định nghĩa để đo lường sự khác biệt giữa đầu ra dự đoán của mô hình và giá trị thực tế.
  • Tối ưu hóa mô hình: Quá trình tối ưu hóa được sử dụng để tìm ra các giá trị tham số tối ưu nhằm giảm thiểu hàm mất mát.
  • Huấn luyện mô hình: Dữ liệu huấn luyện được đưa vào mô hình để huấn luyện và cập nhật các giá trị tham số.
  • Đánh giá mô hình: Dữ liệu kiểm tra được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình.
  • Sử dụng mô hình: Mô hình đã huấn luyện được sử dụng để dự đoán và phân loại các dữ liệu mới.

3. Các thuộc tính cơ bản của TensorFlow

Về cơ bản thì các thuộc tính của TensorFlow bao gồm:

  • Tensors: Là đối tượng chính của TensorFlow, đại diện cho dữ liệu và kết quả tính toán. Tensors là một mảng đa chiều có các phần tử có cùng kiểu dữ liệu.
  • Operations: Là các hoạt động được thực hiện trên các tensors. Một số hoạt động cơ bản của TensorFlow bao gồm phép cộng, trừ, nhân và chia.
  • Variables: Là các đối tượng được sử dụng để lưu trữ trạng thái thay đổi được trong quá trình huấn luyện mô hình. Variables có thể được khởi tạo với giá trị cố định hoặc giá trị ngẫu nhiên và có thể được cập nhật trong quá trình huấn luyện.
  • Graphs: Là các biểu đồ đại diện cho các phép tính và các kết nối giữa chúng. Graphs được sử dụng để mô tả cấu trúc của mô hình học máy và tạo ra các tính toán hiệu quả trên nhiều thiết bị tính toán.
  • Sessions: Là một phiên làm việc TensorFlow, chứa tất cả các biến và phép tính cần thiết để thực hiện tính toán. Sessions được sử dụng để thực thi các tính toán trong TensorFlow.
  • Placeholders: Là các đối tượng được sử dụng để đại diện cho các tensors được cung cấp vào mô hình trong quá trình huấn luyện hoặc kiểm tra. Placeholders được sử dụng để đảm bảo rằng dữ liệu đầu vào có thể được cung cấp cho mô hình.

Các thuộc tính này là những thành phần cơ bản của TensorFlow và cung cấp các công cụ cần thiết để xây dựng và huấn luyện các mô hình học máy hiệu quả.

4. 05 lý do bạn nên sử dụng TensorFlow để xây dựng máy học

TensorFlow cung cấp các công cụ hỗ trợ cho việc xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình học máy một cách linh hoạt và hiệu quả trên nhiều nền tảng khác nhau. TensorFlow sở hữu nhiều ưu điểm vượt trội mà bạn không nên bỏ qua:

  • Hỗ trợ nhiều nền tảng: TensorFlow có thể chạy trên nhiều nền tảng khác nhau, bao gồm máy tính để bàn, máy tính xách tay, thiết bị di động và đám mây.
  • Hiệu suất cao: TensorFlow được tối ưu hóa để xử lý các phép tính lớn và phức tạp trong các mô hình học máy. Nó có thể sử dụng nhiều CPU và GPU để tăng tốc độ tính toán.
  • Được sử dụng rộng rãi: TensorFlow là một trong những thư viện học máy phổ biến nhất được sử dụng bởi cộng đồng học máy. Nó được sử dụng trong nhiều ứng dụng thực tế, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói và phân loại ảnh.
  • Hỗ trợ mạnh mẽ cho các mô hình học sâu: TensorFlow cung cấp các công cụ và tài liệu hỗ trợ để xây dựng và huấn luyện các mô hình học sâu phức tạp như mạng nơ-ron tích chập (CNN) và mạng nơ-ron hồi quy (RNN).
  • API linh hoạt: TensorFlow cung cấp API cho nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau, bao gồm Python, C++, Java và Go. Điều này cho phép người dùng triển khai các mô hình học máy trên nhiều nền tảng khác nhau và tích hợp với các ứng dụng khác.

Với những lợi ích này, TensorFlow là một lựa chọn tốt cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu học máy muốn xây dựng và triển khai các mô hình học máy hiệu quả.

5. Các công cụ đang ứng dụng TensorFlow hiện nay

Có nhiều công cụ đang sử dụng TensorFlow để xây dựng các mô hình học máy và giải quyết các vấn đề thực tế có thể kể đến như:

Keras: Là một API cao cấp và dễ sử dụng được tích hợp trong TensorFlow, cho phép xây dựng mô hình học máy nhanh chóng và dễ dàng.

TensorBoard: Là một công cụ trực quan hoá dữ liệu được tích hợp trong TensorFlow, cho phép hiển thị đồ thị, biểu đồ và các thông số khác của mô hình học máy trong quá trình huấn luyện.

TensorFlow Hub: Là một thư viện chứa các mô hình học máy đã được đào tạo trước, cho phép người dùng tải xuống và sử dụng các mô hình này để giải quyết các vấn đề thực tế.

TensorFlow Lite: Là một phiên bản nhỏ gọn của TensorFlow được thiết kế để chạy trên các thiết bị di động và thiết bị nhúng.

TensorFlow.js: Là một thư viện JavaScript cho phép xây dựng và huấn luyện các mô hình học máy trong trình duyệt web hoặc trong môi trường Node.js.

TensorFlow Extended (TFX): Là một nền tảng được thiết kế để triển khai và quản lý các mô hình học máy trong môi trường sản xuất, với các tính năng bảo mật và độ tin cậy cao.

Các công cụ này giúp tăng tính linh hoạt và khả năng sử dụng của TensorFlow trong các ứng dụng học máy thực tế.

Tạm kết

Vậy là chúng ta đã cùng nhau đi tìm hiểu sâu về thư viện học sâu nổi tiếng nhất những năm gần đây - TensorFlow. TensorFlow chủ yếu được sử dụng bởi các nhà khoa học, công ty khởi nghiệp và các công ty lớn. Bản thân Google cũng đang sử dụng TensorFlow trong hầu hết các sản phẩm hàng ngày của Google bao gồm Gmail, Photo và Google Search Engine. Vì thế, việc nắm vững kiến thức về TensorFlow sẽ giúp ích rất nhiều cho bạn trong các công việc liên quan đến học máy sau này.