¿Qué es TensorFlow? Respuesta corta: la herramienta del llamado Deep Learning de Google.
Esta biblioteca de código abierto para computación numérica y aprendizaje automático desarrollado por Google es uno de los más populares framework para realizar trabajos en Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y Machine Learning.
Por su compatibilidad con Python es altamente popular.
Su arquitectura permite una fácil implementación de cálculos en múltiples plataformas como CPU, GPU y otras.
Chécalo aquí.
¿Qué es TensorFlow? Características y Ventajas
Tensorflow fue denominado así porque funciona por el flujo de tensores en forma de un gráfico computacional.
Los tensores son básicamente matrices multidimensionales.
Un gráfico computacional tiene una red de nodos y cada nodo realiza una operación como la suma, la multiplicación o la evaluación de alguna ecuación multivariada.
A este software también se le conoce como Data Flow Graph o gráfico de flujo de datos.
Los nodos representan operaciones matemáticas y los bordes representan tensores.
Es así como TensorFlow puede manejar datos de múltiples tipos como enteros, booleanos, caracteres, etc.
TensorFlow se puede usar para construir cualquier tipo de algoritmos de aprendizaje profundo como:
- CNN
- RNN
- DBN
- FeedForward Neural Network
- Algoritmos para procesamiento de lenguaje natural
- Otros
Hay varios elementos de programación en TensorFlow como constantes, variables, marcadores de posición, sesiones, etc.
Cada uno tiene tiene sus propias funcionalidades y se usa para construir cualquier modelo de Deep Learning.
Conocido es el desarrollo de Deep Dream, desarrollado con esta herramienta.
Pero enfocándonos en lo medular, hay «algo» que lo hace resaltar.
Para los desarrolladores de sistemas de Machine Learning o Aprendizaje Automático, el mayor beneficio de TensorFlow es la abstracción.
En otras palabras, en lugar de enfocarse en los detalles esenciales de la implementación de algoritmos o descubrir formas adecuadas de enganchar la salida de una función a la entrada de otra, el desarrollador puede centrarse en la lógica general de la aplicación.
Además, este software de Google ofrece sistemas prácticos para los desarrolladores que necesiten depurar y obtener introspección en las aplicaciones de TensorFlow.
Por ejemplo, el modo «eager execution» permite evaluar y modificar cada operación de gráfico por separado y de forma transparente, en lugar de construir todo el gráfico como un único objeto opaco y evaluarlo todo a la vez.
Por otro lado, el TensorBoard permite inspeccionar y perfilar la forma en que se ejecutan los gráficos, a través de un dashboard interactivo basado en la web.
No dejar de mencionar que TensorFlow también obtiene muchas ventajas gracias al respaldo que tiene en Google.
Google no sólo ha impulsado su rápido desarrollo, sino que ha creado muchas mejoras importantes que lo hacen cada vez más fácil de implementar y usar:
Entre éstos se podría mencionar un rendimiento acelerado en la nube de Google o un hub online para compartir modelos creados con el framework.
Pero en Machine Learning hay un espacio especial.
Demás está decir que el Machine Learning o «Aprendizaje Automático» es una disciplina compleja.
Pero implementar modelos de aprendizaje automático actualmente es mucho menos desalentador y difícil de lo que solía ser, gracias a los frameworks de aprendizaje automático, como TensorFlow de Google
Ahí su gran ventaja. Este programa facilita el proceso de adquisición de datos, modelos de capacitación, predicciones y refinamiento de resultados futuros.
TensorFlow agrupa una gran cantidad de modelos y algoritmos de aprendizaje automático y Deep Learning («Aprendizaje Profundo») o también conocido como «redes neuronales» y los hace útiles a través de una metáfora común.
Tensoflow utiliza Python para proporcionar una API front-end conveniente para crear aplicaciones con el framework, mientras ejecuta aplicaciones en C++ de alto rendimiento.
TensorFlow puede «aprender» y ejecutar «Redes Neuronales» profundas para:
- Clasificar textos escritos a mano
- Hacer reconocimiento de imágenes
- Palabras incrustadas
- Redes neuronales recurrentes
- Modelos de secuencia a secuencia para traducción automática
- Procesamiento de lenguaje natural
- Simulaciones basadas en PDE (ecuación diferencial parcial).
¿Cómo Funciona TensorFlow?
TensorFlow permite a los desarrolladores crear gráficos de flujo de datos, estructuras que describen cómo se mueven los datos a través de un gráfico o una serie de nodos de procesamiento.
Cada nodo en el gráfico representa una operación matemática y cada conexión o borde entre nodos es una matriz de datos multidimensional o tensor.
TensorFlow proporciona todo esto para el programador a través del popular lenguaje Python.
Y este dato es relevante.
Una de las razones de la popularidad de Python, de acuerdo a los entendidos, es que es fácil de aprender y trabajar.
Los nodos y tensores en TensorFlow son objetos de Python y las aplicaciones de TensorFlow son en sí mismas aplicaciones de Python.
Sin embargo, las operaciones matemáticas reales no se realizan en Python.
Las bibliotecas de transformaciones que están disponibles a través de TensorFlow se escriben como archivos binarios de C++ de alto rendimiento.
Python solamente dirige el tráfico entre las piezas y proporciona abstracciones de programación de alto nivel para unirlas.
Por otro lado, las aplicaciones TensorFlow se pueden ejecutar en la mayoría de los objetivos que sean convenientes: una máquina local, un clúster en la nube, dispositivos iOS y Android, CPU o GPU.
Si se usa la nube de Google, se puede ejecutar TensorFlow en la TensorFlow Processing Unit (TPU) para una mayor aceleración.
Otro punto a considerar es la alta presencia de Google detrás de este framework.
La versión 2.0 de TensorFlow (lanzada en octubre de 2019), renovó este framework de muchas maneras en función de los comentarios de los usuarios.
Todo para que fuera más sencillo utilizarlo. Por ejemplo, mediante el uso de la API de Keras (la API de Deep Learning de Python) para la capacitación de modelos y un mayor rendimiento.
TensorFlow y sus Alternativas
TensorFlow compite con una gran cantidad de otros framework de aprendizaje automático.
Los 3 grandes competidores son:
- PyTorch:
- CNTK
- MXNet
PyTorch
Además de estar construido con Python, tiene muchas otras similitudes con TensorFlow.
Dentro de las similitudes está el hardware acelerado y un modelo de desarrollo altamente interactivo que permite el trabajo de diseño sobre la marcha y muchos componentes útiles ya incluidos.
De acuerdo a expertos, PyTorch es generalmente una mejor opción para el desarrollo rápido de proyectos que necesitan estar en funcionamiento en poco tiempo.
No obstante, es TensorFlow quien gana para cuando se trata de proyectos más grandes y flujos de trabajo más complejos.
CNTK
CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit), al igual que TensorFlow, utiliza una estructura gráfica para describir el flujo de datos.
No obstante, se centra principalmente en la creación de redes neuronales de aprendizaje profundo.
CNTK maneja muchos trabajos de redes neuronales más rápido y tiene un conjunto más amplio de API (Python, C++, C#, Java).
De acuerdo a los entendidos, la gran diferencia con el producto de Google es que CNTK no es tan fácil de aprender o implementar.
MXNet
El conocido como Apache MXNet, adquirido por Amazon como el principal framework de aprendizaje profundo en AWS, puede escalar casi linealmente en múltiples GPU y múltiples máquinas.
También es compatible con una amplia gama de API de lenguaje: Python, C++, Scala, R, JavaScript, Julia, Perl, Go.
Nuevamente, los entendidos en comparación con Tensorflow aseguran que sus API nativas no son tan cómodas para trabajar.