Rate this post

TensorFlow là một khái niệm machine learning mã nguồn mở được thiết kế và phát triển bởi Google. Nó cung cấp một cách tiếp cận trừu tượng và cấp độ rất cao để tổ chức lập trình số cấp độ thấp. Và hỗ trợ các thư viện có thể cho phép phần mềm của chúng tôi chạy mà không cần thay đổi trên CPU thông thường.

Các bài viết liên quan:

Các nền tảng được hỗ trợ bao gồm Linux, macOS, Windows và Android.

Các mô hình TensorFlow cũng có thể chạy mà không cần nền tảng máy tính truyền thống trong Google Cloud Machine Learning Engine.

Công nghệ càng tiên tiến và càng hữu ích nhưng mọi thứ đều có mặt trái của nó và cả thư viện học máy này. Khi so sánh TensorFlow với các thư viện khác như Torch, SciKit, Theano, Neon, có một số điểm hạn chế trong một số tính năng mà thư viện cho phép chúng ta thao tác. Thư viện này được thiết kế và cập nhật bởi Google, không cần phải nói nhiều, và nó đã đi được một chặng đường dài kể từ lần phát hành đầu tiên.

Ưu điểm của TensorFlow

  1. Graphs

TensorFlow có hình ảnh hóa đồ thị tính toán tốt hơn. Những thứ vốn có khi so sánh với các thư viện khác như Torch và Theano.

  1. Library management

Google ủng hộ nó. Và có lợi thế về hiệu suất liền mạch, cập nhật nhanh chóng và các bản phát hành mới thường xuyên với các tính năng mới.

  1. Debugging

Nó giúp chúng tôi thực thi phần con của biểu đồ, phần này giúp nó có ưu thế hơn vì chúng tôi có thể giới thiệu và truy xuất dữ liệu rời rạc

  1. Scalability

Các thư viện được triển khai trên một máy phần cứng, là một thiết bị di động cho máy tính có thiết lập phức tạp.

  1. Pipelining:

TensorFlow được thiết kế để sử dụng nhiều phần mềm phụ trợ khác nhau (GPU, ASIC), v.v. và cũng có tính song song cao.

  1. Nó có một cách tiếp cận độc đáo cho phép theo dõi tiến độ đào tạo của các mô hình của chúng tôi và theo dõi một số chỉ số.
  1. TensorFlow có sự hỗ trợ cộng đồng tuyệt vời.
  1. Hiệu suất của nó cao và phù hợp với những gì tốt nhất trong ngành.

Nhược điểm của TensorFlow

  1. Thiếu vòng lặp tượng trưng:

Khi chúng tôi nói về chuỗi độ dài thay đổi, tính năng này được yêu cầu nhiều hơn. Thật không may, TensorFlow không cung cấp chức năng, nhưng gấp hữu hạn là giải pháp phù hợp cho nó.

  1. Không hỗ trợ cho các cửa sổ:

Có nhiều người dùng cảm thấy thoải mái trong môi trường cửa sổ hơn là Linux, và TensorFlow không làm hài lòng những người dùng này. Nhưng chúng ta không cần lo lắng về điều đó nếu chúng ta là người dùng window, chúng ta cũng có thể cài đặt nó thông qua thư viện gói conda hoặc python (pip).

  1. Kiểm tra Benchmark:

TensorFlow thiếu cả về tốc độ và cách sử dụng khi so sánh với các đối thủ cạnh tranh.

  1. Không hỗ trợ GPU cho Nvidia và chỉ hỗ trợ ngôn ngữ:

Hiện tại, các GPU được hỗ trợ duy nhất là NVIDIA và hỗ trợ ngôn ngữ đầy đủ duy nhất là Python, điều này khiến nó trở thành một nhược điểm vì có sự gia tăng của các ngôn ngữ khác trong học sâu cũng như Lau.

  1. Tốc độ tính toán:

Đây là một lĩnh vực mà TF đang trì hoãn phía sau, nhưng chúng tôi tập trung vào môi trường sản xuất nhiều hơn là hiệu suất, đó vẫn là sự lựa chọn đúng đắn.

  1. Không hỗ trợ OpenCL.
  1. Nó đòi hỏi kiến ​​thức cơ bản về giải tích nâng cao và đại số tuyến tính cùng với sự hiểu biết tốt về học máy.
  1. TensorFlow có cấu trúc độc đáo nên khó tìm ra lỗi và khó gỡ lỗi.
  1. Không cần bất kỳ vật chất siêu thấp nào.
  1. Đây là một cấp độ rất thấp với một đường cong học tập dốc.

Leave a Reply

Call now
%d bloggers like this: