Ранее мы писали, что TensorFlow это не просто библиотека для языка Python, но целая экосистема. В TensorFlow доступно большое количество бесплатных инструментов и сервисов, которые позволят вам работать c нейросетями еще эффективнее. Рассмотрим несколько из них:
TensorBoard — веб-приложение, позволяющее визуализировать и инспектировать модели. Можно визуализировать граф модели и увеличивать масштаб до тех пор, пока вы не рассмотрите все ее закоулки, построить графики потерь и точности во время обучения модели. Можно даже построить гистограмму изменения параметров тензора (весовых коэффициентов и не только).
Jupyter — интерактивная среда разработки, реализованная в виде вэб-приложения. Существует в двух вариантах — классический Jupyter Notebook и JupyterLab.
JupyterLab — это мощный модульный научный “комбайн” с гибко конфигурируемым интерфейсом, возможностью подключения чужих плагинов и написания своих собственных. Рекомендуется для любых научных работ и машинного обучения.
Jupyter Notebook — инструмент создания интерактивных документов. Документ может содержать текстовое описание, исполняемый код, визуализацию, интерактивные элементы типа ползунков и так далее.
Если в своих исследованиях вы используете Google Cloud Platform, например, Google Cloud Storage или BigQuery для хранения данных, а Apache Beam для обработки данных, то вам автоматически доступна среда разработки на базе Jupyter со всеми его удобностями. Серьезный аргумент в пользу использования сервисов Google, не так ли?
Facets — визуализатор данных. Машинное обучение это механизм вычисления шаблонов и взаимосвязей из большого количество данных. Хорошее понимание своих тестовых данных порой является ключом к успеху. Facets позволяет глубже разобраться в используемых для обучения наборах данных, лучше рассмотреть форму и характеристики объектов и как они взаимодействуют при обучении. Пройдите по ссылке и посмотрите примеры визуализаций, это впечатляет.
Каких-то десять-пятнадцать лет назад не было ни TensorFlow, ни удобных инструментов для оптимизации или автоматизации работы с нейронными сетями. Если вы ищете момент погрузиться в машинное обучение, то он настал.
#mightytensorflow