TensorFlow

Creato inizialmente dal team Machine Intelligence di Google Brain, TensorFlow è stato progettato per l'apprendimento automatico e la ricerca sulle reti neurali. Questo sistema flessibile e scalabile funziona su varie piattaforme utilizzando diversi acceleratori, come GPU, NPU e TPU.

Fornisce un solido supporto per l'addestramento e lo sviluppo di reti generative avversarie (GAN). Queste sofisticate architetture di reti neurali consistono in due modelli concorrenti: un generatore che crea dati sintetici e un discriminatore che ne valuta l'autenticità. Gli sviluppatori possono implementare e mettere a punto in modo efficiente le GAN per varie applicazioni, tra cui la generazione di immagini, il trasferimento di stile e l'aumento dei dati.

Molte applicazioni note sfruttano la potenza di TensorFlow. Questo strumento versatile è utilizzato da una vasta gamma di aziende in vari settori:

• Google Translate utilizza TensorFlow per le sue capacità di traduzione linguistica avanzata.
• Airbnb utilizza questa tecnologia per migliorare l'esperienza degli utenti e ottimizzare i propri servizi.
• Dropbox incorpora TensorFlow nella sua infrastruttura per migliorare la gestione dei file e le capacità di ricerca.
• Uber sfrutta la potenza di TensorFlow per l'ottimizzazione dei percorsi e la previsione della domanda.
• Snapchat utilizza questa libreria per alimentare i suoi innovativi filtri e funzioni di realtà aumentata.

È fondamentale capire che TensorFlow è un potente strumento per gli sviluppatori, ma non è utile da solo. La semplice installazione su un server non aiuta ad addestrare un modello di rete neurale o a eseguire inferenze. Tuttavia, quando si inizia a codificare e si integra la libreria TensorFlow nel proprio progetto, si sblocca un'ampia gamma di possibilità. Date le numerose opzioni disponibili, si consiglia di consultare la documentazione ufficiale prima di lanciarsi in esperimenti.

Installazione

TensorFlow può essere installato in due modi principali. Il primo metodo è adatto a situazioni in cui non è necessaria la containerizzazione. Il secondo utilizza i container Docker, consentendo di configurare rapidamente una comoda piattaforma di test con Jupyter Notebook.

Standalone

Prima dell'installazione, si consiglia di aggiornare la versione corrente del gestore di pacchetti pip:

pip install --upgrade pip

A questo punto, installare TensorFlow sul server:

pip install tensorflow

Dopo aver completato il processo, è possibile creare le proprie reti neurali utilizzando la potenza di questa meravigliosa libreria.

Docker

Prima di iniziare, assicuratevi di aver installato l'ultima versione di Docker Engine sul vostro server. A questo punto, scaricate l'immagine ufficiale del contenitore dalla libreria DockerHub:

sudo docker pull tensorflow/tensorflow:latest

Tensorflow, pur essendo una potente libreria di apprendimento automatico, non dispone di un'interfaccia web integrata per l'interazione con l'utente. Questa limitazione rende necessario l'uso di soluzioni software di terze parti per lavorare efficacemente con TensorFlow. Un'opzione popolare e ampiamente utilizzata è Jupyter Notebook, che fornisce un ambiente interattivo per la codifica e la visualizzazione.

Per impostare il nostro ambiente di lavoro, è necessario lanciare Jupyter Notebook e configurarlo per l'accesso remoto. Inoltre, inoltrare la porta 8888 per consentire le connessioni da dispositivi o reti esterne:

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

Dopo l'avvio, aprire il browser web e navigare nella pagina:

http://[LeaderGPU_server_IP]:8888

Per verificare la versione di Tensorflow installata e la sua disponibilità, inserire ed eseguire il seguente codice in Jupyter Notebook:

import tensorflow as tf
tf.__version__