در این مقاله قصد دارم نحوه استفاده از TensorFlow در دات‌نت را به شما آموزش دهم. شما یاد خواهید گرفت که چگونه با استفاده از TensorFlow یک شبکه عصبی مصنوعی را در دات‌نت پیاده‌سازی و آموزش دهید، آن را ذخیره کنید و در پروژه‌های دیگر مورد استفاده قرار دهید.
آموزش مقدماتی Machine Learning
TensorFlow چیست؟
اگر بخواهیم به طور ساده TensorFlow را تعریف کنیم، TensorFlow یک کتابخانه است که توسط گوگل ارائه شده و ما با استفاده از این کتابخانه می‌توانیم به‌راحتی شبکه‌های عصبی عمیق یا شبکه‌های عصبی مصنوعی غیرعمیق را پیاده‌سازی کنیم. شبکه‌های عصبی با استفاده از لایه‌های مخفی، ورودی‌ها را دریافت کرده و با استفاده از وزن‌ها و تغییراتی که اعمال می‌کنند، به خروجی‌ها تبدیل می‌شوند. هر بار که شبکه اجرا می‌شود، دقت آن افزایش می‌یابد و در نهایت می‌تواند با دقت بسیار بالا پیش‌بینی‌هایی انجام دهد. این شبکه‌ها برای موارد مختلفی مانند دسته‌بندی استفاده می‌شوند. می‌توانید با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی آن را پیاده‌سازی کنید. بنابراین، با استفاده از TensorFlow می‌توانیم این شبکه‌ها را پیاده‌سازی کنیم.
چرا از TensorFlow استفاده کنیم؟ آیا نیاز به استفاده از کتابخانه‌های دیگر نیست؟
اگر بخواهید ساده‌ترین شبکه عصبی مصنوعی را در یک زبان برنامه‌نویسی پیاده‌سازی کنید، نیاز به صرف زمان و انرژی بسیار زیادی دارید تا شبکه‌ای که روی کاغذ طراحی کرده‌اید را به کد تبدیل کنید. باید کدهای زیادی برای آن بنویسید و توسعه و نگهداری آن قطعاً کار بسیار پیچیده‌ای است. به همین دلیل، شرکت‌های بزرگ کتابخانه‌هایی مخصوص برای این کار توسعه داده‌اند. به عنوان مثال، گوگل TensorFlow را ارائه داد که ابتدا برای مصارف داخلی خود استفاده می‌شد، چه در پروژه‌های تحقیقاتی و چه در پروژه‌های عملیاتی. برای پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی مصنوعی و کاربردهای دیگر یادگیری ماشین از این کتابخانه استفاده می‌کردند و پس از کامل شدن، آن را به‌صورت اوپن‌سورس منتشر کردند تا همه بتوانند از آن استفاده کنند.
دلیل این که باید TensorFlow را یاد بگیرید این است که به‌راحتی بتوانید شبکه‌های عصبی را در زبان برنامه‌نویسی خود پیاده‌سازی کنید. TensorFlow یکی از محبوب‌ترین و قدرتمندترین کتابخانه‌ها برای این منظور است که توسط تیم گوگل برین ارائه شده و ما می‌توانیم در دات‌نت نیز از آن استفاده کنیم.
در دوره ستارگان Machine Learning ML.NETما بصورت کامل پیاده سازی این کتابخانه را آموزش داده ایم.
کتابخانه‌های دیگر در کنار TensorFlow
علاوه بر کتابخانه TensorFlow، از کتابخانه‌های دیگری نیز استفاده خواهیم کرد. ما از کتابخانه TensorFlow گوگل و یک کتابخانه دیگر به نام Keras استفاده خواهیم کرد.
معرفی کتابخانه Keras
یک لایه بالایی بر روی TensorFlow است که کار با آن را بسیار ساده‌تر می‌کند. TensorFlow خود پیچیدگی‌های زیادی دارد و کار با آن به‌راحتی نیست. کتابخانه Keras با ارائه یک رابط ساده‌تر، بسیاری از پیچیدگی‌ها را برای ما مدیریت می‌کند و برای اکثر کارهایی که قصد انجام آنها را داریم، گزینه مناسبی است. با این حال، اگر نیاز به پیاده‌سازی یک شبکه عصبی بسیار پیچیده و عمیق داشته باشید، ممکن است بهتر باشد مستقیماً از TensorFlow استفاده کنید تا کنترل کامل بر همه جوانب داشته باشید، هرچند که در این صورت پیچیدگی کد افزایش می‌یابد.
معرفی کتابخانه NumPy
برای کار با TensorFlow و Keras، نیاز به کتابخانه دیگری نیز داریم به نام NumPy. این کتابخانه برای پایتون ارائه شده و برای انجام محاسبات علمی، کار با اعداد و آرایه‌های چندبعدی استفاده می‌شود. با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی سی‌شارپ و پایتون، می‌توانیم با آرایه‌های چندبعدی کار کنیم و محاسبات پیچیده را انجام دهیم، اما NumPy این کار را با سرعت و دقت بیشتری انجام می‌دهد و امکان انجام محاسبات پیچیده را به‌سادگی فراهم می‌کند. بنابراین، زمانی که می‌خواهیم شبکه‌های عصبی عمیق را ایجاد کنیم، نیازمند استفاده از NumPy هستیم زیرا دقت و سرعت بسیار بالایی برای کار با آرایه‌های چندبعدی فراهم می‌کند.
تبدیل کتابخانه‌های پایتون به دات‌نت با استفاده از سی‌شارپ
چنانچه پایتون سال‌ها قبل از دات‌نت ارائه شده و شرکت‌های بزرگی مانند گوگل از آن استفاده می‌کنند، کتابخانه‌های بسیار زیادی برای انجام پروژه‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در دسترس هستند. برای استفاده از این کتابخانه‌ها در دات‌نت، از اکوسیستم سی‌شارپ استفاده می‌کنیم. سی‌شارپ یک اکوسیستم اوپن‌سورس است که برای علم داده در دات‌نت ارائه شده و هدف آن تبدیل ابزارهای یادگیری ماشین و ML که برای پایتون ارائه شده‌اند به دات‌نت است. این اکوسیستم به دولوپرهای دات‌نت اجازه می‌دهد از پکیج‌های متعدد پایتون که پیش‌تر برای دات‌نت در دسترس نبودند، استفاده کنند. به مرور زمان، سی‌شارپ بیشتر کتابخانه‌ها را به دات‌نت تبدیل می‌کند تا توسعه‌دهندگان بتوانند از آنها بهره‌مند شوند.
پکیج‌های تبدیل شده از پایتون به دات‌نت
از جمله پکیج‌هایی که تبدیل شده‌اند می‌توان به TensorFlow.NET اشاره کرد. TensorFlow.NET نسخه‌ای از TensorFlow است که برای دات‌نت تبدیل شده تا بتوان از آن در دات‌نت استفاده کرد. پکیج دیگری به نام Keras.NET نیز وجود دارد که نسخه‌ای از Keras برای دات‌نت است. همچنین پکیج‌های دیگری مانند Cross.NET برای دیپ‌لرنینگ ارائه شده‌اند که امکانات بیشتری برای کار با TensorFlow در دات‌نت فراهم می‌کنند. برخی از این پکیج‌ها توسط شرکت‌های بزرگی مانند مایکروسافت مورد استفاده قرار می‌گیرند و پروژه‌های زیادی در حال انجام هستند که پکیج‌های بیشتری از پایتون به دات‌نت تبدیل می‌شوند، از جمله Pandas.NET و دیگر کتابخانه‌های مشابه.
استفاده از TensorFlow در دات‌نت
برای استفاده از TensorFlow در دات‌نت، می‌توانید از پکیج‌های مختلفی مانند TensorFlow.NET و Microsoft.ML.TensorFlow استفاده کنید. تفاوت اصلی بین این دو پکیج این است که پکیج TensorFlow.NET برای آموزش و ایجاد شبکه‌های عصبی خودتان طراحی شده است، در حالی که پکیج‌های ارائه شده توسط مایکروسافت بیشتر برای استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده مناسب هستند. به عنوان مثال، اگر می‌خواهید از مدل‌های دسته‌بندی تصاویر آماده استفاده کنید، می‌توانید از پکیج‌های مایکروسافت مانند OpenCV TensorFlow استفاده کنید. اما اگر قصد دارید شبکه عصبی خود را آموزش دهید و ایجاد کنید، باید از TensorFlow.NET استفاده کنید.
جمع‌بندی
در این مقاله با TensorFlow آشنا شدیم و یاد گرفتیم چگونه از کتابخانه‌های مختلف مانند Keras و NumPy در کنار TensorFlow استفاده کنیم. همچنین با اکوسیستم سی‌شارپ برای تبدیل کتابخانه‌های پایتون به دات‌نت آشنا شدیم و پکیج‌های مختلفی که برای استفاده از TensorFlow در دات‌نت وجود دارند را بررسی کردیم. در بخش‌های بعدی به بررسی عملی نحوه ایجاد تنسورها و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی مصنوعی در دات‌نت خواهیم پرداخت.
برای افزودن دیدگاه خود، نیاز است ابتدا وارد حساب کاربری‌تان شوید