TensorFlow

Initialement créé par l'équipe Machine Intelligence de Google Brain, TensorFlow a été conçu pour l'apprentissage automatique et la recherche sur les réseaux neuronaux. Ce système flexible et évolutif fonctionne sur diverses plateformes à l'aide de différents accélérateurs, tels que les GPU, les NPU et les TPU.

Il fournit un support solide pour la formation et le développement des réseaux adversaires génératifs (GAN). Ces architectures sophistiquées de réseaux neuronaux se composent de deux modèles concurrents : un générateur qui crée des données synthétiques et un discriminateur qui évalue leur authenticité. Les développeurs peuvent mettre en œuvre et ajuster efficacement les GAN pour diverses applications, notamment la génération d'images, le transfert de style et l'augmentation des données.

De nombreuses applications bien connues exploitent la puissance de TensorFlow. Cet outil polyvalent est utilisé par un grand nombre d'entreprises dans divers secteurs d'activité :

• Google Translate utilise TensorFlow pour ses capacités avancées de traduction linguistique.
• Airbnb utilise cette technologie pour améliorer l'expérience utilisateur et optimiser ses services.
• Dropbox intègre TensorFlow dans son infrastructure pour améliorer la gestion des fichiers et les capacités de recherche.
• Uber exploite la puissance de TensorFlow pour l'optimisation des itinéraires et la prédiction de la demande.
• Snapchat utilise cette bibliothèque pour alimenter ses filtres et fonctionnalités innovants de réalité augmentée.

Il est essentiel de comprendre que TensorFlow est un outil de développement puissant, mais qu'il n'est pas utile en soi. Le simple fait de l'installer sur un serveur ne vous aidera pas à former un modèle de réseau neuronal ou à exécuter une inférence. Cependant, lorsque vous commencez à coder et que vous intégrez la bibliothèque TensorFlow dans votre projet, vous débloquez un large éventail de possibilités. Compte tenu des nombreuses options disponibles, nous vous recommandons de consulter la documentation officielle avant de vous lancer dans des expériences.

Installation de TensorFlow

TensorFlow peut être installé selon deux méthodes principales. La première méthode convient aux situations où la conteneurisation n'est pas nécessaire. La seconde utilise les conteneurs Docker, ce qui vous permet de mettre rapidement en place une plateforme de test pratique avec Jupyter Notebook.

Autonome

Avant l'installation, il est recommandé de mettre à jour la version actuelle du gestionnaire de paquets pip :

pip install --upgrade pip

Installez ensuite TensorFlow sur le serveur :

pip install tensorflow

Une fois le processus terminé, vous pouvez créer vos propres réseaux neuronaux en utilisant la puissance de cette merveilleuse bibliothèque.

Docker

Avant de commencer, assurez-vous d'avoir installé la dernière version de Docker Engine sur votre serveur. Téléchargez ensuite l'image officielle du conteneur à partir de la bibliothèque DockerHub :

sudo docker pull tensorflow/tensorflow:latest

Tensorflow, bien qu'il s'agisse d'une puissante bibliothèque d'apprentissage automatique, ne dispose pas d'une interface web intégrée pour l'interaction avec l'utilisateur. Cette limitation nécessite l'utilisation de solutions logicielles tierces pour travailler efficacement avec TensorFlow. Une option populaire et largement utilisée est Jupyter Notebook, qui fournit un environnement interactif pour le codage et la visualisation.

Pour mettre en place notre environnement de travail, vous devrez lancer Jupyter Notebook et le configurer pour l'accès à distance. En outre, transférez le port 8888 pour autoriser les connexions à partir d'appareils ou de réseaux externes :

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

Après le lancement, ouvrez votre navigateur web et naviguez jusqu'à la page :

http://[LeaderGPU_server_IP]:8888

Pour vérifier la version installée de Tensorflow et sa disponibilité, entrez et exécutez le code suivant dans le Notebook Jupyter :

import tensorflow as tf
tf.__version__