TensorFlow

TensorFlow ™ adalah library perangkat lunak open source untuk perhitungan numerik menggunakan graph aliran data. Node dalam graph mewakili operasi matematika, sedangkan tepi graph mewakili array data multidimensi (tensor) yang dikomunikasikan di antara mereka. Arsitektur fleksibel memungkinkan Anda untuk menyebarkan komputasi ke satu atau lebih CPU atau GPU di desktop, server, atau perangkat seluler dengan satu API.

TensorFlow pada awalnya dikembangkan oleh para peneliti dan engineer yang bekerja di Tim Google Brain dalam organisasi penelitian Machine Intelligence Google untuk keperluan melakukan pembelajaran mesin dan penelitian deep neural network, tetapi sistem ini cukup umum untuk dapat diterapkan di berbagai domain lain seperti baik.

Berikut adalah outline bertahap untuk mempelajari TensorFlow di Google Colab:

Pengenalan Google Colab

• TF: Memahami apa itu Google Colab dan keuntungannya sebagai lingkungan notebook Jupyter yang di-hosting dan gratis digunakan tanpa perlu instalasi
• TF: Mempelajari cara membuat dan berbagi notebook, serta kolaborasi dengan pengguna lain

Memulai dengan TensorFlow di Colab

• TF: Mengetahui bahwa TensorFlow sudah terpasang di Colab, sehingga dapat langsung digunakan dengan import tensorflow as tf
• TF: Mengakses tutorial resmi TensorFlow untuk pemula yang tersedia di Colab.

Penggunaan GPU untuk Mempercepat Pelatihan Model

• [[TF: Mengaktifkan akselerasi perangkat keras dengan mengubah tipe runtime ke GPU melalui menu Runtime > Change runtime type di Colab.]]
• TF: Memahami cara kerja GPU dalam mempercepat proses pelatihan model dan praktik terbaik dalam penggunaannya

Membangun dan Melatih Model dengan Keras dan TensorFlow

• TF: Mempelajari cara membangun model neural network menggunakan Keras, yang merupakan antarmuka high-level untuk TensorFlow.
• TF: Memahami teknik optimasi komputasional aljabar yang digunakan TensorFlow untuk memudahkan perhitungan ekspresi matematika kompleks

Menyimpan dan Membagikan Model

• TF: Mempelajari cara menyimpan model yang telah dilatih untuk digunakan kembali atau dibagikan dengan orang lain
• TF: Memahami format penyimpanan model dan cara memuatnya kembali di Colab

Studi Kasus: Pelatihan Model pada Dataset IRIS

• TF: Menerapkan pengetahuan yang telah dipelajari dengan melatih model TensorFlow pada dataset IRIS di Google Colab

Tips dan Trik Lanjutan

• TF: Mengoptimalkan kinerja pelatihan model dengan teknik-teknik lanjutan
• TF: Mengelola dependensi dan pustaka tambahan yang diperlukan dalam proyek TensorFlow di Colab

Untuk memulai, Anda dapat menonton video pengantar berikut yang menjelaskan cara menggunakan Google Colab untuk TensorFlow:

videoMemulai dengan Google Colaboratory (Coding TensorFlow)turn0search2

Youtube

• YOUTUBE: TENSORFLOW Konsep Dasar

Referensi

• https://www.tensorflow.org/tutorials/
• https://www.tensorflow.org/extend/

Pranala Menarik

• Keras

TensorFlow

• TensorFlow: Instalasi Ubuntu 18.04
• TensorFlow: Instalasi Ubuntu 20.04
• TensorFlow: Hello World
• TensorFlow: Test Graph untuk berhitung
• TensorFlow: shape
• TensorFlow: Variables
• TensorFlow: feed data

Linear Regression

• TensorFlow: Linear Regression generate data
• TensorFlow: Linear Regression

Supervised Learning for Predictive Analysis

• TensorFlow: Movie Rating Prediction
• TensorFlow: Titanic

Tensor

• Tensor