TensorFlow: основы библиотеки, установка и создание первой нейросети

Машинное обучение и искусственный интеллект — это не магия, а технологии, которые уже меняют мир: от умных рекомендаций до распознавания изображений и автоматического перевода текста. В этой статье мы познакомим вас с TensorFlow — библиотекой, которая делает ML доступным для каждого. Объясним, что это за фреймворк, как его установить и использовать, а также покажем, как с его помощью построить свою первую нейронную сеть.

Что такое TensorFlow и зачем он нужен

Проект был создан компанией Google в 2015 году. Изначально эта библиотека разрабатывалась для внутренних нужд корпорации, чтобы улучшить обработку данных и создать более эффективные алгоритмы машинного обучения. Однако в итоге проект стал открытым. Теперь код доступен для разработчиков по всему миру. 

TensorFlow — это фреймворк для машинного обучения, который позволяет разработчикам строить и обучать нейронные сети, а также обрабатывать и анализировать большие объемы данных. Библиотека предоставляет все необходимые инструменты для реализации как простых, так и сложных моделей Machine Learning, включая глубокое обучение.

Это целая платформа, которая содержит инструменты для разработки и внедрения моделей в реальный мир, их обучения на крупных массивах информации, а также для оптимизации и ускорения вычислений.

Ключевые области применения

• Распознавание изображений и объектов

Широко используется в системах для диагностики заболеваний: нейросеть может проанализировать снимки и обнаружить, например, рак на рентгеновских или МРТ изображениях. Или в самоуправляемых автомобилях, где нейросети помогают распознавать дорожные знаки, пешеходов и другие машины.

TensorFlow позволяет обучать модели, которые могут точно и быстро определять объекты, даже если они скрыты или частично повреждены. 

• Обработка текста и естественный язык

Современные чат-боты не только отвечают на вопросы, но и понимают контекст беседы, как это делают самые продвинутые ассистенты, например, Алиса от «Яндекса». Можно научить модель делать перевод с одного языка на другой или определять настроение в текстах. Например, позитивный или негативный отзыв.

• Прогнозирование и анализ данных

Прогностические модели предсказывают тренды, например, изменения цен на акции, поведение клиентов, спрос на товары или даже погодные условия. Прогнозирование с помощью TensorFlow используется в финансовых сервисах, логистике, транспортной отрасли и даже в сельском хозяйстве для предсказания урожайности или погоды. 

• Рекомендательные системы

С помощью этого фреймворка создают системы рекомендаций, которые анализируют поведение пользователя, его предпочтения, и на основе этих данных предлагают новые товары, фильмы или музыку.

• Big Data

Фреймворк позволяет обрабатывать и анализировать информацию из разных источников: социальные сети, интернет-ресурсы, данные с сенсоров или IoT-устройств. Вы можете строить модели, которые будут обучаться на таких массивах и делать выводы, которые были бы невозможны для традиционных алгоритмов.

Это особенно полезно для финансовых технологий, систем безопасности и умных городов, где нужно анализировать много показателей в реальном времени и принимать решения немедленно.

• Создание контента и ИИ

Еще одна причина освоить эту библиотеку — возможность создавать глубокие нейросети, которые генерируют текст, музыку или изображения.

Фреймворки TensorFlow и PyTorch: что выбрать?

PyTorch похож на LEGO. Вы берете детали и соединяете шаг за шагом. Если ошиблись, просто разберете и переделаете конструктор. Поэтому PyTorch так удобен для обучения, экспериментов и быстрого создания прототипов. Вы сразу видите результат каждого своего действия.

Например, вы хотите проверить новую, ни на что не похожую идею для нейросети. С PyTorch можно быстро собрать и протестировать модель. А если что-то пойдет не так, быстро найти и исправить ошибку.

TensorFlow похож на сборочный конвейер на заводе. Он создан для того, чтобы вашу модель, собранную один раз, можно было эффективно запустить на тысячах устройств — от вашего ноутбука до сервера с мощными процессорами. 

Допустим, вы мечтаете о мобильном приложении, которое определяет породу собаки по фото. Вы обучите модель в TensorFlow, а потом с помощью специальных инструментов (вроде TensorFlow Lite) упакуете ее в приложение.

У обеих библиотек огромные и активные сообщества. Это значит, что на любой ваш вопрос, скорее всего, уже есть ответ на форуме Stack Overflow.

PyTorch очень популярен в академической среде и среди исследователей. Самые свежие научные статьи часто публикуют код именно на PyTorch.

TensorFlow традиционно сильнее в индустрии. Это невероятно развитая экосистема для развертывания моделей в реальном мире.

Начните с PyTorch, если:

• Вы только осваиваете машинное обучение и хотите, чтобы код был максимально понятным.
• Ваша главная задача — это эксперименты, исследования или участие в научных проектах.
• Вы хотите легко находить и исправлять ошибки в своих моделях.

Присмотритесь к TensorFlow, если:

• Вы нацелены на то, чтобы встроить вашу модель в мобильное приложение, веб-сайт или более крупную систему.
• Вам нравится идея работать с Keras и собирать модели из готовых модулей.
• Вы планируете работать в компании, где уже используют этот фреймворк.

Совет

Не зацикливайтесь на выборе. Основные концепции одинаковы в обеих библиотеках. Научившись работать с одной, вы сможете разобраться и в другой.

Если вы хотите получить крепкую базу для старта карьеры в ML, записывайтесь на курс «Инженер машинного обучения». За семь месяцев можно пройти путь с нуля до джуна и собрать портфолио с примерами реальных задач. Под руководством практиков из индустрии в программе изучают Python, его библиотеки и синтаксис; разбираются в архитектуре нейронных сетей и проводят A/B-тестирования. А чтобы начать учиться достаточно знаний из школьной математики.

Основные концепции TensorFlow: тензоры и операции

Любая ML- модель, от простой линейной регрессии до сложной генеративной нейросети, строится на трех столпах: данных, операциях над ними и способе организации вычислений. Далее мы подробно рассмотрим, как эти абстрактные понятия воплощаются в TensorFlow. 

Вы узнаете, что такое тензоры, как операции превращают их в сложные преобразования и как граф вычислений невидимо управляет этим процессом. В завершение мы познакомимся с Keras — высокоуровневым API, который делает работу с этими концепциями интуитивно понятной.

Тензор

Название TensorFlow очень точно описывает суть. 

• Tensor (тензор) — способ организации данных в виде массива, похожего на таблицу или список.
• Flow  — поток. 

Вся работа нейронной сети — это поток данных через множество математических операций. Контейнеры‐тензоры непрерывно текут и преобразуются внутри нейросети, что и делает Machine Learning возможным.

Проще всего думать о тензорах, как о многомерных таблицах с числами:

• 0 измерений (скаляр) — просто число: 5 (например, температура).
• 1 измерение (вектор) — список чисел: [1, 2, 3] (например, рост трех человек).
• 2 измерения (матрица) — таблица чисел. Например:

• 3 измерения — «куб» чисел. Например, цветное изображение можно представить как три матрицы (для красного, зеленого и синего каналов), сложенные вместе.

Главные характеристики тензора

1. Форма (shape) — количество данных в каждом измерении. У вектора [1,2,3] форма (3,). У матрицы выше — (2,3).
2. Тип данных (dtype) — тип хранящихся чисел (целые int32, дробные float32 и др.).
3. Значения — непосредственно хранящиеся данные.

Граф вычислений (Computational Graph)

Если тензоры — это кирпичики, то граф вычислений — чертеж, который показывает, как эти кирпичики соединяются и взаимодействуют.

Граф вычислений — это модель, которая помогает понять, как данные проходят через различные операции в процессе вычислений. Каждая операция или вычисление представлена узлом, а ребра показывают трафик данных между этими операциями.

• Узлы (nodes) — операции. Сложение, умножение, вычисление функции потерь.
• Ребра (edges) — тензоры.

Объясним на примере: e = (a + b) * (c + d)

В обычном, программировании (как в Python), вычисления происходят сразу:

1. Считаем temp1 = a + b
2. Считаем temp2 = c + d
3. Считаем result = temp1 * temp2

В графе вычислений мы сначала не считаем, а строим схему:

Преимущества такого подхода

• Оптимизация

TensorFlow может посмотреть на весь граф целиком и найти самый эффективный способ его выполнения. Например, понять, что (a + b) и (c + d) можно посчитать параллельно на разных ядрах процессора.

• Производительность

Система видит весь план работы и может оптимально распределить ресурсы, не тратя время на промежуточные шаги.

• Гибкость развертывания

Построенный граф можно сохранить и запустить на разных устройствах (например, на вашем компьютере или в облачном кластере) без изменения кода.

• Удобство для автоматического дифференцирования

Когда граф построен, TensorFlow может легко пройти по нему в обратную сторону и вычислить градиенты (производные) для обучения модели.

Раньше граф нужно было строить явно, что было не очень интуитивно. Начиная с версии TensorFlow 2.x, по умолчанию включен режим Eager Execution. Это значит, что операции выполняются сразу, как в обычном Python, что делает процесс отладки и экспериментов проще и удобнее.

Введение в Keras

Это высокоуровневый API, встроенный в TensorFlow. Он позволяет строить нейронные сети быстро и с минимальными усилиями, скрывая сложные технические детали.

Легко провести аналогию со сборкой компьютера.

• TensorFlow без Keras — это паяльник, микросхемы и провода. Чтобы собрать компьютер с такими вводными, нужно быть инженером.
• Keras + TensorFlow — это готовые компоненты: материнская плата, блок питания, видеокарта. Вы просто соединяете их, чтобы получить работающую систему, не вдаваясь в детали каждой микросхемы.

В отличие от прямого использования фреймворка, где требуется вручную управлять многими аспектами модели, Keras предоставляет интуитивно понятный интерфейс: скрывает сложность реализации, позволяя сосредоточиться на проектировании архитектуры, обучении и оценке модели.

Этот API предназначен для быстрого прототипирования нейронных сетей. Его ключевые преимущества — простота, модульность и гибкость. Платформа предлагает готовые блоки для построения моделей:

• Слои (Layers) — модульные компоненты (полносвязные, сверточные, рекуррентные), из которых собирается архитектура.
• Модели (Models) — инструменты для объединения слоев в единую сеть.
• Функции потерь (Losses) и оптимизаторы (Optimizers) — готовые решения для настройки процесса обучения.
• Методы model.compile() и model.fit() — удобные функции для конфигурации и запуска обучения модели в несколько строк кода.

Сравните, как выглядит создание слоя:

и

Такой код читается почти как обычное предложение: «Создай полносвязный слой на 64 нейрона с активацией ReLU и примени его к входным данным».

Установка TensorFlow: пошаговая инструкция

Для начала убедитесь, что у вас:

• установлен Python 3.7–3.10 (проверьте командой python —version);
• обновлен pip (команда: pip install —upgrade pip).

pip — это менеджер пакетов Python. Его всегда полезно обновлять до последней версии.

Важно

Убедитесь, что путь к каталогу установки не содержит пробелов, кириллицы или спецсимволов. Используйте латиницу, цифры и подчеркивания.

Простая установка

На случай, если Python используется только для TensorFlow.

pip install tensorflow

Установка в виртуальном окружении

Если нужно изолировать проект от остальной системы и избежать конфликтов.

1. Установите virtualenv:
pip install virtualenv

2. Создайте окружение. Например:

cd ~

mkdir mymlproject

virtualenv ~/mymlproject/tensorflow

3. Активируйте окружение:
source ~/mymlproject/tensorflow/bin/activate

В командной строке появится (tensorflow)

4. Установите TensorFlow:
pip install tensorflow

5.Чтобы выйти из окружения:
deactivate

Не забудьте проверить установку

1. Запустите Python:
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

Должна отобразиться версия без ошибок.

2. Проверьте работу с тензорами:
x = tf.constant([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]])
y = tf.constant([[1., 0., 1.], [0., 1., 0.]])
z = tf.matmul(x, y, transpose_b=True)
print(z)

Первые шаги: знакомство с синтаксисом

Рассмотрим ключевые команды.

Создание тензоров

• tf.constant() — создать тензор, значения которого не изменяются.

Здесь создается тензор размером 2*2 с числами 1, 2, 3 и 4.

• tf.Variable() — создать тензор, значения которого можно изменять. Так можно хранить данные о банковском аккаунте, температурном датчике, списке дел и т.д.

В этом примере создается переменная с тензором случайных значений.

Математические операции с тензорами

Настройка оптимизатора и loss

• model.compile() — для конфигурации модели перед обучением. В этой команде вы задаете два важных компонента:

• Оптимизатор: алгоритм, который будет минимизировать функцию потерь, например, Adam, SGD.
• Функция потерь (loss): мера того, насколько сильно модель ошибается. Например, для регрессии используется mean_squared_error, а для классификации — categorical_crossentropy.

Обучение модели

model.fit() — основной метод, который тренирует модель, подавая данные и корректируя веса модели с помощью оптимизатора.

 Здесь:

• X_train — данные для обучения (например, изображения или признаки).
• y_train — правильные ответы (например, метки классов).
• epochs=10 — количество полных проходов по данным.
• batch_size=32 — размер пакета данных, который используется для одной итерации обучения.

Предсказания

model.predict() — для получения предсказаний от обученной модели на основе новой информации.

В этом примере X_test — данные, для которых мы хотим получить предсказания (например, изображения или признаки). Метод вернет предсказания модели для этих данных.

Просмотр архитектуры

model.summary() — для вывода на экран подробной информации о структуре модели. Помогает вам увидеть количество слоев, параметры и общую архитектуру модели.

На будущее

• Всегда проверяйте формы тензоров (tensor.shape).
• Используйте tf.debugging.assert_* для отладки.
• Начинайте с простых моделей. Например, линейной регрессии.
• Разделяйте данные на обучающую и тестовую выборки.
• Изучайте готовые примеры из документации фреймворка.

Практика: создаем и обучаем свою первую нейронную сеть

Давайте создадим самую простую нейросеть для задачи регрессии. Обучать модель будем на случайных данных, чтобы продемонстрировать основные шаги.

1. Генерация случайных данных

Генерируем 100 случайных чисел в диапазоне от 0 до 1 для входных данных (X). Для выходных данных (y) мы применяем линейную зависимость y = 2⋅x + 1y 

2.Создание модели

Создаем последовательную модель (Sequential) с двумя слоями:

• Первый — Dense (полносвязный слой) с 10 нейронами и функцией активации ReLU.
• Второй — выходной слой, который выдает одно число (для регрессии).

3. Компиляция

Выбираем оптимизатор Adam и функцию потерь mean_squared_error, так как у нас задача регрессии.

4. Обучение

Обучаем модель на наших данных в течение 100 эпох (это количество полных проходов по данным) с размером пакета 10.

5. Оценка 

Оцениваем модель на тех же данных, используя метод evaluate(), чтобы увидеть, как хорошо она обучилась.

6. Предсказания

Создаем новые случайные данные и используем обученную модель для предсказаний.

Пояснение

• X_train и y_train — это наши данные для обучения. Мы обучаем модель на основе линейной зависимости.
• model.fit() — обучает модель на данных.
• model.evaluate() — оценивает качество модели на тех же данных.
• model.predict() — делает предсказания для новых данных.

Что дальше

Следующим шагом для тех, кто хочет глубже погрузиться в ML и AI, будет освоение более сложных моделей, таких как сверточные (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN). После этого стоит изучить более продвинутые темы, такие как трансформеры, внимание (attention mechanisms) и методы обучения без учителя.

Однако теоретическая база — это только начало. Чтобы действительно выйти на профессиональный уровень, нужно освоить ключевые навыки, которые востребованы на рынке труда. Важнейшим из них является не только знание Python, но и понимание, как строить рабочие пайплайны для моделей, как интегрировать их в реальные приложения и управлять процессами разработки в продакшн-среде. Все это мы обсуждаем в видео.

Заключение

Вы познакомились с основами TensorFlow и готовы к глубокому погружению в мир Machine Learning. Каждый шаг приближает вас к навыкам, которые востребованы на рынке. Применяйте полученные знания, экспериментируйте с реальными задачами и продолжайте учиться. 

TensorFlow — это мощный инструмент, который откроет перед вами массу возможностей, ведь вы только начали свой путь к успеху в области искусственного интеллекта.