พื้นฐาน TensorFlow - การเปลี่ยนแปลงค่าของ Tensor

TensorFlow เป็นหนึ่งในไลบรารีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขและการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเรื่องของการสร้างโมเดลแบบ Deep Learning หนึ่งในองค์ประกอบที่สำคัญที่สุดของ TensorFlow คือเทนเซอร์ (Tensor) ซึ่งเป็นโครงสร้างข้อมูลที่ประกอบด้วยตัวเลขเชิงคณิตศาสตร์ที่สามารถมีได้หลายมิติ เช่น สเกลาร์ (scalars), เวกเตอร์ (vectors), เมทริกซ์ (matrices) และเทนเซอร์ที่มีมิติมากกว่านั้น

ในบทความนี้เราจะมาเจาะลึกเกี่ยวกับพื้นฐานของ Tensor และวิธีการเปลี่ยนแปลงค่าของ Tensor เพื่อให้ผู้อ่านสามารถเริ่มต้นทำงานกับ TensorFlow ได้อย่างมีประสิทธิภาพ รวมไปถึงตัวอย่างโค้ดและการประยุกต์ใช้งานต่างๆ

ทำความรู้จักกับ Tensor

เทนเซอร์สามารถถูกอธิบายได้ว่าเป็น generalization ของเมทริกซ์ที่สามารถมีจำนวนมิติได้มากกว่าสอง เพื่อให้เห็นภาพเรามาเริ่มต้นจากตัวอย่างง่ายๆ:

ใน TensorFlow ตัวเทนเซอร์จะถูกกำหนดเพื่อใช้ในการคำนวณและการประมวลผลข้อมูลหลายๆ มิติ โดยสนับสนุนการคำนวณแบบกระจาย (Distributed computation) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน

วิธีสร้าง Tensor ใน TensorFlow

ในการสร้าง Tensor ด้วย TensorFlow เราสามารถใช้ฟังก์ชัน `tf.constant`, `tf.Variable`, หรือ `tf.placeholder` (deprecated) สำหรับตัวอย่างพื้นฐานเราจะเน้นไปที่ `tf.constant` และ `tf.Variable` ตามตัวอย่างด้านล่าง

import tensorflow as tf

# สร้าง Tensor โดยใช้ tf.constant
tensor_constant = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
print("Constant Tensor:", tensor_constant)

# สร้าง Tensor โดยใช้ tf.Variable
tensor_variable = tf.Variable([1, 2, 3, 4, 5])
print("Variable Tensor:", tensor_variable)

การเปลี่ยนแปลงค่าของ Tensor

ความสามารถในการเปลี่ยนแปลงค่าของ Tensor ถือเป็นหัวใจหลักของการทำงานกับโมเดล เนื่องจากในการเรียนรู้ของเครื่องค่าของตัวแปรจะถูกปรับเปลี่ยนอยู่เสมอ โดยการทำงานกับเทนเซอร์แบบ `tf.Variable` นั้นจะช่วยให้เราสามารถเปลี่ยนแปลงค่าได้ เช่นเดียวกับตัวอย่างด้านล่าง

# เปลี่ยนค่าของ tf.Variable
tensor_variable.assign([10, 20, 30, 40, 50])
print("Updated Variable Tensor:", tensor_variable)

โดยการใช้ `assign` ทำให้เราสามารถเปลี่ยนค่าภายในเทนเซอร์ได้ทันที ซึ่งเป็นที่มีประโยชน์มากในกระบวนการเทรนโมเดล

Use case การประยุกต์ใช้งาน

หนึ่งใน use case ที่สำคัญของการเปลี่ยนค่าของ Tensor คือการเทรนนิ่งโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ตัวเทนเซอร์จะถูกใช้ในการเก็บค่าของน้ำหนัก (weights) และออฟเซ็ต (biases) ของโมเดลซึ่งจะถูกอัพเดตอย่างต่อเนื่องในขั้นตอนของการปรับพารามิเตอร์เพื่อให้โมเดลสามารถแม่นยำมากขึ้น

# สมมติให้มีขนาดของน้ำหนักเริ่มต้น
weights = tf.Variable(tf.random.normal([3, 3]), name='weights')

# อัพเดตน้ำหนักในรูปแบบการลดทอนค่าการไล่ระดับ (Gradient descent)
learning_rate = 0.01
with tf.GradientTape() as tape:
    loss = compute_loss(weights)  # ฟังก์ชันที่คำนวณค่าความสูญเสีย
gradients = tape.gradient(loss, [weights])
weights.assign_sub(gradients[0] * learning_rate)

บทสรุป

TensorFlow เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังที่ช่วยให้การสร้างและเทรนนิ่งโมเดล Deep Learning ง่ายขึ้น โดยการทำงานกับเทนเซอร์อย่างเชี่ยวชาญนั้นจะเป็นพื้นฐานสำคัญที่ช่วยให้สามารถพัฒนาต่อยอดไปสู่โมเดลที่ซับซ้อนมากขึ้นได้

หากคุณสนใจที่จะศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมและการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง สามารถพิจารณาเข้าเรียนที่ Expert-Programming-Tutor ซึ่งเรามีหลักสูตรที่ครอบคลุมทั้งด้านทฤษฎีและการปฏิบัติจริงเพื่อให้คุณพร้อมอย่างเต็มที่ในโลกของเทคโนโลยีและการเรียนรู้ของเครื่อง

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง

หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/