TensorFlow: Một framework mạnh mẽ, phổ biến để xây dựng và huấn luyện mô hình học sâu

TensorFlow

Mục tiêu: Là một framework mã nguồn mở mạnh mẽ, được Google phát triển, dùng để xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình học sâu (Deep Learning).

🧠 Đặc điểm nổi bật:

• Linh hoạt cao: hỗ trợ từ mô hình tuyến tính đến mạng nơ-ron phức tạp (CNN, RNN, Transformer,...).

• Mô hình tính toán theo đồ thị (computational graph): giúp tối ưu hiệu suất và phân phối xử lý trên CPU/GPU/TPU.

• Khả năng mở rộng mạnh mẽ: từ nghiên cứu đến triển khai thực tế với TensorFlow Serving, Lite, JS, v.v.

• Tích hợp Keras: cung cấp API cấp cao, dễ sử dụng để xây dựng mô hình nhanh chóng.

💡 Ứng dụng:

• Xử lý ảnh, âm thanh, văn bản.

• Dự báo chuỗi thời gian, phát hiện gian lận, chatbot,...

• Nền tảng chính trong các sản phẩm AI quy mô lớn của Google.

Ví dụ xây dựng mạng nơ-ron đơn giản:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# Tạo mô hình tuần tự (Sequential)
model = tf.keras.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(20,)),
    layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# Compile mô hình
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Huấn luyện mô hình
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val))

---