Créez des modèles d'apprentissage automatique et des applications de réseau neuronal à l'aide de PHP et TensorFlow.

Avec le développement croissant de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, de plus en plus de développeurs commencent à explorer l'utilisation de différentes technologies pour créer des algorithmes et des applications d'apprentissage automatique. Langage généraliste, PHP s’impose progressivement dans le domaine de l’intelligence artificielle. Cet article expliquera comment utiliser PHP et TensorFlow pour créer des modèles d'apprentissage automatique et des applications de réseau neuronal, aidant ainsi les développeurs à mieux maîtriser cette technologie.

1. Introduction à PHP et TensorFlow

PHP est un langage de script adapté au développement Web. Il peut être utilisé pour les scripts côté serveur et peut également s'exécuter en mode ligne de commande. Il est souvent utilisé dans le développement Web dynamique, sa syntaxe est flexible et simple et sa fiabilité est élevée.

TensorFlow est le framework d'apprentissage automatique open source de Google, qui est principalement utilisé pour créer des algorithmes d'apprentissage automatique à grande échelle et des modèles d'apprentissage profond. TensorFlow possède de bonnes capacités de calcul distribué et prend en charge plusieurs plates-formes et langages de programmation. Le module d'apprentissage profond de TensorFlow, tf.keras, fournit une API Python modulaire rapide, facile à utiliser pour créer, entraîner, évaluer et déployer des modèles d'apprentissage profond prêts pour la production.

Cet article présentera l'interface PHP de TensorFlow, tf_php, qui permet aux développeurs d'utiliser les fonctions TensorFlow en PHP.

2. Installez TensorFlow et tf_php

Avant de commencer à utiliser tf_php, vous devez installer TensorFlow et tf_php. Les étapes d'installation sont les suivantes :

• Installer TensorFlow : utilisez l'outil pip pour installer TensorFlow, ouvrez la fenêtre de ligne de commande. , et entrez la commande suivante : pip install tensorflow
• Install tf_php : Ouvrez un terminal ou une ligne de commande et entrez la commande suivante : git clone https://github.com/PatrickLai7528/tf_php.git
  cd tf_php && phpize
  ./ configure --enable-tf
  make && make install

3. Créez un modèle d'apprentissage automatique

Utilisez tf_php pour créer un modèle d'apprentissage automatique afin de découvrir la puissance de TensorFlow sans connaître le langage Python. Vous trouverez ci-dessous une brève introduction sur la façon d'utiliser tf_php pour créer un modèle d'apprentissage automatique.

Tout d'abord, importez l'extension tf_php :

83ebc0b92dcf2554ece433640e72b1f7

Ensuite, créez une matrice aléatoire contenant des millions de nombres :

d0aaf6be0f61a39a49c0f566e8b67fdc

Ensuite, utilisez tf_php pour créer le modèle d'apprentissage automatique :

869e7cabedc6a69fb18bb1cc615c1588data();
$tensorShape = new TF_TensorShape($shape, count($shape));
$variableInitializer->AddAttribute(" dtype", TF_FLOAT);
$variableInitializer->AddInput($tensorShape->output());
$variableInitializer->AddInput($data);
$variable = new TF_Output($variableInitializer->Finish( ));

// Créer une nouvelle opération Tensor avec la même forme que l'espace réservé d'entrée
$multiplyOperation = new TF_OperationDescription($graph, "Multiply");
$multiplyOperation->AddInput($input);
$multiplyOperation ->AddInput($variable);
$output = new TF_Output(TF_NewOperation($graph, $multiplyOperation, "output"));

// Créez un dictionnaire de flux pour définir l'entrée
$feed = [

  $input->output() => (new TF_Tensor(TF_FLOAT, $shape, $matrix))->output(),

];

// Définir et exécuter la session
$outputValue = $session->run($feed, [$output]);

// Afficher le Tensor résultant
var_dump($outputValue);
?>

4. Créer des applications de réseau neuronal

Basé sur tf_php, vous pouvez créer diverses applications de réseau neuronal, telles que la classification d'images, le traitement du langage naturel, le traitement vidéo, etc.

Ci-dessous, nous expliquerons comment créer une application d'analyse de polarité des sentiments à l'aide de tf_php. L'application saisira une critique en anglais et prédira sa polarité de sentiment comme positive ou négative.

Tout d'abord, importez les classes nécessaires :

3014e946994bd9ffb150b29a29221667

Ensuite, écrivez l'application d'analyse de polarité des sentiments :

9f592f197721177d6facccc4621d74abgetSignatures()['serving_default'] ;
// Récupère les noms des tenseurs d'entrée et de sortie
$inputTensorName = $signature->getInputNames()[0];
$outputTensorName = $signature->getOutputNames()[0];

// Prétraiter le texte d'entrée
$text = $_REQUEST['text'];
$text = preprocess_text($text);

// Convertir le texte d'entrée en Tensor
$input = new tfTensor(tType::STRING, tShape::scalar ( ), $texte);

// Run the TensorFlow model and get the output
$output = $model->run([$outputTensorName], [$input]);

// Print the output
$output = $output[0]->value(new tfTensor(tType::FLOAT, tShape::scalar()));
if ($output > 0.5) {

  echo "Positive sentiment";

} else {

  echo "Negative sentiment";

}
?>

5. 结论

使用PHP和TensorFlow创建机器学习模型和神经网络应用程序不断受到更多开发者的关注。tf_php的出现大大简化了使用TensorFlow的门槛。通过本文的介绍，您可以掌握如何使用tf_php创建机器学习模型和神经网络应用程序，希望能够对您在人工智能的学习和研究中有所帮助。

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!