PHP と TensorFlow を使用して、機械学習モデルとニューラル ネットワーク アプリケーションを作成します。

人工知能と機械学習の発展に伴い、機械学習アルゴリズムとアプリケーションを構築するためにさまざまなテクノロジーの使用を検討する開発者がますます増えています。 PHP は汎用言語として、人工知能の分野で徐々に使用されています。この記事では、PHP と TensorFlow を使用して機械学習モデルとニューラル ネットワーク アプリケーションを作成する方法を紹介し、開発者がこのテクノロジーをよりよく習得できるようにします。

1. PHP と TensorFlow の概要

PHP は、Web 開発に適したスクリプト言語です。サーバーサイド スクリプトに使用でき、コマンド ライン モードでも実行できます。 。動的な Web 開発でよく使用され、構文が柔軟かつシンプルで信頼性が高いです。

TensorFlow は、Google のオープンソース機械学習フレームワークであり、主に大規模な機械学習アルゴリズムと深層学習モデルの構築に使用されます。 TensorFlow は優れた分散コンピューティング機能を備えており、複数のプラットフォームとプログラミング言語をサポートしています。 TensorFlow の深層学習モジュール tf.keras は、実稼働対応の深層学習モデルを構築、トレーニング、評価、デプロイするための、高速で使いやすいモジュール式 Python API を提供します。

この記事では、開発者が PHP で TensorFlow 関数を使用できるようにする TensorFlow の PHP インターフェイスである tf_php を紹介します。

2. TensorFlow と tf_php のインストール

tf_php の使用を開始する前に、TensorFlow と tf_php をインストールする必要があります。インストール手順は次のとおりです:

• Install TensorFlow: pip ツールを使用して TensorFlow をインストールし、コマンド ライン ウィンドウを開いて次のコマンドを入力します: pip install tensorflow
• Install tf_php: ターミナルまたはコマンド ラインを開き、次のコマンドを入力します: gitクローン https://github.com/PatrickLai7528/tf_php .git
  cd tf_php && phpize
  ./configure --enable-tf
  make && make install

#機械学習モデルの作成

Python 言語の知識がなくても、tf_php を使用して機械学習モデルを作成し、TensorFlow のパワーを体験します。以下に、tf_php を使用して機械学習モデルを作成する方法を簡単に紹介します。

まず、tf_php 拡張機能をインポートします:

4ee0366a93a4c4717382b453355496a1
次に、数百万の数値を含むランダム行列:

e9971280185db1582339dd33a8699a5e
次に、tf_php を使用して機械学習モデルを作成します。

910b868479ea7f6499fd13f3bffe1fd2Finish());
// 入力プレースホルダーと同じ形状を持つ新しい Tensor 演算を作成します

$multiplyOperation = new TF_OperationDescription($graph, "Multiply");
$multiplyOperation->AddInput($input);
$multiplyOperation->AddInput($variable);
$output = new TF_Output(TF_NewOperation( $graph, $multiplyOperation, "output"));

// 入力を設定するフィード辞書を作成します

$feed = [

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

];

// セッションを定義して実行します

$outputValue = $session->run($feed, [$output]);

// 結果の Tensor を出力します

var_dump($outputValue);
?>

ニューラル ネットワーク アプリケーションの作成

tf_php に基づいて、画像分類、自然言語処理、ビデオなどのさまざまなニューラル ネットワーク アプリケーションを作成できます。加工など

以下では、tf_php を使用して感情極性分析アプリケーションを作成する方法を紹介します。アプリケーションは英語のレビューを入力し、そのセンチメントの極性を肯定的または否定的に予測します。

まず、必要なクラスをインポートします:

4c2424b7e86d4d23f2a507ac2ea386cd
次に、感情極性分析アプリケーションを作成します:

7a86cfca8f85e9ebf10b188cd010a81agetSignatures()['serving_default'] ;
// 入力テンソル名と出力テンソル名を取得します
$inputTensorName = $signature->getInputNames()[0];
$outputTensorName = $signature->getOutputNames()[0];
// 入力テキストを前処理します

$text = $_REQUEST['text'];
$text = preprocess_text($text);

// 入力テキストをTensor

$input = new tfTensor(tType::STRING, tShape::scalar(), $text);

// 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。

以上がPHP と TensorFlow を使用して、機械学習モデルとニューラル ネットワーク アプリケーションを作成します。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。