PHP와 TensorFlow를 사용하여 머신러닝 모델과 신경망 애플리케이션을 만들어보세요.

인공 지능과 기계 학습의 발전이 증가함에 따라 점점 더 많은 개발자가 기계 학습 알고리즘과 애플리케이션을 구축하기 위해 다양한 기술을 사용하기 시작했습니다. PHP는 범용 언어로서 인공지능 분야에서도 점차 활용되고 있습니다. 이 기사에서는 PHP와 TensorFlow를 사용하여 기계 학습 모델과 신경망 애플리케이션을 만드는 방법을 소개하고 개발자가 이 기술을 더 잘 익히는 데 도움을 줍니다.

1. PHP 및 TensorFlow 소개

PHP는 웹 개발에 적합한 스크립팅 언어로 서버 측 스크립트에 사용할 수 있으며 명령줄 모드에서도 실행할 수 있습니다. 동적 웹 개발에 자주 사용되며 구문이 유연하고 단순하며 신뢰성이 높습니다.

TensorFlow는 Google의 오픈소스 기계 학습 프레임워크로 주로 대규모 기계 학습 알고리즘과 딥 러닝 모델을 구축하는 데 사용됩니다. TensorFlow는 우수한 분산 컴퓨팅 기능을 갖추고 있으며 여러 플랫폼과 프로그래밍 언어를 지원합니다. TensorFlow의 딥 러닝 모듈 tf.keras는 프로덕션에 즉시 사용 가능한 딥 러닝 모델을 구축, 교육, 평가 및 배포할 수 있는 빠르고 사용하기 쉬운 모듈식 Python API를 제공합니다.

이 기사에서는 개발자가 PHP에서 TensorFlow 기능을 사용할 수 있게 해주는 TensorFlow의 PHP 인터페이스인 tf_php를 소개합니다.

2. TensorFlow 및 tf_php 설치

tf_php를 사용하기 전에 TensorFlow 및 tf_php를 설치해야 합니다. 설치 단계는 다음과 같습니다.

• TensorFlow 설치: pip 도구를 사용하여 TensorFlow를 설치하고 명령줄 창을 엽니다. , 그리고 다음 명령을 입력하십시오: pip install tensorflow
• Install tf_php: 터미널 또는 명령줄을 열고 다음 명령을 입력하십시오: git clone https://github.com/PatrickLai7528/tf_php.git
  cd tf_php && phpize
  ./ configure --enable-tf
  make && make install

3. 머신러닝 모델 만들기

tf_php를 사용하여 Python 언어를 몰라도 TensorFlow의 강력한 기능을 경험할 수 있는 머신러닝 모델을 만드세요. 다음은 tf_php를 사용하여 기계 학습 모델을 만드는 방법에 대한 간략한 소개입니다.

먼저 tf_php 확장을 가져옵니다:

83ebc0b92dcf2554ece433640e72b1f7

그런 다음 수백만 개의 숫자가 포함된 무작위 행렬을 만듭니다.

d0aaf6be0f61a39a49c0f566e8b67fdc

다음으로 tf_php를 사용하여 기계 학습 모델을 만듭니다.

f534106831656a0f8108abf7fe8779d9data();
$tensorShape = new TF_TensorShape($shape, count($shape));
$variableInitializer->AddAttribute(" dtype", TF_FLOAT);
$variableInitializer->AddInput($tensorShape->output());
$variableInitializer->AddInput($data);
$variable = new TF_Output($variableInitializer->Finish( ));

// 입력 자리 표시자와 동일한 모양으로 새 Tensor 연산을 생성합니다
$multiplyOperation = new TF_OperationDescription($graph, "Multiply");
$multiplyOperation->AddInput($input);
$multiplyOperation ->AddInput($variable);
$output = new TF_Output(TF_NewOperation($graph, $multiplyOperation, "output"));

// 입력을 설정하기 위한 피드 사전 생성
$feed = [

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

];

// 세션 정의 및 실행
$outputValue = $session->run($feed, [$output]);

// 결과 Tensor를 출력
var_dump($outputValue);
?>

4. 신경망 애플리케이션 만들기

tf_php를 기반으로 이미지 분류, 자연어 처리, 비디오 처리 등 다양한 신경망 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

아래에서는 tf_php를 사용하여 감정 극성 분석 애플리케이션을 만드는 방법을 소개합니다. 애플리케이션은 영어 리뷰를 입력하고 감정 극성을 긍정적 또는 부정적으로 예측합니다.

먼저 필요한 클래스를 가져옵니다.

c120ce5e48cd68c9530f7ad55d382956

그런 다음 감성 극성 분석 애플리케이션을 작성합니다.

e68057354e90f80c95044c2dad450e2fgetSignatures()['serving_default'] ;
// 입력 및 출력 텐서 이름 가져오기
$inputTensorName = $signature->getInputNames()[0];
$outputTensorName = $signature->getOutputNames()[0];

// 입력 텍스트 전처리
$text = $_REQUEST['text'];
$text = preprocess_text($text);

// 입력 텍스트를 Tensor로 변환
$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。

위 내용은 PHP와 TensorFlow를 사용하여 머신러닝 모델과 신경망 애플리케이션을 만들어보세요.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!