딥 러닝 및 인공 지능 처리를 달성하기 위한 PHP 및 TensorFlow 통합

오늘날 딥러닝과 인공지능은 많은 산업에서 필수적인 부분이 되었습니다. 이러한 기술을 구현하는 과정에서 PHP의 역할이 점점 더 주목을 받고 있습니다. 이 기사에서는 PHP와 TensorFlow를 통합하여 딥 러닝 및 인공 지능 처리를 구현하는 방법을 소개합니다.

1. TensorFlow란 무엇인가요?

TensorFlow는 Google에서 오픈 소스로 제공하는 인공 지능 시스템으로, 개발자가 심층 신경망 모델을 생성 및 훈련하고 다양한 인공 지능 애플리케이션을 구현하는 데 도움을 줄 수 있습니다. TensorFlow는 분산 컴퓨팅 기능을 완벽하게 지원하고 다양한 장치에서 딥 러닝 모델을 실행할 수 있으며 높은 안정성과 확장성을 갖추고 있습니다.

2. PHP의 TensorFlow

TensorFlow는 Python에서 널리 사용되지만 PHP 개발자의 경우 이를 자신의 프로젝트에 통합하는 것이 PHP TensorFlow의 목적입니다. PHP TensorFlow 라이브러리는 PHP에서 TensorFlow의 API를 사용하기 위한 브리지로, 기계 학습 및 딥 러닝 애플리케이션을 PHP 프로젝트에 통합합니다.

3. PHP TensorFlow를 사용하여 딥 러닝 구현

PHP TensorFlow를 사용하여 딥 러닝을 구현하려면 PHP와 TensorFlow에 대한 지식을 모두 숙지해야 합니다.

먼저 TensorFlow 설치를 설정해야 합니다. 이는 Linux 시스템에서 다음 명령을 통해 수행할 수 있습니다.

sudo apt-get install virtualenv python3-pip python3-dev

설치가 완료된 후 프로젝트 디렉터리에서 다음 명령을 사용하여 TensorFlow를 생성할 수 있습니다. 환경:

virtualenv --system-site-packages -p python3 ./tensorflow

다음으로 TensorFlow 환경을 시작해야 합니다.

source ~/tensorflow/bin/activate

그런 다음 TensorFlow의 API를 사용하여 딥 러닝 작업을 구현할 수 있습니다.

PHP에서 TensorFlow를 사용하려면 먼저 프로젝트에 PHP TensorFlow를 설치해야 합니다. 다음 명령을 통해 설치할 수 있습니다.

composer require php-ai/php-ml

설치가 완료되면 PHP를 사용하여 TensorFlow를 도입하고 이를 사용하여 딥 러닝 작업을 구현할 수 있습니다.

다음은 PHP TensorFlow를 사용하여 텍스트 분류를 구현하는 예입니다.

<?php
require_once __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use PhpmlClassificationSVC;
use PhpmlDatasetCsvDataset;
use PhpmlSupportVectorMachineKernel;

$dataset = new CsvDataset('iris.csv', 4, true);

$classifier = new SVC(Kernel::LINEAR, $cost = 1000);

$classifier->train($dataset->getSamples(), $dataset->getTargets());

$classifier->predict([5.7, 4.4, 1.5, 0.4]); // predicted label
?>

4. PHP TensorFlow를 사용하여 인공 지능 처리를 구현합니다.

PHP TensorFlow를 사용하여 인공 지능 처리를 구현하면 다양한 프로젝트에 적용하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음은 PHP TensorFlow를 사용하여 컴퓨터 비전 분야의 이미지 인식을 구현하는 방법을 보여주는 예입니다.

<?php
require_once __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use PhpmlClassificationImageClassifier;

$base_dir = __DIR__ . '/images';
$images_directory_iterator = new RecursiveDirectoryIterator($base_dir,
    RecursiveDirectoryIterator::SKIP_DOTS|RecursiveDirectoryIterator::FOLLOW_SYMLINKS);
$images_iterator = new RecursiveIteratorIterator($images_directory_iterator,
    RecursiveIteratorIterator::LEAVES_ONLY);
$dataset = [];
$labels = [];

foreach ($images_iterator as $fileinfo) {
    array_push($dataset, $fileinfo->getPathname());
    array_push($labels, $fileinfo->getPath());
}

$classifier = new ImageClassifier(new TfHubML( 'https://tfhub.dev/google/tf2-preview/mobilenet_v2/classification/4'));

$classifier->train($dataset, $labels);
$classifier->predict('test.jpg');
?>

위의 예에서는 TensorFlow 모델을 사용하여 컴퓨터 비전 분야와 관련된 이미지 인식 기술과 PHP 스크립트를 통합할 수 있습니다. .

요약:

이 글에서는 PHP TensorFlow를 사용하여 딥러닝과 인공지능 처리를 구현하는 방법을 소개합니다. 실제 애플리케이션에서는 PHP TensorFlow를 사용하여 텍스트 분류 및 이미지 인식과 같은 다양한 작업을 구현할 수 있습니다. 이러한 통합 접근 방식을 사용하면 TensorFlow의 강력한 기능을 더 쉽게 사용하고 이를 PHP 프로젝트에 적용할 수 있습니다.

위 내용은 딥 러닝 및 인공 지능 처리를 달성하기 위한 PHP 및 TensorFlow 통합의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!