Cipta model pembelajaran mesin dan aplikasi rangkaian saraf menggunakan PHP dan TensorFlow.

Dengan peningkatan pembangunan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, semakin ramai pembangun meneroka penggunaan teknologi yang berbeza untuk membina algoritma dan aplikasi pembelajaran mesin. Sebagai bahasa tujuan umum, PHP secara beransur-ansur digunakan dalam bidang kecerdasan buatan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP dan TensorFlow untuk mencipta model pembelajaran mesin dan aplikasi rangkaian saraf, membantu pembangun menguasai teknologi ini dengan lebih baik.

1. Pengenalan kepada PHP dan TensorFlow

PHP ialah bahasa skrip yang sesuai untuk pembangunan web. Ia boleh digunakan untuk skrip sebelah pelayan dan juga boleh dijalankan dalam mod baris arahan . Ia sering digunakan dalam pembangunan web dinamik, sintaksnya fleksibel dan mudah, dan kebolehpercayaannya tinggi.

TensorFlow ialah rangka kerja pembelajaran mesin sumber terbuka Google, yang digunakan terutamanya untuk membina algoritma pembelajaran mesin berskala besar dan model pembelajaran mendalam. TensorFlow mempunyai keupayaan pengkomputeran teragih yang baik dan menyokong berbilang platform dan bahasa pengaturcaraan. Modul pembelajaran mendalam TensorFlow, tf.keras menyediakan API Python modular yang pantas, mudah digunakan dan modular untuk membina, melatih, menilai dan menggunakan model pembelajaran mendalam sedia pengeluaran.

Artikel ini akan memperkenalkan antara muka PHP TensorFlow—tf_php, yang membenarkan pembangun menggunakan fungsi TensorFlow dalam PHP.

2. Pasang TensorFlow dan tf_php

Sebelum anda mula menggunakan tf_php, anda perlu memasang TensorFlow dan tf_php Langkah pemasangan adalah seperti berikut:

• Pasang TensorFlow: Gunakan alat pip untuk memasang TensorFlow, buka tetingkap baris arahan, dan masukkan arahan berikut: pip install tensorflow
• Pasang tf_php: Buka terminal atau baris arahan, masukkan arahan berikut: git klon https://github.com/PatrickLai7528/tf_php .git
  cd tf_php && phpize
  ./configure --enable-tf
  make && make install

3. Buat model pembelajaran mesin

Gunakan tf_php untuk mencipta model pembelajaran mesin untuk mengalami kuasa TensorFlow tanpa mengetahui bahasa Python. Di bawah ialah pengenalan ringkas tentang cara menggunakan tf_php untuk mencipta model pembelajaran mesin.

Mula-mula, import sambungan tf_php:

83ebc0b92dcf2554ece433640e72b1f7

Kemudian, buat matriks rawak yang mengandungi berjuta-juta nombor:

bc3383d4cdfb5c19d6419a9d231e5dea

Seterusnya, gunakan tf_php untuk mencipta model pembelajaran mesin:

0665e906148c315a031ab1e6f825094cdata();
$tensorShape = new TF_TensorShape($shape, count($shape ));
$variableInitializer->AddAttribute("dtype", TF_FLOAT);
$variableInitializer->AddInput($tensorShape->output());
$variableInitializer->AddInput $data);
$variable = new TF_Output($variableInitializer->Finish());

// Cipta operasi Tensor baharu dengan bentuk yang sama dengan ruang letak input
$multiplyOperation = new TF_OperationDescription($graph, "Multiply");
$multiplyOperation->AddInput($input);
$multiplyOperation->AddInput($variable);
$output = new TF_Output(TF_NewOperation(TF_NewOperation $graph, $multiplyOperation, "output"));

// Cipta kamus suapan untuk menetapkan input
$feed = [

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

];

// Tentukan dan jalankan sesi
$outputValue = $session->run($feed, [$output]);

// Output Tensor yang terhasil
var_dump($outputValue);
?>

4. Buat aplikasi rangkaian saraf

Berdasarkan tf_php, anda boleh mencipta pelbagai aplikasi rangkaian saraf, seperti klasifikasi imej, pemprosesan bahasa semula jadi, video pemprosesan dsb.

Di bawah ini kami akan memperkenalkan cara menggunakan tf_php untuk mencipta aplikasi analisis kekutuban sentimen. Aplikasi ini akan memasukkan ulasan bahasa Inggeris dan meramalkan polariti sentimennya sebagai positif atau negatif.

Pertama, import kelas yang diperlukan:

187c8cc2109021ec177af03fe164e089

Kemudian, tulis aplikasi analisis kekutuban sentimen:

0d6e22b3f7ca7934219b6c4b4dc6e506getSignatures()['serving_default'] ;
// Dapatkan nama tensor input dan output
$inputTensorName = $signature->getInputNames()[0];
$outputTensorName = $signature->getOutputNames()[0];

// Praproses teks input
$teks = $_REQUEST['teks'];
$teks = praproses_teks($teks);

// Tukar teks input kepada Tensor
$input = tfTensor baharu(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。

Atas ialah kandungan terperinci Cipta model pembelajaran mesin dan aplikasi rangkaian saraf menggunakan PHP dan TensorFlow.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!