Erstellen Sie Modelle für maschinelles Lernen und Anwendungen für neuronale Netzwerke mit PHP und TensorFlow.

Mit der zunehmenden Entwicklung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen beginnen immer mehr Entwickler, verschiedene Technologien zum Erstellen von Algorithmen und Anwendungen für maschinelles Lernen einzusetzen. Als Allzwecksprache wird PHP nach und nach im Bereich der künstlichen Intelligenz eingesetzt. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe von PHP und TensorFlow Modelle für maschinelles Lernen und Anwendungen für neuronale Netzwerke erstellen und Entwicklern dabei helfen, diese Technologie besser zu beherrschen.

1. Einführung in PHP und TensorFlow

PHP ist eine Skriptsprache, die für die Webentwicklung geeignet ist, für serverseitige Skripte verwendet werden kann und kann auch im Befehlszeilenmodus ausgeführt werden. Es wird häufig in der dynamischen Webentwicklung verwendet, seine Syntax ist flexibel und einfach und seine Zuverlässigkeit ist hoch.

TensorFlow ist Googles Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, das hauptsächlich zum Erstellen umfangreicher Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Modelle verwendet wird. TensorFlow verfügt über gute verteilte Rechenfunktionen und unterstützt mehrere Plattformen und Programmiersprachen. Das Deep-Learning-Modul tf.keras von TensorFlow bietet eine schnelle, benutzerfreundliche, modulare Python-API zum Erstellen, Trainieren, Bewerten und Bereitstellen produktionsbereiter Deep-Learning-Modelle.

In diesem Artikel wird die PHP-Schnittstelle von TensorFlow vorgestellt – tf_php, die es Entwicklern ermöglicht, TensorFlow-Funktionen in PHP zu verwenden.

2. Installieren Sie TensorFlow und tf_php

Bevor Sie tf_php verwenden, müssen Sie TensorFlow und tf_php installieren: # 🎜🎜##🎜 🎜#

• Tf_php installieren: Öffnen Sie das Terminal Geben Sie in der Befehlszeile den folgenden Befehl ein: git clone https://github.com/PatrickLai7528/tf_php.git
cd tf_php && phpize
• ./configure --enable-tf
  make && make install
  
  # 🎜🎜#
Modell für maschinelles Lernen erstellen

3. Durch die Verwendung von tf_php zum Erstellen eines Modells für maschinelles Lernen können Sie die Leistungsfähigkeit von TensorFlow erleben, ohne es zu wissen die Python-Sprache. Nachfolgend finden Sie eine kurze Einführung in die Verwendung von tf_php zum Erstellen eines Modells für maschinelles Lernen.

Dann erstellen Sie eine Zufallsmatrix mit Millionen von Zahlen:

$matrix = [];

für ($i = 0; $ i < 10000; $i++) {

}
?>

# 🎜🎜# $graph = new TF_Graph();

$ input = new TF_Output(TF_GraphOperationNewPlaceholder($graph, "input", TF_FLOAT));

// Erstellen Sie eine neue Variable mit derselben Form und demselben Typ wie der Eingabeplatzhalter

$shape = array_map("intval", $matrix);
$scalar = new TF_Tensor(TF_FLOAT, [], [$matrix0]);#🎜 🎜# $data = $scalar->data();

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

// Erstellen Sie eine neue Tensoroperation mit derselben Form wie der Eingabeplatzhalter
$multiplyOperation = new TF_OperationDescription($graph, "Multiply");# 🎜🎜# $multiplyOperation->AddInput($input);
$multiplyOperation->AddInput($variable);
$output = new TF_Output(TF_NewOperation($graph, $multiplyOperation, "output" ));

$feed = [

  $row = [];
  for ($j = 0; $j < 1000; $j++) {
      $row[] = rand(0, 99);
  }
  $matrix[] = $row;

// Den resultierenden Tensor ausgeben

?> Zum Beispiel Bildklassifizierung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Videoverarbeitung usw.

Im Folgenden stellen wir vor, wie Sie mit tf_php eine Anwendung zur Stimmungspolaritätsanalyse erstellen. Die Anwendung gibt eine englischsprachige Rezension ein und sagt deren Stimmungspolarität als positiv oder negativ voraus.

dl('tf.so');

TensorFlowShape als tShape verwenden;
4. TensorFlowType als tType verwenden;
?>

Dann schreiben Sie die Anwendung zur Stimmungspolaritätsanalyse:

// Funktion zur Vorverarbeitung des Eingabetextes

function preprocess_text($text) {

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

}
# 🎜🎜#// Das gespeicherte TensorFlow-Modell laden
$savedModelPath = './models/sentiment_model/';
$model = new tfsaved_modelLoader($savedModelPath);

/ / Die Signatur des Modells laden
$signature = $model->getSignatures()['serving_default'];

$inputTensorName = $signature-> ; getInputNames()[0];

// Den Eingabetext vorverarbeiten
$text = $_REQUEST [ 'text'];

$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。

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen Sie Modelle für maschinelles Lernen und Anwendungen für neuronale Netzwerke mit PHP und TensorFlow.. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!