Penyepaduan PHP dan TensorFlow untuk mencapai pembelajaran mendalam dan pemprosesan kecerdasan buatan

Dalam era hari ini, pembelajaran mendalam dan kecerdasan buatan telah menjadi sebahagian daripada banyak industri. Dalam proses melaksanakan teknologi ini, peranan PHP semakin mendapat perhatian. Artikel ini akan memperkenalkan cara mengintegrasikan PHP dan TensorFlow untuk melaksanakan pembelajaran mendalam dan pemprosesan kecerdasan buatan.

1. Apakah itu TensorFlow

TensorFlow ialah sistem kecerdasan buatan sumber terbuka oleh Google. Ia boleh membantu pembangun mencipta dan melatih model rangkaian saraf dalam dan membantu melaksanakan pelbagai aplikasi kecerdasan buatan. TensorFlow menyokong sepenuhnya keupayaan pengkomputeran teragih, boleh menjalankan model pembelajaran mendalam pada peranti yang berbeza, dan mempunyai kestabilan dan kebolehskalaan yang tinggi.

2. TensorFlow dalam PHP

TensorFlow digunakan secara meluas dalam Python, tetapi untuk pembangun PHP, menyepadukannya ke dalam projek mereka sendiri mungkin menjadi lebih menonjol. Inilah kegunaan PHP TensorFlow. Pustaka PHP TensorFlow ialah jambatan untuk menggunakan API TensorFlow dalam PHP, menyepadukan pembelajaran mesin dan aplikasi pembelajaran mendalam ke dalam projek PHP.

3. Gunakan PHP TensorFlow untuk melaksanakan pembelajaran mendalam

Menggunakan PHP TensorFlow untuk melaksanakan pembelajaran mendalam memerlukan penguasaan pengetahuan PHP dan TensorFlow.

Pertama, kita perlu menyediakan pemasangan TensorFlow, yang boleh dilakukan dalam sistem Linux melalui arahan berikut:

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

Selepas pemasangan selesai, kita boleh menggunakan arahan berikut dalam direktori projek untuk mencipta TensorFlow persekitaran:

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

Seterusnya, kita perlu memulakan persekitaran TensorFlow:

source ~/tensorflow/bin/activate

Selepas itu, kita boleh menggunakan API TensorFlow untuk melaksanakan tugas pembelajaran mendalam.

Apabila menggunakan TensorFlow dalam PHP, kami perlu memasang PHP TensorFlow ke dalam projek kami terlebih dahulu. Anda boleh memasangnya melalui arahan berikut:

composer require php-ai/php-ml

Selepas pemasangan selesai, kami boleh menggunakan PHP untuk memperkenalkan TensorFlow dan menggunakannya untuk melaksanakan tugas pembelajaran mendalam.

Berikut ialah contoh penggunaan PHP TensorFlow untuk melaksanakan klasifikasi teks:

<?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 Menggunakan PHP TensorFlow untuk melaksanakan pemprosesan kecerdasan buatan

Menggunakan PHP TensorFlow untuk melaksanakan pemprosesan kecerdasan buatan boleh membantu kami menerapkannya pada projek yang berbeza. Berikut ialah contoh yang menunjukkan cara menggunakan PHP TensorFlow untuk melaksanakan pengecaman imej dalam bidang penglihatan komputer:

<?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');
?>

Dalam contoh di atas, kita boleh mengintegrasikan skrip PHP dengan teknologi pengecaman imej yang berkaitan dengan bidang penglihatan komputer dengan menggunakan model TensorFlow .

Ringkasan:

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan PHP TensorFlow untuk melaksanakan pembelajaran mendalam dan pemprosesan kecerdasan buatan. Dalam aplikasi praktikal, kita boleh menggunakan PHP TensorFlow untuk melaksanakan pelbagai tugas, seperti klasifikasi teks dan pengecaman imej. Pendekatan bersepadu ini memudahkan kami menggunakan kuasa TensorFlow dan menerapkannya pada projek PHP kami.

Atas ialah kandungan terperinci Penyepaduan PHP dan TensorFlow untuk mencapai pembelajaran mendalam dan pemprosesan kecerdasan buatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!