TensorFlow 2.0, TensorFlow uusim versioon, ühendab Kerase ja Eager Executioni funktsioonid, et pakkuda kasutajasõbralikumat ja tõhusamat süvaõppe raamistikku. Keras on kõrgetasemeline närvivõrkude API, samas kui Eager Execution võimaldab toiminguid koheselt hinnata, muutes TensorFlow interaktiivsemaks ja intuitiivsemaks. See kombinatsioon toob arendajatele ja teadlastele mitmeid eeliseid, parandades üldist TensorFlow kogemust.
Üks TensorFlow 2.0 põhifunktsioone on Kerase integreerimine ametliku kõrgetasemelise API-na. Algselt eraldi raamatukoguna välja töötatud Keras kogus populaarsust oma lihtsuse ja kasutusmugavuse tõttu. TensorFlow 2.0 abil on Keras tihedalt integreeritud TensorFlow ökosüsteemi, muutes selle enamiku kasutusjuhtude jaoks soovitatavaks API-ks. See integratsioon võimaldab kasutajatel kasutada Kerase lihtsust ja paindlikkust, saades samas kasu TensorFlow laiaulatuslikest võimalustest.
Teine TensorFlow 2.0 oluline aspekt on Eager Executioni kasutuselevõtt vaiketöörežiimina. Eager Execution võimaldab kasutajatel hinnata tehteid kohe nii, nagu neid nimetatakse, selle asemel, et määratleda arvutusgraafik ja seda hiljem käivitada. See dünaamiline täitmisrežiim pakub intuitiivsemat programmeerimiskogemust, võimaldades lihtsamat silumist ja kiiremat prototüüpimist. Lisaks hõlbustab Eager Execution juhtimisvoo lausete, näiteks tsüklite ja tingimuslausete kasutamist, mida oli varem TensorFlow's keeruline rakendada.
Kombineerides Kerase ja Eager Executioni, lihtsustab TensorFlow 2.0 süvaõppemudelite loomise, koolitamise ja juurutamise protsessi. Arendajad saavad oma mudelite määratlemiseks kasutada kõrgetasemelist Kerase API-t, kasutades ära selle kasutajasõbralikku süntaksit ning ulatuslikku eelehitatud kihtide ja mudelite komplekti. Seejärel saavad nad need mudelid sujuvalt integreerida TensorFlow madalama taseme toimingute ja funktsioonidega. See integratsioon võimaldab suuremat paindlikkust ja kohandamist, võimaldades kasutajatel oma mudeleid täpsustada ja lisada töövoogudesse täiustatud funktsioone.
Lisaks tutvustab TensorFlow 2.0 kontseptsiooni nimega "tf.function", mis võimaldab kasutajatel oma koodi optimeerida, teisendades Pythoni funktsioonid automaatselt ülitõhusateks TensorFlow graafikuteks. See funktsioon kasutab ära nii Kerase kui ka Eager Executioni eeliseid, kuna kasutajad saavad kirjutada oma koodi pütoonilisemas ja imperatiivsemas stiilis, saades samas kasu TensorFlow staatilise graafiku täitmise pakutavatest jõudluse optimeerimisest.
Et illustreerida, kuidas TensorFlow 2.0 ühendab Kerase ja Eager Executioni funktsioonid, vaadake järgmist näidet:
python import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Define a simple model using the Keras API model = keras.Sequential([ keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)), keras.layers.Dense(64, activation='relu'), keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # Enable Eager Execution tf.compat.v1.enable_eager_execution() # Create a sample input input_data = tf.random.normal((1, 784)) # Use the model to make predictions output = model(input_data) print(output)
Selles näites impordime esmalt TensorFlow ja Kerase mooduli. Defineerime Keras Sequential API abil lihtsa närvivõrgu mudeli, mis koosneb kahest ReLU aktiveerimisega peidetud kihist ja softmax aktiveerimisega väljundkihist. Seejärel lubame funktsiooni „tf.compat.v1.enable_eager_execution()” abil innuka täitmise.
Järgmisena loome näidissisendtensori, kasutades TensorFlow juhuslikku normaalfunktsiooni. Lõpuks edastame väljundi prognooside saamiseks sisendi mudelist. Kuna kasutame Eager Executionit, käivituvad toimingud kohe ja saame väljundi otse välja printida.
Käitades seda koodi versioonis TensorFlow 2.0, saame oma mudeli määratlemiseks ära kasutada Kerase lihtsust ja väljendusrikkust, saades samas kasu programmi Eager Execution vahetule täitmisest ja interaktiivsest olemusest.
TensorFlow 2.0 ühendab Kerase ja Eager Executioni funktsioonid, et pakkuda võimsat ja kasutajasõbralikku süvaõpperaamistikku. Kerase integreerimine ametliku kõrgetasemelise API-na lihtsustab mudelite loomise ja treenimise protsessi, samas kui Eager Execution suurendab interaktiivsust ja paindlikkust. See kombinatsioon võimaldab arendajatel ja teadlastel tõhusalt uuendada oma olemasolevat koodi TensorFlow 2.0-ks ja kasutada ära selle täiustatud võimalusi.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/TFF TensorFlow põhialused:
- Kuidas saab manustamiskihti kasutada, et määrata automaatselt õiged teljed sõnade vektoriteks esitamise graafikule?
- Mis on CNN-i maksimaalse ühendamise eesmärk?
- Kuidas rakendatakse konvolutsioonilise närvivõrgu (CNN) funktsioonide eraldamise protsessi kujutise tuvastamisel?
- Kas TensorFlow.js-s töötavate masinõppemudelite jaoks on vaja kasutada asünkroonset õppefunktsiooni?
- Mis on TensorFlow Keras Tokenizer API maksimaalse sõnade arvu parameeter?
- Kas TensorFlow Keras Tokenizer API-t saab kasutada kõige sagedamini esinevate sõnade leidmiseks?
- Mis on TOCO?
- Milline on seos masinõppemudeli mitme ajastu ja mudeli käitamise ennustuse täpsuse vahel?
- Kas TensorFlow neural Structured Learningis pakutav paketinaabrite API loob looduslike graafikute andmetel põhineva täiustatud treeningu andmestiku?
- Mis on TensorFlow neural Structured Learningis paketinaabrite API?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentalsis