TensorFlow 2.0 on Google'i välja töötatud populaarne ja laialdaselt kasutatav avatud lähtekoodiga raamistik masinõppeks ja süvaõppeks. See pakub mitmeid põhifunktsioone, mis muudavad selle nii hõlpsasti kasutatavaks kui ka võimsaks erinevate tehisintellekti valdkonna rakenduste jaoks. Selles vastuses uurime neid põhijooni üksikasjalikult, tuues esile nende didaktilise väärtuse ja pakkudes faktiteadmisi nende tähtsuse toetamiseks.
1. Eager Execution: TensorFlow 2.0 üks peamisi täiustusi on innuka täitmise kasutuselevõtt vaikerežiimina. Innukas täitmine võimaldab toiminguid koheselt hinnata, muutes koodi silumise ja käitumise mõistmise lihtsamaks. See välistab vajaduse eraldi seansi järele ja lihtsustab üldist programmeerimismudelit. See funktsioon on eriti väärtuslik algajatele, kuna see pakub masinõppemudelite kirjutamisel intuitiivsemat ja interaktiivsemat kogemust.
Näide:
python import tensorflow as tf # Enable eager execution tf.compat.v1.enable_eager_execution() # Define a simple computation x = tf.constant([1, 2, 3]) y = tf.constant([4, 5, 6]) z = tf.multiply(x, y) print(z)
Väljund:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. Kerase integreerimine: TensorFlow 2.0 integreerub tihedalt Kerasega, kõrgetasemelise närvivõrkude API-ga. Keras pakub kasutajasõbralikku ja modulaarset liidest süvaõppe mudelite loomiseks. TensorFlow 2.0 abil on Keras nüüd TensorFlow ametlik kõrgetasemeline API, mis pakub lihtsustatud ja järjepidevat viisi mudelite määratlemiseks, koolitamiseks ja juurutamiseks. See integratsioon suurendab kasutusmugavust ja võimaldab kiiret prototüüpide loomist ja katsetamist.
Näide:
python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers # Define a simple sequential model using Keras model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,))) model.add(layers.Dense(10, activation='softmax')) # Compile the model model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(), metrics=['accuracy']) # Train the model model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val))
3. Lihtsustatud API: TensorFlow 2.0 pakub lihtsustatud API-d, mis vähendab keerukust ja parandab loetavust. API on ümber kujundatud, et see oleks intuitiivsem ja järjepidevam, muutes selle õppimise ja kasutamise lihtsamaks. Uus API välistab vajaduse selgesõnaliste juhtimissõltuvuste ja graafikukogumite järele, lihtsustades koodi ja vähendades katlakivi. See lihtsustamine on kasulik algajatele, kuna see vähendab õppimiskõverat ja võimaldab masinõppe mudelite kiiremat arendamist.
Näide:
python import tensorflow as tf # Define a simple computation using the simplified API x = tf.constant([1, 2, 3]) y = tf.constant([4, 5, 6]) z = tf.multiply(x, y) print(z)
Väljund:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. Täiustatud mudeli juurutamine: TensorFlow 2.0 tutvustab TensorFlow SavedModelit, TensorFlow mudelite jadavormingut. SavedModel muudab mudelite salvestamise, laadimise ja juurutamise erinevatel platvormidel ja keskkondades lihtsamaks. See kapseldab mudeli arhitektuuri, muutujad ja arvutusgraafiku, mis võimaldab mudelit hõlpsalt jagada ja teenindada. See funktsioon on väärtuslik nii algajatele kui ka kogenud praktikutele, kuna see lihtsustab mudelite tootmisseadetes juurutamise protsessi.
Näide:
python import tensorflow as tf # Save the model model.save('my_model') # Load the model loaded_model = tf.keras.models.load_model('my_model') # Use the loaded model for inference result = loaded_model.predict(input_data)
5. TensorFlow andmestikud: TensorFlow 2.0 pakub moodulit TensorFlow Datasets (TFDS), mis lihtsustab andmekogumite laadimise ja eeltöötluse protsessi. TFDS pakub tavaliselt kasutatavate andmekogumite kogumit koos standardiseeritud API-dega neile juurdepääsuks ja nendega manipuleerimiseks. See funktsioon on eriti kasulik algajatele, kuna see välistab vajaduse käsitsi andmete eeltöötluse järele ja võimaldab kiiresti katsetada erinevate andmekogumitega.
Näide:
python import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds # Load a dataset from TensorFlow Datasets dataset = tfds.load('mnist', split='train', shuffle_files=True) # Preprocess the dataset dataset = dataset.map(lambda x: (tf.cast(x['image'], tf.float32)/255.0, x['label'])) dataset = dataset.batch(32) # Train a model using the preprocessed dataset model.fit(dataset, epochs=10)
TensorFlow 2.0 pakub mitmeid põhifunktsioone, mis muudavad selle masinõppe jaoks hõlpsasti kasutatavaks ja võimsaks raamistikuks. Innukas täitmine, Kerasega integreerimine, lihtsustatud API, täiustatud mudeli juurutamine ja TensorFlow andmekomplektid loovad masinõppemudelite arendamiseks intuitiivsema ja tõhusama keskkonna. Need funktsioonid suurendavad TensorFlow 2.0 didaktilist väärtust, muutes selle algajatele juurdepääsetavaks, rahuldades samas ka kogenud praktikute vajadusi.
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