„TensorFlow 2.0“ yra populiari ir plačiai naudojama atvirojo kodo sistema, skirta mašininiam mokymuisi ir giliajam mokymuisi, kurią sukūrė „Google“. Jis siūlo daugybę pagrindinių funkcijų, dėl kurių jis yra paprastas naudoti ir galingas įvairioms taikomoms programoms dirbtinio intelekto srityje. Šiame atsakyme mes išsamiai išnagrinėsime šias pagrindines savybes, pabrėždami jų didaktinę vertę ir pateikdami faktinių žinių, patvirtinančių jų svarbą.
1. Eager Execution: Vienas iš pagrindinių TensorFlow 2.0 patobulinimų yra aktyvaus vykdymo kaip numatytojo režimo priėmimas. Aistringas vykdymas leidžia nedelsiant įvertinti operacijas, todėl lengviau derinti ir suprasti kodo veikimą. Tai pašalina atskiro seanso poreikį ir supaprastina bendrą programavimo modelį. Ši funkcija ypač vertinga pradedantiesiems, nes suteikia intuityvesnę ir interaktyvesnę patirtį rašant mašininio mokymosi modelius.
Pavyzdys:
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)
Rezultatas:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. Keras integravimas: TensorFlow 2.0 glaudžiai integruojasi su Keras – aukšto lygio neuroninių tinklų API. „Keras“ suteikia patogią ir modulinę sąsają gilaus mokymosi modeliams kurti. Su TensorFlow 2.0 Keras dabar yra oficiali aukšto lygio API, skirta TensorFlow, siūlanti supaprastintą ir nuoseklų būdą apibrėžti, mokyti ir įdiegti modelius. Ši integracija palengvina naudojimą ir leidžia greitai kurti prototipus bei eksperimentuoti.
Pavyzdys:
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. Supaprastinta API: TensorFlow 2.0 suteikia supaprastintą API, kuri sumažina sudėtingumą ir pagerina skaitomumą. API buvo perkurta, kad būtų intuityvesnė ir nuoseklesnė, todėl ją būtų lengviau išmokti ir naudoti. Naujoji API pašalina aiškių valdymo priklausomybių ir grafikų rinkinių poreikį, supaprastina kodą ir sumažina apkrovą. Šis supaprastinimas naudingas pradedantiesiems, nes sumažina mokymosi kreivę ir leidžia greičiau kurti mašininio mokymosi modelius.
Pavyzdys:
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)
Rezultatas:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. Patobulintas modelio diegimas: TensorFlow 2.0 pristato TensorFlow SavedModel – TensorFlow modelių serializacijos formatą. „SavedModel“ leidžia lengviau išsaugoti, įkelti ir įdiegti modelius įvairiose platformose ir aplinkose. Tai apima modelio architektūrą, kintamuosius ir skaičiavimo grafiką, leidžiantį lengvai dalytis modeliu ir aptarnauti. Ši funkcija vertinga tiek pradedantiesiems, tiek patyrusiems specialistams, nes supaprastina modelių diegimą gamybos nustatymuose.
Pavyzdys:
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 duomenų rinkiniai: TensorFlow 2.0 suteikia TensorFlow duomenų rinkinių (TFDS) modulį, kuris supaprastina duomenų rinkinių įkėlimo ir išankstinio apdorojimo procesą. TFDS siūlo dažniausiai naudojamų duomenų rinkinių rinkinį kartu su standartizuotomis API prieigai prie jų ir jais valdyti. Ši funkcija ypač naudinga pradedantiesiems, nes nereikalauja rankinio išankstinio duomenų apdorojimo ir leidžia greitai eksperimentuoti su skirtingais duomenų rinkiniais.
Pavyzdys:
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“ siūlo keletą pagrindinių funkcijų, dėl kurių ji yra paprasta naudoti ir galinga mašininio mokymosi sistema. Įdomaus vykdymo pritaikymas, integracija su Keras, supaprastinta API, patobulintas modelio diegimas ir TensorFlow duomenų rinkiniai suteikia intuityvesnę ir efektyvesnę aplinką kuriant mašininio mokymosi modelius. Šios funkcijos padidina „TensorFlow 2.0“ didaktinę vertę, todėl ji tampa prieinama pradedantiesiems ir tenkina patyrusių praktikų poreikius.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/TFF „TensorFlow“ pagrindai:
- Kaip galima naudoti įterpimo sluoksnį, kad automatiškai priskirtų tinkamas ašis žodžių, kaip vektorių, vaizdavimo diagramai?
- Koks yra maksimalaus telkimo tikslas CNN?
- Kaip funkcijų ištraukimo procesas konvoliuciniame neuroniniame tinkle (CNN) taikomas vaizdo atpažinimui?
- Ar TensorFlow.js veikiantiems mašininio mokymosi modeliams būtina naudoti asinchroninio mokymosi funkciją?
- Koks yra TensorFlow Keras Tokenizer API maksimalaus žodžių skaičiaus parametras?
- Ar TensorFlow Keras Tokenizer API galima naudoti ieškant dažniausiai pasitaikančių žodžių?
- Kas yra TOCO?
- Koks ryšys tarp kelių mašininio mokymosi modelio epochų ir modelio veikimo prognozės tikslumo?
- Ar „TensorFlow Neural Structured Learning“ paketo kaimynų API sukuria papildytą mokymo duomenų rinkinį, pagrįstą natūraliais grafiko duomenimis?
- Kas yra „TensorFlow Neural Structured Learning“ paketo kaimynų API?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals