TensorFlow 2.0, naujausia TensorFlow versija, sujungia Keras ir Eager Execution funkcijas, kad būtų patogesnė ir efektyvesnė gilaus mokymosi sistema. „Keras“ yra aukšto lygio neuroninių tinklų API, o „Eager Execution“ leidžia nedelsiant įvertinti operacijas, todėl „TensorFlow“ tampa interaktyvesnė ir intuityvesnė. Šis derinys suteikia keletą privalumų kūrėjams ir tyrėjams, pagerindamas bendrą TensorFlow patirtį.
Viena iš pagrindinių TensorFlow 2.0 ypatybių yra Keras kaip oficialios aukšto lygio API integravimas. Keras, iš pradžių sukurtas kaip atskira biblioteka, išpopuliarėjo dėl savo paprastumo ir lengvo naudojimo. Naudojant TensorFlow 2.0, Keras yra glaudžiai integruotas į TensorFlow ekosistemą, todėl daugeliu atvejų ji yra rekomenduojama API. Ši integracija leidžia vartotojams pasinaudoti Keras paprastumu ir lankstumu, tuo pat metu išnaudodami plačias TensorFlow galimybes.
Kitas svarbus „TensorFlow 2.0“ aspektas yra „Eager Execution“ kaip numatytojo veikimo režimo priėmimas. „Eager Execution“ leidžia vartotojams nedelsiant įvertinti operacijas, kai jos vadinamos, o ne apibrėžti skaičiavimo grafiką ir paleisti jį vėliau. Šis dinaminis vykdymo režimas suteikia intuityvesnę programavimo patirtį, leidžiančią lengviau derinti ir greičiau kurti prototipus. Be to, „Eager Execution“ palengvina valdymo srauto teiginių, pvz., kilpų ir sąlygų, naudojimą, kuriuos anksčiau buvo sunku įdiegti „TensorFlow“.
Sujungus Keras ir Eager Execution, TensorFlow 2.0 supaprastina giluminio mokymosi modelių kūrimo, mokymo ir diegimo procesą. Kūrėjai gali naudoti aukšto lygio Keras API, norėdami apibrėžti savo modelius, pasinaudodami patogia sintaksė ir dideliu iš anksto sukurtų sluoksnių ir modelių rinkiniu. Tada jie gali sklandžiai integruoti šiuos modelius su „TensorFlow“ žemesnio lygio operacijomis ir funkcijomis. Ši integracija suteikia daugiau lankstumo ir pritaikymo, todėl vartotojai gali tiksliai sureguliuoti savo modelius ir įtraukti pažangias funkcijas į savo darbo eigą.
Be to, „TensorFlow 2.0“ pristato koncepciją, vadinamą „tf.function“, kuri leidžia vartotojams optimizuoti savo kodą automatiškai konvertuojant Python funkcijas į labai efektyvius TensorFlow grafikus. Ši funkcija išnaudoja tiek „Keras“, tiek „Eager Execution“ pranašumus, nes vartotojai gali rašyti savo kodą labiau Pythonic ir imperatyviu stiliumi, tačiau vis tiek naudosis „TensorFlow“ statinio grafiko vykdymo teikiamu našumo optimizavimu.
Norėdami parodyti, kaip TensorFlow 2.0 sujungia Keras ir Eager Execution funkcijas, apsvarstykite šį pavyzdį:
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)
Šiame pavyzdyje pirmiausia importuojame TensorFlow ir Keras modulį. Mes apibrėžiame paprastą neuroninio tinklo modelį naudodami Keras Sequential API, kurį sudaro du paslėpti sluoksniai su ReLU aktyvinimu ir išvesties sluoksnis su „softmax“ aktyvinimu. Tada įgaliname „Eager Execution“ naudodami funkciją „tf.compat.v1.enable_eager_execution()“.
Tada sukuriame pavyzdinį įvesties tenzorių, naudodami TensorFlow atsitiktinę normaliąją funkciją. Galiausiai perduodame įvestį per modelį, kad gautume išvesties prognozes. Kadangi naudojame Eager Execution, operacijos vykdomos iš karto, o išvestį galime atspausdinti tiesiogiai.
Vykdydami šį kodą „TensorFlow 2.0“, galime pasinaudoti „Keras“ paprastumu ir išraiškingumu apibrėždami savo modelį, tuo pačiu pasinaudodami greitu vykdymu ir interaktyviu „Eager Execution“ pobūdžiu.
„TensorFlow 2.0“ sujungia „Keras“ ir „Eager Execution“ funkcijas, kad sukurtų galingą ir patogią gilaus mokymosi sistemą. „Keras“ kaip oficialios aukšto lygio API integravimas supaprastina modelių kūrimo ir mokymo procesą, o „Eager Execution“ padidina interaktyvumą ir lankstumą. Šis derinys leidžia kūrėjams ir tyrėjams efektyviai atnaujinti esamą kodą į TensorFlow 2.0 ir pasinaudoti pažangiomis jo galimybėmis.
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