TensorFlow 2.0, jaunākā TensorFlow versija, apvieno Keras un Eager Execution funkcijas, lai nodrošinātu lietotājam draudzīgāku un efektīvāku dziļās mācīšanās sistēmu. Keras ir augsta līmeņa neironu tīklu API, savukārt Eager Execution ļauj nekavējoties novērtēt operācijas, padarot TensorFlow interaktīvāku un intuitīvāku. Šī kombinācija sniedz vairākas priekšrocības izstrādātājiem un pētniekiem, uzlabojot vispārējo TensorFlow pieredzi.
Viena no galvenajām TensorFlow 2.0 iezīmēm ir Keras integrācija kā oficiālā augsta līmeņa API. Keras, kas sākotnēji tika izstrādāta kā atsevišķa bibliotēka, ieguva popularitāti tās vienkāršības un lietošanas ērtuma dēļ. Izmantojot TensorFlow 2.0, Keras ir cieši integrēts TensorFlow ekosistēmā, padarot to par ieteicamo API vairumam lietošanas gadījumu. Šī integrācija ļauj lietotājiem izmantot Keras vienkāršību un elastību, vienlaikus gūstot labumu no TensorFlow plašajām iespējām.
Vēl viens svarīgs TensorFlow 2.0 aspekts ir Eager Execution pieņemšana kā noklusējuma darbības režīms. Eager Execution ļauj lietotājiem nekavējoties novērtēt darbības, kā tās tiek izsauktas, nevis definēt skaitļošanas grafiku un palaist to vēlāk. Šis dinamiskais izpildes režīms nodrošina intuitīvāku programmēšanas pieredzi, ļaujot vieglāk atkļūdot un ātrāk izveidot prototipus. Turklāt Eager Execution atvieglo vadības plūsmas paziņojumu, piemēram, cilpu un nosacījumu, izmantošanu, kurus iepriekš bija grūti ieviest TensorFlow.
Apvienojot Keras un Eager Execution, TensorFlow 2.0 vienkāršo dziļās mācīšanās modeļu izveides, apmācības un izvietošanas procesu. Izstrādātāji var izmantot augsta līmeņa Keras API, lai definētu savus modeļus, izmantojot tās lietotājam draudzīgo sintakse un plašo iepriekš izveidoto slāņu un modeļu kopu. Pēc tam viņi var nemanāmi integrēt šos modeļus ar TensorFlow zemākā līmeņa darbībām un funkcijām. Šī integrācija nodrošina lielāku elastību un pielāgošanu, ļaujot lietotājiem precīzi pielāgot savus modeļus un iekļaut savās darbplūsmās uzlabotas funkcijas.
Turklāt TensorFlow 2.0 ievieš koncepciju ar nosaukumu "tf.function", kas lietotājiem ļauj optimizēt savu kodu, automātiski pārveidojot Python funkcijas ļoti efektīvos TensorFlow grafikos. Šī funkcija izmanto gan Keras, gan Eager Execution priekšrocības, jo lietotāji var rakstīt savu kodu pitoniskā un imperatīvā stilā, vienlaikus gūstot labumu no veiktspējas optimizācijas, ko nodrošina TensorFlow statiskā grafika izpilde.
Lai ilustrētu, kā TensorFlow 2.0 apvieno Keras un Eager Execution funkcijas, apsveriet šādu piemēru:
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)
Šajā piemērā mēs vispirms importējam TensorFlow un Keras moduli. Mēs definējam vienkāršu neironu tīkla modeli, izmantojot Keras Sequential API, kas sastāv no diviem slēptiem slāņiem ar ReLU aktivizēšanu un izvades slāņa ar softmax aktivizēšanu. Pēc tam mēs iespējojam Eager Execution, izmantojot funkciju "tf.compat.v1.enable_eager_execution()".
Tālāk mēs izveidojam ievades tensora paraugu, izmantojot TensorFlow nejaušo normālo funkciju. Visbeidzot, mēs nododam ievadi caur modeli, lai iegūtu izvades prognozes. Tā kā mēs izmantojam Eager Execution, darbības tiek izpildītas nekavējoties, un mēs varam tieši izdrukāt produkciju.
Palaižot šo kodu TensorFlow 2.0, mēs varam izmantot Keras vienkāršību un izteiksmīgumu, lai definētu savu modeli, vienlaikus gūstot labumu no Eager Execution tūlītējās izpildes un interaktīvā rakstura.
TensorFlow 2.0 apvieno Keras un Eager Execution funkcijas, lai nodrošinātu jaudīgu un lietotājam draudzīgu dziļās mācīšanās sistēmu. Keras kā oficiālā augsta līmeņa API integrācija vienkāršo modeļu veidošanas un apmācības procesu, savukārt Eager Execution uzlabo interaktivitāti un elastību. Šī kombinācija ļauj izstrādātājiem un pētniekiem efektīvi jaunināt savu esošo kodu uz TensorFlow 2.0 un izmantot tā uzlabotās iespējas.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/TFF TensorFlow pamati:
- Kā var izmantot iegulšanas slāni, lai automātiski piešķirtu pareizas asis vārdu kā vektoru attēlojuma diagrammai?
- Kāds ir maksimālās apvienošanas mērķis CNN?
- Kā attēlu atpazīšanai tiek izmantots funkciju ieguves process konvolucionālajā neironu tīklā (CNN)?
- Vai mašīnmācīšanās modeļiem, kas darbojas TensorFlow.js, ir jāizmanto asinhronā mācīšanās funkcija?
- Kāds ir TensorFlow Keras Tokenizer API maksimālā vārdu skaita parametrs?
- Vai TensorFlow Keras Tokenizer API var izmantot, lai atrastu biežākos vārdus?
- Kas ir TOCO?
- Kāda ir saistība starp vairākiem mašīnmācīšanās modeļa laikmetiem un modeļa palaišanas prognozēšanas precizitāti?
- Vai paketes kaimiņu API TensorFlow neironu strukturētajā mācībā rada paplašinātu apmācības datu kopu, kuras pamatā ir dabiskie diagrammas dati?
- Kas ir paketes kaimiņu API TensorFlow neironu strukturētajā apmācībā?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals