TensorFlow 2.0 ir populārs un plaši izmantots atvērtā pirmkoda ietvars mašīnmācībai un dziļai apmācībai, ko izstrādājis Google. Tas piedāvā virkni galveno funkciju, kas padara to gan viegli lietojamu, gan jaudīgu dažādām lietojumprogrammām mākslīgā intelekta jomā. Šajā atbildē mēs detalizēti izpētīsim šīs galvenās iezīmes, izceļot to didaktisko vērtību un sniedzot faktiskas zināšanas, lai atbalstītu to nozīmi.
1. Dedzīga izpilde: Viens no galvenajiem TensorFlow 2.0 uzlabojumiem ir dedzīgas izpildes kā noklusējuma režīma pieņemšana. Dedzīga izpilde ļauj nekavējoties novērtēt darbības, atvieglojot atkļūdošanu un koda darbības izpratni. Tas novērš nepieciešamību pēc atsevišķas sesijas un vienkāršo kopējo programmēšanas modeli. Šī funkcija ir īpaši vērtīga iesācējiem, jo tā nodrošina intuitīvāku un interaktīvāku pieredzi, rakstot mašīnmācīšanās modeļus.
Piemērs:
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)
Output:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. Keras integrācija: TensorFlow 2.0 cieši integrējas ar Keras, augsta līmeņa neironu tīklu API. Keras nodrošina lietotājam draudzīgu un modulāru interfeisu dziļas mācīšanās modeļu veidošanai. Izmantojot TensorFlow 2.0, Keras tagad ir oficiālā augsta līmeņa TensorFlow API, kas piedāvā vienkāršotu un konsekventu veidu, kā definēt, apmācīt un izvietot modeļus. Šī integrācija uzlabo lietošanas vienkāršību un ļauj ātri izveidot prototipus un eksperimentēt.
Piemērs:
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. Vienkāršota API: TensorFlow 2.0 nodrošina vienkāršotu API, kas samazina sarežģītību un uzlabo lasāmību. API ir pārveidota, lai tā būtu intuitīvāka un konsekventāka, tādējādi atvieglojot apgūšanu un lietošanu. Jaunā API novērš vajadzību pēc skaidras vadības atkarības un grafiku kolekcijām, vienkāršojot kodu un samazinot aptuveno vērtību. Šis vienkāršojums ir izdevīgs iesācējiem, jo tas samazina mācīšanās līkni un ļauj ātrāk izstrādāt mašīnmācīšanās modeļus.
Piemērs:
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)
Output:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. Uzlabota modeļa izvietošana: TensorFlow 2.0 ievieš TensorFlow SavedModel — TensorFlow modeļu serializācijas formātu. SavedModel atvieglo modeļu saglabāšanu, ielādi un izvietošanu dažādās platformās un vidēs. Tas iekapsulē modeļa arhitektūru, mainīgos lielumus un aprēķinu grafiku, ļaujot ērti koplietot un apkalpot modeļus. Šī funkcija ir vērtīga gan iesācējiem, gan pieredzējušiem praktiķiem, jo tā vienkāršo modeļu izvietošanas procesu ražošanas iestatījumos.
Piemērs:
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 datu kopas: TensorFlow 2.0 nodrošina TensorFlow datu kopu (TFDS) moduli, kas vienkāršo datu kopu ielādes un pirmapstrādes procesu. TFDS piedāvā plaši izmantotu datu kopu kolekciju, kā arī standartizētas API, lai piekļūtu tām un apstrādātu tās. Šī funkcija ir īpaši noderīga iesācējiem, jo tā novērš nepieciešamību pēc manuālas datu pirmapstrādes un ļauj ātri eksperimentēt ar dažādām datu kopām.
Piemērs:
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 piedāvā vairākas galvenās funkcijas, kas padara to par viegli lietojamu un jaudīgu mašīnmācības sistēmu. Labas izpildes ieviešana, integrācija ar Keras, vienkāršota API, uzlabota modeļa izvietošana un TensorFlow datu kopas nodrošina intuitīvāku un efektīvāku vidi mašīnmācīšanās modeļu izstrādei. Šīs funkcijas uzlabo TensorFlow 2.0 didaktisko vērtību, padarot to pieejamu iesācējiem, vienlaikus apmierinot arī pieredzējušu praktiķu vajadzības.
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