TensorFlow 2.0 - папулярны і шырока выкарыстоўваны фрэймворк з адкрытым зыходным кодам для машыннага і глыбокага навучання, распрацаваны Google. Ён прапануе шэраг ключавых функцый, якія робяць яго простым у выкарыстанні і магутным для розных прыкладанняў у галіне штучнага інтэлекту. У гэтым адказе мы дэталёва вывучым гэтыя ключавыя асаблівасці, падкрэсліваючы іх дыдактычную каштоўнасць і даючы фактычныя веды, якія пацвярджаюць іх важнасць.
1. Нецярплівае выкананне: адным з асноўных паляпшэнняў у TensorFlow 2.0 з'яўляецца прыняцце нецярплівага выканання ў якасці рэжыму па змаўчанні. Імпэтнае выкананне дазваляе неадкладна ацаніць аперацыі, палягчаючы адладку і разуменне паводзінаў кода. Гэта ліквідуе неабходнасць у асобным сеансе і спрашчае агульную мадэль праграмавання. Гэтая функцыя асабліва каштоўная для пачаткоўцаў, паколькі забяспечвае больш інтуітыўны і інтэрактыўны вопыт пры напісанні мадэляў машыннага навучання.
прыклад:
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)
Вынахад:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. Інтэграцыя Keras: TensorFlow 2.0 цесна інтэгруецца з Keras, высокаўзроўневым API нейронавых сетак. Keras забяспечвае зручны і модульны інтэрфейс для стварэння мадэляў глыбокага навучання. З TensorFlow 2.0 Keras стаў афіцыйным API высокага ўзроўню для TensorFlow, які прапануе спрошчаны і паслядоўны спосаб вызначэння, навучання і разгортвання мадэляў. Гэтая інтэграцыя павышае прастату выкарыстання і дазваляе хутка ствараць прататыпы і эксперыментаваць.
прыклад:
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. Спрошчаны API: TensorFlow 2.0 забяспечвае спрошчаны API, які зніжае складанасць і паляпшае чытальнасць. API быў перапрацаваны, каб зрабіць яго больш інтуітыўным і паслядоўным, што палягчае вывучэнне і выкарыстанне. Новы API пазбаўляе ад неабходнасці відавочных залежнасцей кіравання і калекцый графаў, спрашчаючы код і памяншаючы шаблон. Гэта спрашчэнне карысна для пачаткоўцаў, паколькі скарачае крывую навучання і дазваляе хутчэй распрацоўваць мадэлі машыннага навучання.
прыклад:
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)
Вынахад:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. Палепшанае разгортванне мадэлі: TensorFlow 2.0 прадстаўляе TensorFlow SavedModel, фармат серыялізацыі для мадэляў TensorFlow. SavedModel палягчае захаванне, загрузку і разгортванне мадэляў на розных платформах і асяроддзях. Ён інкапсулюе архітэктуру мадэлі, зменныя і графік вылічэнняў, што дазваляе лёгка абагульваць і абслугоўваць мадэль. Гэтая функцыя каштоўная як для пачаткоўцаў, так і для дасведчаных практыкаў, паколькі спрашчае працэс разгортвання мадэляў у вытворчых умовах.
прыклад:
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. Наборы даных TensorFlow: TensorFlow 2.0 забяспечвае модуль набораў даных TensorFlow (TFDS), які спрашчае працэс загрузкі і папярэдняй апрацоўкі набораў даных. TFDS прапануе калекцыю часта выкарыстоўваюцца набораў даных, а таксама стандартызаваныя API для доступу да іх і маніпулявання імі. Гэтая функцыя асабліва карысная для пачаткоўцаў, паколькі пазбаўляе ад неабходнасці ручной папярэдняй апрацоўкі даных і дазваляе хутка эксперыментаваць з рознымі наборамі даных.
прыклад:
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 прапануе некалькі ключавых функцый, якія робяць яго простым у выкарыстанні і магутным фрэймворкам для машыннага навучання. Прыняцце імкнення да выканання, інтэграцыя з Keras, спрошчаны API, палепшанае разгортванне мадэлі і наборы дадзеных TensorFlow забяспечваюць больш інтуітыўнае і эфектыўнае асяроддзе для распрацоўкі мадэляў машыннага навучання. Гэтыя функцыі павышаюць дыдактычную каштоўнасць TensorFlow 2.0, робячы яго даступным для пачаткоўцаў, а таксама задавальняючы патрэбы вопытных практыкаў.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Асновы EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Як можна выкарыстоўваць пласт убудавання для аўтаматычнага прызначэння правільных восяў для графіка прадстаўлення слоў у выглядзе вектараў?
- Якая мэта максімальнага аб'яднання ў CNN?
- Як працэс вылучэння прыкмет у сверточной нейронавай сетцы (CNN) прымяняецца да распазнавання малюнкаў?
- Ці неабходна выкарыстоўваць функцыю асінхроннага навучання для мадэляў машыннага навучання, якія працуюць у TensorFlow.js?
- Што такое параметр максімальнай колькасці слоў TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Ці можна выкарыстоўваць TensorFlow Keras Tokenizer API для пошуку найбольш частых слоў?
- Што такое TOCO?
- Якая ўзаемасувязь паміж колькасцю эпох у мадэлі машыннага навучання і дакладнасцю прагназавання ад запуску мадэлі?
- Ці стварае API суседніх пакетаў у Neural Structured Learning TensorFlow дапоўнены навучальны набор даных на аснове натуральных графічных даных?
- Што такое API суседніх пакетаў у нейронавым структураваным навучанні TensorFlow?
Глядзіце больш пытанняў і адказаў у EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals