TensorFlow 2.0, апошняя версія TensorFlow, спалучае ў сабе функцыі Keras і Eager Execution, каб забяспечыць больш зручную і эфектыўную структуру глыбокага навучання. Keras - гэта API нейронных сетак высокага ўзроўню, у той час як Eager Execution дазваляе неадкладна ацэньваць аперацыі, што робіць TensorFlow больш інтэрактыўным і інтуітыўна зразумелым. Гэта спалучэнне прыносіць некалькі пераваг распрацоўшчыкам і даследчыкам, паляпшаючы агульны вопыт TensorFlow.
Адной з ключавых асаблівасцей TensorFlow 2.0 з'яўляецца інтэграцыя Keras у якасці афіцыйнага API высокага ўзроўню. Keras, першапачаткова распрацаваны як асобная бібліятэка, набыў папулярнасць дзякуючы сваёй прастаце і лёгкасці выкарыстання. З TensorFlow 2.0 Keras цесна інтэграваны ў экасістэму TensorFlow, што робіць яго рэкамендаваным API для большасці выпадкаў выкарыстання. Гэтая інтэграцыя дазваляе карыстальнікам выкарыстоўваць прастату і гнуткасць Keras, адначасова карыстаючыся шырокімі магчымасцямі TensorFlow.
Яшчэ адным важным аспектам TensorFlow 2.0 з'яўляецца прыняцце Eager Execution у якасці рэжыму працы па змаўчанні. Eager Execution дазваляе карыстальнікам ацэньваць аперацыі адразу пасля іх выкліку, а не вызначаць вылічальны графік і запускаць яго пазней. Гэты дынамічны рэжым выканання забяспечвае больш інтуітыўна зразумелы вопыт праграмавання, што дазваляе лягчэй адладжваць і хутчэй ствараць прататыпы. Акрамя таго, Eager Execution палягчае выкарыстанне аператараў патоку кіравання, такіх як цыклы і ўмоўныя ўмовы, якія раней было складана рэалізаваць у TensorFlow.
Камбінуючы Keras і Eager Execution, TensorFlow 2.0 спрашчае працэс стварэння, навучання і разгортвання мадэляў глыбокага навучання. Распрацоўшчыкі могуць выкарыстоўваць высокаўзроўневы Keras API для вызначэння сваіх мадэляў, выкарыстоўваючы перавагі яго зручнага сінтаксісу і шырокага набору папярэдне створаных слаёў і мадэляў. Затым яны могуць бесперашкодна інтэграваць гэтыя мадэлі з аперацыямі і функцыямі ніжняга ўзроўню TensorFlow. Гэтая інтэграцыя забяспечвае большую гібкасць і настройку, дазваляючы карыстальнікам дакладна наладжваць свае мадэлі і ўключаць пашыраныя функцыі ў свае працоўныя працэсы.
Акрамя таго, TensorFlow 2.0 прадстаўляе канцэпцыю пад назвай "tf.function", якая дазваляе карыстальнікам аптымізаваць свой код шляхам аўтаматычнага пераўтварэння функцый Python у высокаэфектыўныя графікі TensorFlow. Гэтая функцыя выкарыстоўвае перавагі як Keras, так і Eager Execution, так як карыстальнікі могуць пісаць свой код у больш Pythonic і імператыўным стылі, пры гэтым карыстаючыся перавагамі аптымізацыі прадукцыйнасці, якая забяспечваецца выкананнем статычнага графіка TensorFlow.
Каб праілюстраваць, як TensorFlow 2.0 спалучае функцыі Keras і Eager Execution, разгледзім наступны прыклад:
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)
У гэтым прыкладзе мы спачатку імпартуем TensorFlow і модуль Keras. Мы вызначаем простую нейронавую сеткавую мадэль з дапамогай Keras Sequential API, якая складаецца з двух схаваных узроўняў з актывацыяй ReLU і выхаднога ўзроўню з актывацыяй softmax. Затым мы ўключаем Eager Execution з дапамогай функцыі `tf.compat.v1.enable_eager_execution()`.
Далей мы ствараем узор тэнзара ўводу з дапамогай выпадковай нармальнай функцыі TensorFlow. Нарэшце, мы перадаем уваходныя дадзеныя праз мадэль, каб атрымаць выхадныя прагнозы. Паколькі мы выкарыстоўваем Eager Execution, аперацыі выконваюцца неадкладна, і мы можам непасрэдна раздрукаваць вынік.
Запусціўшы гэты код у TensorFlow 2.0, мы можам скарыстацца перавагамі прастаты і выразнасці Keras для вызначэння нашай мадэлі, атрымліваючы выгаду ад неадкладнага выканання і інтэрактыўнага характару Eager Execution.
TensorFlow 2.0 аб'ядноўвае функцыі Keras і Eager Execution, каб забяспечыць магутную і зручную структуру глыбокага навучання. Інтэграцыя Keras у якасці афіцыйнага API высокага ўзроўню спрашчае працэс стварэння і навучання мадэляў, а Eager Execution павышае інтэрактыўнасць і гнуткасць. Гэта спалучэнне дазваляе распрацоўшчыкам і даследчыкам эфектыўна абнавіць існуючы код да TensorFlow 2.0 і скарыстацца яго пашыранымі магчымасцямі.
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