TensorFlow 2.0 — це популярна і широко використовувана платформа з відкритим кодом для машинного та глибокого навчання, розроблена Google. Він пропонує низку ключових функцій, які роблять його простим у використанні та потужним для різноманітних додатків у сфері штучного інтелекту. У цій відповіді ми детально дослідимо ці ключові функції, підкресливши їхню дидактичну цінність і надавши фактичні знання для підтвердження їх важливості.
1. Завзяте виконання: одним із головних удосконалень у TensorFlow 2.0 є прийняття нетерплячого виконання як режиму за замовчуванням. Активне виконання дозволяє негайно оцінити операції, полегшуючи налагодження та розуміння поведінки коду. Це усуває потребу в окремому сеансі та спрощує загальну модель програмування. Ця функція особливо цінна для початківців, оскільки вона забезпечує більш інтуїтивний та інтерактивний досвід під час написання моделей машинного навчання.
приклад:
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)
вихід:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. Інтеграція Keras: TensorFlow 2.0 тісно інтегрується з Keras, високорівневим API нейронних мереж. Keras надає зручний і модульний інтерфейс для створення моделей глибокого навчання. Завдяки TensorFlow 2.0 Keras тепер є офіційним API високого рівня для TensorFlow, що пропонує спрощений і узгоджений спосіб визначення, навчання та розгортання моделей. Ця інтеграція підвищує простоту використання та дозволяє швидко створювати прототипи та експериментувати.
приклад:
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. Спрощений API: TensorFlow 2.0 надає спрощений API, який зменшує складність і покращує читабельність. API було перероблено, щоб зробити його більш інтуїтивно зрозумілим і послідовним, що полегшує вивчення та використання. Новий API усуває потребу в явних залежностях керування та колекціях графів, спрощуючи код і зменшуючи шаблонність. Це спрощення корисне для початківців, оскільки воно скорочує криву навчання та дозволяє швидше розробляти моделі машинного навчання.
приклад:
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)
вихід:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. Покращене розгортання моделі: TensorFlow 2.0 представляє TensorFlow SavedModel, формат серіалізації для моделей TensorFlow. SavedModel полегшує збереження, завантаження та розгортання моделей на різних платформах і середовищах. Він інкапсулює архітектуру моделі, змінні та обчислювальний графік, що дозволяє легко ділитися моделлю та обслуговувати її. Ця функція є цінною як для початківців, так і для досвідчених практиків, оскільки вона спрощує процес розгортання моделей у виробничих налаштуваннях.
приклад:
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. Набори даних TensorFlow: TensorFlow 2.0 надає модуль наборів даних TensorFlow (TFDS), який спрощує процес завантаження та попередньої обробки наборів даних. TFDS пропонує колекцію часто використовуваних наборів даних, а також стандартизовані API для доступу до них і маніпулювання ними. Ця функція особливо корисна для початківців, оскільки усуває потребу в ручній попередній обробці даних і дозволяє швидко експериментувати з різними наборами даних.
приклад:
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 пропонує кілька ключових функцій, які роблять його простим у використанні та потужним фреймворком для машинного навчання. Запровадження нетерплячого виконання, інтеграція з Keras, спрощений API, покращене розгортання моделі та набори даних TensorFlow забезпечують більш інтуїтивне та ефективне середовище для розробки моделей машинного навчання. Ці функції підвищують дидактичну цінність TensorFlow 2.0, роблячи його доступним для початківців, а також задовольняючи потреби досвідчених практиків.
Інші останні запитання та відповіді щодо Основи EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Як можна використовувати шар вбудовування для автоматичного призначення правильних осей для графіка представлення слів як векторів?
- Яка мета максимального об’єднання в CNN?
- Як процес виділення ознак у згортковій нейронній мережі (CNN) застосовується до розпізнавання зображень?
- Чи необхідно використовувати функцію асинхронного навчання для моделей машинного навчання, що працюють у TensorFlow.js?
- Що таке параметр максимальної кількості слів TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Чи можна використовувати TensorFlow Keras Tokenizer API для пошуку найчастіших слів?
- Що таке TOCO?
- Який зв’язок між кількома епохами в моделі машинного навчання та точністю передбачення від виконання моделі?
- Чи створює API сусідів пакетів у Neural Structured Learning TensorFlow розширений навчальний набір даних на основі даних природного графіка?
- Що таке API сусідів пакетів у нейронно-структурованому навчанні TensorFlow?
Дивіться більше запитань і відповідей у EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals