TensorFlow 2.0, остання версія TensorFlow, поєднує в собі функції Keras і Eager Execution, щоб забезпечити більш зручну та ефективну структуру глибокого навчання. Keras — це високорівневий API для нейронних мереж, тоді як Eager Execution дозволяє негайно оцінювати операції, роблячи TensorFlow більш інтерактивним та інтуїтивно зрозумілим. Ця комбінація приносить кілька переваг розробникам і дослідникам, покращуючи загальний досвід TensorFlow.
Однією з ключових особливостей TensorFlow 2.0 є інтеграція Keras як офіційного API високого рівня. Keras, спочатку розроблений як окрема бібліотека, набув популярності завдяки своїй простоті та зручності використання. Завдяки TensorFlow 2.0 Keras тісно інтегрований в екосистему TensorFlow, що робить його рекомендованим API для більшості випадків використання. Ця інтеграція дозволяє користувачам використовувати простоту та гнучкість Keras, водночас користуючись широкими можливостями TensorFlow.
Іншим важливим аспектом TensorFlow 2.0 є прийняття Eager Execution як режиму роботи за замовчуванням. Eager Execution дозволяє користувачам оцінювати операції відразу після їх виклику, а не визначати обчислювальний графік і запускати його пізніше. Цей динамічний режим виконання забезпечує більш інтуїтивно зрозумілий досвід програмування, дозволяючи легше налагоджувати та швидше створювати прототипи. Крім того, Eager Execution полегшує використання операторів потоку керування, таких як цикли та умови, які раніше було складно реалізувати в TensorFlow.
Поєднуючи Keras і Eager Execution, TensorFlow 2.0 спрощує процес створення, навчання та розгортання моделей глибокого навчання. Розробники можуть використовувати API високого рівня Keras для визначення своїх моделей, використовуючи переваги його зручного синтаксису та великого набору попередньо створених шарів і моделей. Потім вони можуть легко інтегрувати ці моделі з операціями та функціями нижчого рівня TensorFlow. Ця інтеграція забезпечує більшу гнучкість і налаштування, дозволяючи користувачам точно налаштовувати свої моделі та включати розширені функції в робочі процеси.
Крім того, TensorFlow 2.0 представляє концепцію під назвою «tf.function», яка дозволяє користувачам оптимізувати свій код шляхом автоматичного перетворення функцій Python у високоефективні графіки TensorFlow. Ця функція використовує переваги як Keras, так і Eager Execution, оскільки користувачі можуть писати свій код у більш пітонічному та імперативному стилі, водночас користуючись перевагами оптимізації продуктивності, яку забезпечує виконання статичних графів TensorFlow.
Щоб проілюструвати, як TensorFlow 2.0 поєднує функції Keras і Eager Execution, розглянемо такий приклад:
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 цьому прикладі ми спочатку імпортуємо TensorFlow і модуль Keras. Ми визначаємо просту модель нейронної мережі за допомогою Keras Sequential API, яка складається з двох прихованих рівнів з активацією ReLU та вихідного рівня з активацією softmax. Потім ми вмикаємо Eager Execution за допомогою функції `tf.compat.v1.enable_eager_execution()`.
Далі ми створюємо зразок вхідного тензора за допомогою випадкової нормальної функції TensorFlow. Нарешті, ми пропускаємо вхідні дані через модель, щоб отримати вихідні прогнози. Оскільки ми використовуємо Eager Execution, операції виконуються негайно, і ми можемо безпосередньо надрукувати результат.
Запустивши цей код у TensorFlow 2.0, ми можемо скористатися перевагами простоти та виразності Keras для визначення нашої моделі, водночас одержавши переваги від негайного виконання та інтерактивного характеру Eager Execution.
TensorFlow 2.0 поєднує в собі функції Keras і Eager Execution, щоб забезпечити потужну та зручну структуру глибокого навчання. Інтеграція Keras як офіційного API високого рівня спрощує процес побудови та навчання моделей, тоді як Eager Execution підвищує інтерактивність і гнучкість. Ця комбінація дозволяє розробникам і дослідникам ефективно оновлювати свій існуючий код до TensorFlow 2.0 і використовувати переваги його розширених можливостей.
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