TensorFlow 2.0 je populárny a široko používaný open source rámec pre strojové učenie a hlboké učenie vyvinutý spoločnosťou Google. Ponúka celý rad kľúčových funkcií, vďaka ktorým je ľahko použiteľný a výkonný pre rôzne aplikácie v oblasti umelej inteligencie. V tejto odpovedi podrobne preskúmame tieto kľúčové vlastnosti, zdôrazníme ich didaktickú hodnotu a poskytneme faktické poznatky na podporu ich dôležitosti.
1. Eager Execution: Jedným z hlavných vylepšení TensorFlow 2.0 je prijatie dychtivého vykonávania ako predvoleného režimu. Dychtivé vykonávanie umožňuje okamžité vyhodnotenie operácií, čo uľahčuje ladenie a pochopenie správania kódu. Odstraňuje potrebu samostatnej relácie a zjednodušuje celkový model programovania. Táto funkcia je obzvlášť cenná pre začiatočníkov, pretože poskytuje intuitívnejšiu a interaktívnejšiu skúsenosť pri písaní modelov strojového učenia.
Príklad:
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)
Výkon:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. Integrácia Keras: TensorFlow 2.0 sa úzko integruje s Keras, API pre neurónové siete na vysokej úrovni. Keras poskytuje užívateľsky prívetivé a modulárne rozhranie na vytváranie modelov hlbokého učenia. S TensorFlow 2.0 je teraz Keras oficiálnym vysokoúrovňovým API pre TensorFlow, ktorý ponúka zjednodušený a konzistentný spôsob definovania, trénovania a nasadzovania modelov. Táto integrácia zvyšuje jednoduchosť používania a umožňuje rýchle prototypovanie a experimentovanie.
Príklad:
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. Zjednodušené API: TensorFlow 2.0 poskytuje zjednodušené API, ktoré znižuje zložitosť a zlepšuje čitateľnosť. Rozhranie API bolo prepracované tak, aby bolo intuitívnejšie a konzistentnejšie, čo uľahčuje učenie a používanie. Nové API eliminuje potrebu explicitných závislostí riadenia a zbierok grafov, zjednodušuje kód a znižuje štandardné verzie. Toto zjednodušenie je výhodné pre začiatočníkov, pretože znižuje krivku učenia a umožňuje rýchlejší vývoj modelov strojového učenia.
Príklad:
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)
Výkon:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. Vylepšené nasadenie modelu: TensorFlow 2.0 predstavuje TensorFlow SavedModel, serializačný formát pre modely TensorFlow. SavedModel uľahčuje ukladanie, načítanie a nasadenie modelov na rôznych platformách a prostrediach. Zapuzdruje architektúru modelu, premenné a výpočtový graf, čo umožňuje jednoduché zdieľanie a poskytovanie modelu. Táto funkcia je cenná pre začiatočníkov aj skúsených odborníkov, pretože zjednodušuje proces nasadzovania modelov v produkčnom prostredí.
Príklad:
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. Súbory údajov TensorFlow: TensorFlow 2.0 poskytuje modul TensorFlow Datasets (TFDS), ktorý zjednodušuje proces načítania a predbežného spracovania súborov údajov. TFDS ponúka kolekciu bežne používaných súborov údajov spolu so štandardizovanými rozhraniami API na prístup a manipuláciu s nimi. Táto funkcia je užitočná najmä pre začiatočníkov, pretože eliminuje potrebu manuálneho predbežného spracovania údajov a umožňuje rýchle experimentovanie s rôznymi množinami údajov.
Príklad:
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 ponúka niekoľko kľúčových funkcií, ktoré z neho robia ľahko použiteľný a výkonný rámec pre strojové učenie. Prijatie dychtivého vykonávania, integrácia s Keras, zjednodušené API, vylepšené nasadenie modelov a množiny údajov TensorFlow poskytujú intuitívnejšie a efektívnejšie prostredie na vývoj modelov strojového učenia. Tieto funkcie zvyšujú didaktickú hodnotu TensorFlow 2.0, sprístupňujú ho začiatočníkom a zároveň uspokojujú potreby skúsených odborníkov.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa Základy TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Ako možno použiť vrstvu vkladania na automatické priradenie správnych osí pre graf reprezentácie slov ako vektorov?
- Aký je účel maximálneho združovania v CNN?
- Ako sa proces extrakcie prvkov v konvolučnej neurónovej sieti (CNN) aplikuje na rozpoznávanie obrázkov?
- Je potrebné použiť funkciu asynchrónneho učenia pre modely strojového učenia spustené v TensorFlow.js?
- Aký je parameter maximálneho počtu slov rozhrania TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Dá sa TensorFlow Keras Tokenizer API použiť na nájdenie najfrekventovanejších slov?
- čo je TOCO?
- Aký je vzťah medzi množstvom epoch v modeli strojového učenia a presnosťou predpovedí zo spustenia modelu?
- Vytvára API susediace s balíkom v Neural Structured Learning of TensorFlow rozšírený tréningový súbor údajov založený na údajoch z prirodzených grafov?
- Čo je rozhranie API susedov s balíkom v Neural Structured Learning of TensorFlow?
Pozrite si ďalšie otázky a odpovede v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals