TensorFlow 2.0, najnovšia verzia TensorFlow, kombinuje funkcie Keras a Eager Execution, aby poskytla užívateľsky prívetivejší a efektívnejší rámec hlbokého učenia. Keras je API pre neurónové siete na vysokej úrovni, zatiaľ čo Eager Execution umožňuje okamžité vyhodnotenie operácií, vďaka čomu je TensorFlow interaktívnejší a intuitívnejší. Táto kombinácia prináša niekoľko výhod pre vývojárov a výskumníkov, čím zlepšuje celkový zážitok z TensorFlow.
Jednou z kľúčových funkcií TensorFlow 2.0 je integrácia Keras ako oficiálneho API na vysokej úrovni. Keras, pôvodne vyvinutý ako samostatná knižnica, si získal obľubu vďaka svojej jednoduchosti a jednoduchosti použitia. S TensorFlow 2.0 je Keras pevne integrovaný do ekosystému TensorFlow, čo z neho robí odporúčané API pre väčšinu prípadov použitia. Táto integrácia umožňuje používateľom využiť jednoduchosť a flexibilitu Keras a zároveň využívať rozsiahle možnosti TensorFlow.
Ďalším dôležitým aspektom TensorFlow 2.0 je prijatie Eager Execution ako predvoleného režimu prevádzky. Eager Execution umožňuje užívateľom vyhodnocovať operácie okamžite pri ich volaní, namiesto toho, aby definovali výpočtový graf a spúšťali ho neskôr. Tento režim dynamického vykonávania poskytuje intuitívnejšie programovanie, čo umožňuje jednoduchšie ladenie a rýchlejšie vytváranie prototypov. Okrem toho Eager Execution uľahčuje používanie príkazov toku riadenia, ako sú slučky a podmienky, ktorých implementácia v TensorFlow bola predtým náročná.
Kombináciou Keras a Eager Execution zjednodušuje TensorFlow 2.0 proces vytvárania, školenia a nasadzovania modelov hlbokého učenia. Vývojári môžu na definovanie svojich modelov použiť rozhranie Keras API na vysokej úrovni, pričom využívajú jeho užívateľsky prívetivú syntax a rozsiahlu sadu vopred vytvorených vrstiev a modelov. Potom môžu tieto modely bez problémov integrovať s operáciami a funkciami nižšej úrovne TensorFlow. Táto integrácia umožňuje väčšiu flexibilitu a prispôsobenie, čo používateľom umožňuje doladiť svoje modely a začleniť pokročilé funkcie do svojich pracovných postupov.
Okrem toho TensorFlow 2.0 predstavuje koncept s názvom „tf.function“, ktorý používateľom umožňuje optimalizovať ich kód automatickou konverziou funkcií Pythonu do vysoko efektívnych grafov TensorFlow. Táto funkcia využíva výhody Keras aj Eager Execution, pretože používatelia môžu písať svoj kód vo viac Pythonic a imperatívnom štýle, pričom stále môžu ťažiť z optimalizácie výkonu, ktorú poskytuje vykonávanie statických grafov TensorFlow.
Na ilustráciu toho, ako TensorFlow 2.0 kombinuje funkcie Keras a Eager Execution, zvážte nasledujúci príklad:
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)
V tomto príklade najprv importujeme TensorFlow a modul Keras. Jednoduchý model neurónovej siete definujeme pomocou Keras Sequential API, ktorý pozostáva z dvoch skrytých vrstiev s aktiváciou ReLU a výstupnej vrstvy s aktiváciou softmax. Potom povolíme Eager Execution pomocou funkcie `tf.compat.v1.enable_eager_execution()`.
Ďalej vytvoríme vzorový vstupný tenzor pomocou náhodnej normálnej funkcie TensorFlow. Nakoniec prejdeme vstupom cez model, aby sme získali výstupné predpovede. Keďže používame Eager Execution, operácie sa vykonávajú okamžite a výstup môžeme priamo vytlačiť.
Spustením tohto kódu v TensorFlow 2.0 môžeme využiť jednoduchosť a výraznosť Keras na definovanie nášho modelu a zároveň ťažiť z okamžitého vykonávania a interaktívnej povahy Eager Execution.
TensorFlow 2.0 kombinuje funkcie Keras a Eager Execution a poskytuje výkonný a užívateľsky prívetivý rámec hlbokého učenia. Integrácia Keras ako oficiálneho API na vysokej úrovni zjednodušuje proces vytvárania a tréningu modelov, zatiaľ čo Eager Execution zvyšuje interaktivitu a flexibilitu. Táto kombinácia umožňuje vývojárom a výskumníkom efektívne aktualizovať svoj existujúci kód na TensorFlow 2.0 a využívať jeho pokročilé možnosti.
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