TensorFlow 2.0 to popularna i szeroko stosowana platforma typu open source do uczenia maszynowego i uczenia głębokiego opracowana przez Google. Oferuje szereg kluczowych funkcji, które sprawiają, że jest zarówno łatwy w użyciu, jak i wydajny w różnych zastosowaniach w dziedzinie sztucznej inteligencji. W tej odpowiedzi szczegółowo przyjrzymy się tym kluczowym cechom, podkreślając ich wartość dydaktyczną i dostarczając wiedzy faktograficznej potwierdzającej ich znaczenie.
1. Eager Execution: Jednym z głównych ulepszeń w TensorFlow 2.0 jest przyjęcie chętnego wykonywania jako trybu domyślnego. Chętne wykonanie pozwala na natychmiastową ocenę operacji, ułatwiając debugowanie i zrozumienie zachowania kodu. Eliminuje potrzebę oddzielnej sesji i upraszcza ogólny model programowania. Ta funkcja jest szczególnie cenna dla początkujących, ponieważ zapewnia bardziej intuicyjne i interaktywne środowisko podczas pisania modeli uczenia maszynowego.
Przykład:
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)
Wyjście:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. Integracja Keras: TensorFlow 2.0 ściśle integruje się z Keras, interfejsem API sieci neuronowych wysokiego poziomu. Keras zapewnia przyjazny dla użytkownika i modułowy interfejs do budowania modeli głębokiego uczenia się. Dzięki TensorFlow 2.0 Keras jest teraz oficjalnym interfejsem API wysokiego poziomu dla TensorFlow, oferującym uproszczony i spójny sposób definiowania, trenowania i wdrażania modeli. Ta integracja zwiększa łatwość użytkowania i pozwala na szybkie prototypowanie i eksperymentowanie.
Przykład:
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. Uproszczony interfejs API: TensorFlow 2.0 zapewnia uproszczony interfejs API, który zmniejsza złożoność i poprawia czytelność. Interfejs API został przeprojektowany, aby był bardziej intuicyjny i spójny, co ułatwia naukę i korzystanie z niego. Nowy interfejs API eliminuje potrzebę jawnych zależności kontrolnych i kolekcji wykresów, upraszczając kod i redukując szablony. To uproszczenie jest korzystne dla początkujących, ponieważ zmniejsza krzywą uczenia się i pozwala na szybsze tworzenie modeli uczenia maszynowego.
Przykład:
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)
Wyjście:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. Ulepszone wdrażanie modelu: TensorFlow 2.0 wprowadza TensorFlow SavedModel, format serializacji dla modeli TensorFlow. SavedModel ułatwia zapisywanie, ładowanie i wdrażanie modeli na różnych platformach i środowiskach. Obejmuje architekturę modelu, zmienne i wykres obliczeniowy, umożliwiając łatwe udostępnianie i udostępnianie modelu. Ta funkcja jest cenna zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych praktyków, ponieważ upraszcza proces wdrażania modeli w ustawieniach produkcyjnych.
Przykład:
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. Zestawy danych TensorFlow: TensorFlow 2.0 udostępnia moduł TensorFlow Datasets (TFDS), który upraszcza proces ładowania i wstępnego przetwarzania zestawów danych. TFDS oferuje zbiór często używanych zestawów danych wraz ze standardowymi interfejsami API do uzyskiwania dostępu do nich i manipulowania nimi. Ta funkcja jest szczególnie przydatna dla początkujących, ponieważ eliminuje potrzebę ręcznego wstępnego przetwarzania danych i pozwala na szybkie eksperymentowanie z różnymi zestawami danych.
Przykład:
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 oferuje kilka kluczowych funkcji, które sprawiają, że jest to łatwa w użyciu i wydajna platforma do uczenia maszynowego. Przyjęcie szybkiego wykonywania, integracja z Keras, uproszczony interfejs API, ulepszone wdrażanie modeli i zestawy danych TensorFlow zapewniają bardziej intuicyjne i wydajne środowisko do opracowywania modeli uczenia maszynowego. Te cechy zwiększają wartość dydaktyczną TensorFlow 2.0, czyniąc go dostępnym dla początkujących, a jednocześnie zaspokajając potrzeby doświadczonych praktyków.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/TFF Podstawy TensorFlow:
- Jak można użyć warstwy osadzającej, aby automatycznie przypisać odpowiednie osie dla wykresu reprezentacji słów jako wektorów?
- Jaki jest cel maksymalnego łączenia w CNN?
- W jaki sposób proces ekstrakcji cech w splotowej sieci neuronowej (CNN) jest stosowany do rozpoznawania obrazu?
- Czy konieczne jest użycie funkcji uczenia asynchronicznego w przypadku modeli uczenia maszynowego działających w TensorFlow.js?
- Jaki jest parametr maksymalnej liczby słów w interfejsie TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Czy do wyszukiwania najczęściej występujących słów można użyć interfejsu API TensorFlow Keras Tokenizer?
- Co to jest TOKO?
- Jaki jest związek między liczbą epok w modelu uczenia maszynowego a dokładnością przewidywań na podstawie uruchomienia modelu?
- Czy interfejs API sąsiadów pakietu w uczeniu strukturalnym neuronowym TensorFlow tworzy rozszerzony zestaw danych szkoleniowych w oparciu o naturalne dane graficzne?
- Jaki jest interfejs API sąsiadów pakietu w uczeniu się o strukturze neuronowej TensorFlow?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals