TensorFlow 2.0, najnowsza wersja TensorFlow, łączy funkcje Keras i Eager Execution, aby zapewnić bardziej przyjazną dla użytkownika i wydajną platformę głębokiego uczenia. Keras to API sieci neuronowych wysokiego poziomu, a Eager Execution umożliwia natychmiastową ocenę operacji, czyniąc TensorFlow bardziej interaktywnym i intuicyjnym. Ta kombinacja przynosi kilka korzyści programistom i badaczom, poprawiając ogólne wrażenia z TensorFlow.
Jedną z kluczowych cech TensorFlow 2.0 jest integracja Keras jako oficjalnego API wysokiego poziomu. Keras, pierwotnie opracowany jako osobna biblioteka, zyskał popularność dzięki swojej prostocie i łatwości użytkowania. Dzięki TensorFlow 2.0 Keras jest ściśle zintegrowany z ekosystemem TensorFlow, co czyni go zalecanym interfejsem API w większości przypadków użycia. Ta integracja pozwala użytkownikom wykorzystać prostotę i elastyczność Keras, jednocześnie korzystając z szerokich możliwości TensorFlow.
Kolejnym ważnym aspektem TensorFlow 2.0 jest przyjęcie Eager Execution jako domyślnego trybu działania. Eager Execution umożliwia użytkownikom ocenę operacji natychmiast po ich wywołaniu, zamiast definiowania wykresu obliczeniowego i uruchamiania go później. Ten tryb dynamicznego wykonywania zapewnia bardziej intuicyjne programowanie, umożliwiając łatwiejsze debugowanie i szybsze tworzenie prototypów. Ponadto Eager Execution ułatwia korzystanie z instrukcji przepływu sterowania, takich jak pętle i instrukcje warunkowe, które wcześniej były trudne do zaimplementowania w TensorFlow.
Łącząc Keras i Eager Execution, TensorFlow 2.0 upraszcza proces budowania, trenowania i wdrażania modeli głębokiego uczenia. Deweloperzy mogą używać wysokiego poziomu Keras API do definiowania swoich modeli, wykorzystując przyjazną dla użytkownika składnię i obszerny zestaw gotowych warstw i modeli. Następnie mogą bezproblemowo zintegrować te modele z operacjami i funkcjami niższego poziomu TensorFlow. Ta integracja pozwala na większą elastyczność i dostosowywanie, umożliwiając użytkownikom precyzyjne dostrojenie modeli i włączenie zaawansowanych funkcji do ich przepływów pracy.
Ponadto TensorFlow 2.0 wprowadza koncepcję o nazwie „tf.function”, która umożliwia użytkownikom optymalizację kodu poprzez automatyczne konwertowanie funkcji Pythona na wysoce wydajne wykresy TensorFlow. Ta funkcja wykorzystuje zalety zarówno Keras, jak i Eager Execution, ponieważ użytkownicy mogą pisać swój kod w bardziej Pythonicznym i imperatywnym stylu, jednocześnie korzystając z optymalizacji wydajności zapewnianej przez statyczne wykonywanie wykresów TensorFlow.
Aby zilustrować, w jaki sposób TensorFlow 2.0 łączy funkcje Keras i Eager Execution, rozważmy następujący przykład:
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)
W tym przykładzie najpierw importujemy TensorFlow i moduł Keras. Definiujemy prosty model sieci neuronowej z wykorzystaniem Keras Sequential API, który składa się z dwóch warstw ukrytych z aktywacją ReLU oraz warstwy wyjściowej z aktywacją softmax. Następnie włączamy Eager Execution za pomocą funkcji `tf.compat.v1.enable_eager_execution()`.
Następnie tworzymy przykładowy tensor wejściowy przy użyciu losowej funkcji normalnej TensorFlow. Na koniec przekazujemy dane wejściowe przez model, aby uzyskać prognozy wyjściowe. Ponieważ używamy Eager Execution, operacje są wykonywane natychmiast i możemy bezpośrednio wydrukować dane wyjściowe.
Uruchamiając ten kod w TensorFlow 2.0, możemy skorzystać z prostoty i wyrazistości Keras do zdefiniowania naszego modelu, jednocześnie korzystając z natychmiastowego wykonania i interaktywnego charakteru Eager Execution.
TensorFlow 2.0 łączy funkcje Keras i Eager Execution, aby zapewnić wydajne i przyjazne dla użytkownika środowisko głębokiego uczenia się. Integracja Keras jako oficjalnego interfejsu API wysokiego poziomu upraszcza proces budowania i uczenia modeli, a Eager Execution zwiększa interaktywność i elastyczność. Ta kombinacja umożliwia programistom i badaczom wydajną aktualizację istniejącego kodu do TensorFlow 2.0 i wykorzystanie jego zaawansowanych możliwości.
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