TensorFlow 2.0, najnovejša različica TensorFlow, združuje funkcije Keras in Eager Execution, da zagotovi uporabniku prijaznejše in učinkovitejše ogrodje globokega učenja. Keras je API za nevronske mreže na visoki ravni, medtem ko Eager Execution omogoča takojšnjo oceno operacij, zaradi česar je TensorFlow bolj interaktiven in intuitiven. Ta kombinacija razvijalcem in raziskovalcem prinaša številne prednosti ter izboljšuje splošno izkušnjo TensorFlow.
Ena od ključnih značilnosti TensorFlow 2.0 je integracija Kerasa kot uradnega API-ja na visoki ravni. Keras, prvotno razvit kot ločena knjižnica, je postal priljubljen zaradi svoje preprostosti in enostavne uporabe. S TensorFlow 2.0 je Keras tesno integriran v ekosistem TensorFlow, zaradi česar je priporočen API za večino primerov uporabe. Ta integracija omogoča uporabnikom, da izkoristijo preprostost in prilagodljivost Kerasa, hkrati pa izkoristijo obsežne zmogljivosti TensorFlow.
Drug pomemben vidik TensorFlow 2.0 je sprejetje Eager Execution kot privzetega načina delovanja. Eager Execution omogoča uporabnikom, da ocenijo operacije takoj, ko so priklicane, namesto da definirajo računski graf in ga zaženejo pozneje. Ta način dinamičnega izvajanja zagotavlja bolj intuitivno izkušnjo programiranja, kar omogoča lažje odpravljanje napak in hitrejše izdelavo prototipov. Poleg tega Eager Execution olajša uporabo stavkov toka nadzora, kot so zanke in pogojniki, ki jih je bilo prej težko implementirati v TensorFlow.
S kombinacijo Kerasa in Eager Execution TensorFlow 2.0 poenostavlja proces gradnje, usposabljanja in uvajanja modelov globokega učenja. Razvijalci lahko za definiranje svojih modelov uporabijo API Keras na visoki ravni, pri čemer izkoristijo njegovo uporabniku prijazno sintakso in obsežen nabor vnaprej izdelanih slojev in modelov. Te modele lahko nato nemoteno integrirajo z operacijami in funkcionalnostmi nižje ravni TensorFlow. Ta integracija omogoča večjo prilagodljivost in prilagajanje, kar uporabnikom omogoča, da natančno prilagodijo svoje modele in vključijo napredne funkcije v svoje poteke dela.
Poleg tega TensorFlow 2.0 uvaja koncept, imenovan "tf.function", ki uporabnikom omogoča, da optimizirajo svojo kodo s samodejno pretvorbo funkcij Python v visoko učinkovite grafe TensorFlow. Ta funkcija izkorišča prednosti Kerasa in Eager Execution, saj lahko uporabniki napišejo svojo kodo v bolj pitonskem in imperativnem slogu, medtem ko še vedno izkoristijo optimizacije zmogljivosti, ki jih zagotavlja izvajanje statičnega grafa TensorFlow.
Za ponazoritev, kako TensorFlow 2.0 združuje funkcije Kerasa in Eager Execution, razmislite o naslednjem primeru:
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 tem primeru najprej uvozimo TensorFlow in modul Keras. Definiramo preprost model nevronske mreže z uporabo Keras Sequential API, ki je sestavljen iz dveh skritih plasti z aktivacijo ReLU in izhodne plasti z aktivacijo softmax. Nato omogočimo Eager Execution s funkcijo `tf.compat.v1.enable_eager_execution()`.
Nato ustvarimo vzorčni vhodni tenzor z uporabo naključne normalne funkcije TensorFlow. Na koncu podamo vhod skozi model, da dobimo izhodne napovedi. Ker uporabljamo Eager Execution, se operacije izvedejo takoj in lahko neposredno natisnemo izhod.
Z izvajanjem te kode v TensorFlow 2.0 lahko izkoristimo preprostost in izraznost Kerasa za definiranje našega modela, hkrati pa izkoristimo takojšnjo izvedbo in interaktivno naravo Eager Execution.
TensorFlow 2.0 združuje funkcije Keras in Eager Execution, da zagotovi zmogljivo in uporabniku prijazno ogrodje globokega učenja. Integracija Kerasa kot uradnega API-ja na visoki ravni poenostavi proces gradnje in modelov usposabljanja, medtem ko Eager Execution izboljša interaktivnost in prilagodljivost. Ta kombinacija omogoča razvijalcem in raziskovalcem, da učinkovito nadgradijo svojo obstoječo kodo na TensorFlow 2.0 in izkoristijo njegove napredne zmogljivosti.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako lahko uporabimo vdelano plast za samodejno dodelitev ustreznih osi za graf predstavitve besed kot vektorjev?
- Kakšen je namen največjega združevanja v CNN?
- Kako se postopek ekstrakcije značilnosti v konvolucijski nevronski mreži (CNN) uporablja za prepoznavanje slik?
- Ali je treba uporabiti funkcijo asinhronega učenja za modele strojnega učenja, ki se izvajajo v TensorFlow.js?
- Kaj je parameter največjega števila besed API-ja TensorFlow Keras Tokenizer?
- Ali je mogoče API TensorFlow Keras Tokenizer uporabiti za iskanje najpogostejših besed?
- Kaj je TOCO?
- Kakšno je razmerje med številom epoh v modelu strojnega učenja in natančnostjo napovedi pri izvajanju modela?
- Ali API za sosednje pakete v Neural Structured Learning of TensorFlow ustvari razširjen nabor podatkov za usposabljanje na podlagi podatkov naravnega grafa?
- Kaj je API za sosednje pakete v nevronsko strukturiranem učenju TensorFlow?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals