TensorFlow 2.0, TensorFlow'n uusin versio, yhdistää Kerasin ja Eager Executionin ominaisuudet tarjotakseen käyttäjäystävällisemmän ja tehokkaamman syväoppimiskehyksen. Keras on korkean tason hermoverkkojen API, kun taas Eager Execution mahdollistaa toimintojen välittömän arvioinnin, mikä tekee TensorFlow'sta interaktiivisemman ja intuitiivisemman. Tämä yhdistelmä tuo useita etuja kehittäjille ja tutkijoille, mikä parantaa yleistä TensorFlow-kokemusta.
Yksi TensorFlow 2.0:n avainominaisuuksista on Kerasin integrointi viralliseksi korkean tason API:ksi. Alun perin erilliseksi kirjastoksi kehitetty Keras sai suosiota yksinkertaisuutensa ja helppokäyttöisyytensä ansiosta. TensorFlow 2.0:n avulla Keras on integroitu tiiviisti TensorFlow-ekosysteemiin, joten se on suositeltu API useimpiin käyttötapauksiin. Tämän integroinnin avulla käyttäjät voivat hyödyntää Kerasin yksinkertaisuutta ja joustavuutta samalla, kun he voivat hyötyä TensorFlown laajoista ominaisuuksista.
Toinen tärkeä näkökohta TensorFlow 2.0:ssa on Eager Executionin käyttöönotto oletustoimintatapana. Eager Executionin avulla käyttäjät voivat arvioida operaatioita välittömästi niiden kutsuessa sen sijaan, että määrittäisivät laskennallisen kuvaajan ja suorittaisivat sen myöhemmin. Tämä dynaaminen suoritustila tarjoaa intuitiivisemman ohjelmointikokemuksen, mikä mahdollistaa helpomman virheenkorjauksen ja nopeamman prototyyppien valmistuksen. Lisäksi Eager Execution helpottaa ohjausvirtalausekkeiden, kuten silmukoiden ja ehdollisten lausekkeiden käyttöä, jotka olivat aiemmin haastavia toteuttaa TensorFlow'ssa.
Yhdistämällä Kerasin ja Eager Executionin TensorFlow 2.0 yksinkertaistaa syväoppimismallien rakentamista, koulutusta ja käyttöönottoa. Kehittäjät voivat käyttää korkean tason Keras API:ta malliensa määrittämiseen hyödyntäen sen käyttäjäystävällistä syntaksia ja laajaa valmiiksi rakennettujen tasojen ja mallien sarjaa. He voivat sitten integroida nämä mallit saumattomasti TensorFlow'n alemman tason toimintoihin ja toimintoihin. Tämä integrointi mahdollistaa suuremman joustavuuden ja mukauttamisen, jolloin käyttäjät voivat hienosäätää mallejaan ja sisällyttää edistyneitä ominaisuuksia työnkulkuihinsa.
Lisäksi TensorFlow 2.0 esittelee konseptin nimeltä "tf.function", jonka avulla käyttäjät voivat optimoida koodinsa muuntamalla Python-funktiot automaattisesti erittäin tehokkaiksi TensorFlow-kaavioiksi. Tämä ominaisuus hyödyntää sekä Kerasin että Eager Executionin etuja, sillä käyttäjät voivat kirjoittaa koodinsa pythonisemmalla ja pakottavammalla tyylillä samalla, kun he hyötyvät TensorFlow'n staattisen graafin suorituskyvyn tarjoamista suorituskyvyn optimoinneista.
Havainnollistaaksesi, kuinka TensorFlow 2.0 yhdistää Kerasin ja Eager Executionin ominaisuudet, katso seuraava esimerkki:
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)
Tässä esimerkissä tuomme ensin TensorFlow- ja Keras-moduulin. Määrittelemme Keras Sequential API:lla yksinkertaisen hermoverkkomallin, joka koostuu kahdesta ReLU-aktivoidusta piilokerroksesta ja softmax-aktivoidusta lähtökerroksesta. Otamme sitten käyttöön Eager Execution -toiminnon käyttämällä toimintoa `tf.compat.v1.enable_eager_execution().
Seuraavaksi luomme näytesyöttötensorin käyttämällä TensorFlow'n satunnaista normaalifunktiota. Lopuksi välitämme syötteen mallin läpi tulosennusteiden saamiseksi. Koska käytämme Eager Execution -ohjelmaa, toiminnot suoritetaan välittömästi ja voimme tulostaa tulosteen suoraan.
Suorittamalla tämän koodin TensorFlow 2.0:ssa, voimme hyödyntää Kerasin yksinkertaisuutta ja ilmekkyyttä mallin määrittämisessä, samalla kun hyödymme Eager Executionin välittömästä toteutuksesta ja interaktiivisesta luonteesta.
TensorFlow 2.0 yhdistää Kerasin ja Eager Executionin ominaisuudet tarjotakseen tehokkaan ja käyttäjäystävällisen syvän oppimiskehyksen. Kerasin integrointi viralliseksi korkean tason API:ksi yksinkertaistaa mallien rakentamis- ja koulutusprosessia, kun taas Eager Execution lisää interaktiivisuutta ja joustavuutta. Tämän yhdistelmän avulla kehittäjät ja tutkijat voivat tehokkaasti päivittää olemassa olevan koodinsa TensorFlow 2.0:ksi ja hyödyntää sen edistyneitä ominaisuuksia.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/TFF TensorFlow -perusteet:
- Kuinka voidaan käyttää upotuskerrosta määrittämään automaattisesti oikeat akselit sanojen vektoreiden esittämiseen?
- Mikä on max poolingin tarkoitus CNN:ssä?
- Miten konvoluutiohermoverkon (CNN) piirteiden erotusprosessia sovelletaan kuvantunnistukseen?
- Onko tarpeen käyttää asynkronista oppimistoimintoa koneoppimismalleissa, jotka toimivat TensorFlow.js:ssa?
- Mikä on TensorFlow Keras Tokenizer API:n suurin sanamäärä -parametri?
- Voidaanko TensorFlow Keras Tokenizer API:ta käyttää yleisimpien sanojen löytämiseen?
- Mikä on TOCO?
- Mikä on suhde useiden aikakausien välillä koneoppimismallissa ja mallin suorittamisen ennusteen tarkkuudella?
- Tuottaako TensorFlow'n Neural Structured Learningin paketin naapurien API lisätyn harjoitustietojoukon luonnolliseen graafitietoon?
- Mikä on TensorFlow'n Neural Structured Learning -paketin naapurien API?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentalsissa