TensorFlow 2.0 on Googlen kehittämä suosittu ja laajalti käytetty avoimen lähdekoodin kehys koneoppimiseen ja syväoppimiseen. Se tarjoaa joukon avainominaisuuksia, jotka tekevät siitä sekä helppokäyttöisen että tehokkaan erilaisiin tekoälyn alan sovelluksiin. Tässä vastauksessa tutkimme näitä keskeisiä piirteitä yksityiskohtaisesti korostaen niiden didaktista arvoa ja tarjoamalla faktatietoa niiden tärkeyden tueksi.
1. Innokas suoritus: Yksi TensorFlow 2.0:n suurimmista parannuksista on innokkaan suorituksen ottaminen käyttöön oletustilaksi. Innokas suoritus mahdollistaa toimintojen välittömän arvioinnin, mikä helpottaa virheenkorjausta ja koodin toiminnan ymmärtämistä. Se poistaa erillisen istunnon tarpeen ja yksinkertaistaa yleistä ohjelmointimallia. Tämä ominaisuus on erityisen arvokas aloittelijoille, koska se tarjoaa intuitiivisemman ja interaktiivisemman kokemuksen koneoppimismalleja kirjoitettaessa.
Esimerkiksi:
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)
lähtö:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. Keras-integraatio: TensorFlow 2.0 integroituu tiiviisti Kerasin, korkean tason hermoverkkojen API:n kanssa. Keras tarjoaa käyttäjäystävällisen ja modulaarisen käyttöliittymän syväoppimismallien rakentamiseen. TensorFlow 2.0:n avulla Keras on nyt virallinen korkean tason API TensorFlow:lle, joka tarjoaa yksinkertaistetun ja johdonmukaisen tavan määrittää, kouluttaa ja ottaa käyttöön malleja. Tämä integrointi parantaa käytön helppoutta ja mahdollistaa nopean prototyyppien luomisen ja kokeilun.
Esimerkiksi:
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. Yksinkertaistettu API: TensorFlow 2.0 tarjoaa yksinkertaistetun API:n, joka vähentää monimutkaisuutta ja parantaa luettavuutta. API on suunniteltu uudelleen intuitiivisemmaksi ja johdonmukaisemmaksi, mikä helpottaa oppimista ja käyttöä. Uusi API eliminoi eksplisiittisten ohjausriippuvuuksien ja kaaviokokoelmien tarpeen, mikä yksinkertaistaa koodia ja vähentää kattilaa. Tämä yksinkertaistus on hyödyllinen aloittelijoille, koska se vähentää oppimiskäyrää ja mahdollistaa koneoppimismallien nopeamman kehittämisen.
Esimerkiksi:
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)
lähtö:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. Parannettu mallin käyttöönotto: TensorFlow 2.0 esittelee TensorFlow SavedModelin, TensorFlow-mallien sarjoitusmuodon. SavedModel helpottaa mallien tallentamista, lataamista ja käyttöönottoa eri alustoilla ja ympäristöissä. Se kapseloi mallin arkkitehtuurin, muuttujat ja laskentakaavion, mikä mahdollistaa mallin helpon jakamisen ja käytön. Tämä ominaisuus on arvokas sekä aloittelijoille että kokeneille ammattilaisille, koska se yksinkertaistaa mallien käyttöönottoa tuotantoasetuksissa.
Esimerkiksi:
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. TensorFlow Datasets: TensorFlow 2.0 sisältää TensorFlow Datasets (TFDS) -moduulin, joka yksinkertaistaa tietojoukkojen lataus- ja esikäsittelyprosessia. TFDS tarjoaa kokoelman yleisesti käytettyjä tietojoukkoja sekä standardoituja sovellusliittymiä niiden käyttöä ja käsittelyä varten. Tämä ominaisuus on erityisen hyödyllinen aloittelijoille, koska se poistaa manuaalisen tietojen esikäsittelyn tarpeen ja mahdollistaa nopean kokeilun eri tietosarjoilla.
Esimerkiksi:
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 tarjoaa useita keskeisiä ominaisuuksia, jotka tekevät siitä helppokäyttöisen ja tehokkaan koneoppimiskehyksen. Innokas suoritus, Keras-integraatio, yksinkertaistettu API, parannettu mallin käyttöönotto ja TensorFlow-tietojoukot tarjoavat intuitiivisemman ja tehokkaamman ympäristön koneoppimismallien kehittämiseen. Nämä ominaisuudet lisäävät TensorFlow 2.0:n didaktista arvoa tehden siitä aloittelijoille pääsyn samalla, kun se palvelee myös kokeneiden ammattilaisten tarpeita.
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