A TensorFlow 2.0, a TensorFlow legújabb verziója a Keras és az Eager Execution szolgáltatásait egyesíti, hogy felhasználóbarátabb és hatékonyabb mély tanulási keretrendszert biztosítson. A Keras egy magas szintű neurális hálózati API, míg az Eager Execution lehetővé teszi a műveletek azonnali kiértékelését, így a TensorFlow interaktívabb és intuitívabb. Ez a kombináció számos előnnyel jár a fejlesztők és kutatók számára, javítva a TensorFlow általános élményét.
A TensorFlow 2.0 egyik legfontosabb jellemzője a Keras integrálása a hivatalos magas szintű API-ként. Az eredetileg külön könyvtárként kifejlesztett Keras egyszerűsége és könnyű kezelhetősége miatt vált népszerűvé. A TensorFlow 2.0-val a Keras szorosan integrálódik a TensorFlow ökoszisztémába, így ez az ajánlott API a legtöbb felhasználási esetre. Ez az integráció lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy kihasználják a Keras egyszerűségét és rugalmasságát, miközben kihasználják a TensorFlow széleskörű képességeit.
A TensorFlow 2.0 másik fontos szempontja az Eager Execution elfogadása alapértelmezett működési módként. Az Eager Execution lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy azonnal kiértékeljék a műveleteket, amikor azokat hívják, ahelyett, hogy számítási gráfot határoznának meg és futtatnának később. Ez a dinamikus végrehajtási mód intuitívabb programozási élményt biztosít, lehetővé téve a könnyebb hibakeresést és gyorsabb prototípuskészítést. Ezenkívül az Eager Execution megkönnyíti az olyan vezérlőfolyamat-utasítások használatát, mint a hurkok és a feltételes feltételek, amelyeket korábban nehéz volt megvalósítani a TensorFlow-ban.
A Keras és az Eager Execution kombinálásával a TensorFlow 2.0 leegyszerűsíti a mély tanulási modellek felépítésének, betanításának és telepítésének folyamatát. A fejlesztők a magas szintű Keras API-t használhatják modelljeik meghatározásához, kihasználva annak felhasználóbarát szintaxisát, valamint az előre elkészített rétegek és modellek kiterjedt készletét. Ezután zökkenőmentesen integrálhatják ezeket a modelleket a TensorFlow alacsonyabb szintű műveleteivel és funkcióival. Ez az integráció nagyobb rugalmasságot és testreszabást tesz lehetővé, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy finomhangolják modelleiket, és fejlett funkciókat építsenek be munkafolyamataikba.
Ezenkívül a TensorFlow 2.0 bevezeti a "tf.function" nevű koncepciót, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy optimalizálják kódjukat azáltal, hogy a Python függvényeket automatikusan rendkívül hatékony TensorFlow grafikonokká alakítják át. Ez a funkció a Keras és az Eager Execution előnyeit egyaránt kihasználja, mivel a felhasználók Pythonic és imperatív stílusban írhatják meg kódjukat, miközben továbbra is élvezhetik a TensorFlow statikus gráfvégrehajtása által biztosított teljesítményoptimalizálást.
Annak szemléltetésére, hogy a TensorFlow 2.0 hogyan egyesíti a Keras és az Eager Execution szolgáltatásait, nézze meg a következő példát:
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)
Ebben a példában először importáljuk a TensorFlow-t és a Keras modult. Egy egyszerű neurális hálózati modellt definiálunk a Keras Sequential API segítségével, amely két rejtett rétegből áll ReLU aktiválással és egy kimeneti rétegből softmax aktiválással. Ezután engedélyezzük az Eager Executiont a `tf.compat.v1.enable_eager_execution()` függvény segítségével.
Ezután létrehozunk egy minta bemeneti tenzort a TensorFlow véletlenszerű normálfüggvényével. Végül átadjuk a bemenetet a modellen, hogy megkapjuk a kimeneti előrejelzéseket. Mivel az Eager Execution-t használjuk, a műveletek azonnal végrehajtásra kerülnek, és közvetlenül kinyomtathatjuk a kimenetet.
Ha ezt a kódot TensorFlow 2.0-ban futtatjuk, kihasználhatjuk a Keras egyszerűségét és kifejezőképességét a modellünk meghatározásához, miközben élvezhetjük az Eager Execution azonnali végrehajtását és interaktív jellegét.
A TensorFlow 2.0 egyesíti a Keras és az Eager Execution szolgáltatásait, hogy hatékony és felhasználóbarát mély tanulási keretrendszert biztosítson. A Keras hivatalos magas szintű API-ként való integrációja leegyszerűsíti a modellek építésének és betanításának folyamatát, míg az Eager Execution fokozza az interaktivitást és a rugalmasságot. Ez a kombináció lehetővé teszi a fejlesztők és kutatók számára, hogy hatékonyan frissítsék meglévő kódjukat TensorFlow 2.0-ra, és kihasználják annak fejlett képességeit.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/TFF TensorFlow alapjai:
- Hogyan lehet egy beágyazási réteget használni, hogy automatikusan hozzárendelje a megfelelő tengelyeket a szavak vektorként történő ábrázolásához?
- Mi a célja a maximális összevonásnak a CNN-ben?
- Hogyan alkalmazzák a konvolúciós neurális hálózatban (CNN) a jellemzők kinyerési folyamatát a képfelismerésre?
- Szükséges-e aszinkron tanulási függvényt használni a TensorFlow.js-ban futó gépi tanulási modellekhez?
- Mi a TensorFlow Keras Tokenizer API maximális szavak száma paraméter?
- Használható a TensorFlow Keras Tokenizer API a leggyakoribb szavak megtalálására?
- Mi az a TOCO?
- Mi a kapcsolat a gépi tanulási modell számos korszaka és a modell futtatásából származó előrejelzés pontossága között?
- A TensorFlow Neural Structured Learning programjában a pack szomszédok API létrehoz egy kibővített képzési adatkészletet a természetes gráfadatok alapján?
- Mi az a pack szomszédok API a TensorFlow neurális strukturált tanulásában?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals oldalon