A TensorFlow 2.0 egy népszerű és széles körben használt nyílt forráskódú keretrendszer a gépi tanuláshoz és a mély tanuláshoz, amelyet a Google fejlesztett ki. Számos kulcsfontosságú funkciót kínál, amelyek könnyen használhatóvá és hatékonysá teszik a mesterséges intelligencia területén alkalmazott különféle alkalmazásokhoz. Ebben a válaszban részletesen feltárjuk ezeket a kulcsfontosságú jellemzőket, kiemelve didaktikai értéküket, és tényszerű ismereteket adunk a fontosságuk alátámasztására.
1. Buzgó végrehajtás: A TensorFlow 2.0 egyik fő fejlesztése a lelkes végrehajtás elfogadása alapértelmezett módként. A lelkes végrehajtás lehetővé teszi a műveletek azonnali kiértékelését, megkönnyítve a hibakeresést és a kód viselkedésének megértését. Kiküszöböli a külön munkamenet szükségességét, és leegyszerűsíti az általános programozási modellt. Ez a funkció különösen értékes a kezdők számára, mivel intuitívabb és interaktívabb élményt nyújt a gépi tanulási modellek írása közben.
Példa:
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)
output:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. Keras integráció: A TensorFlow 2.0 szorosan integrálódik a Keras-szal, egy magas szintű neurális hálózati API-val. A Keras felhasználóbarát és moduláris felületet biztosít a mély tanulási modellek felépítéséhez. A TensorFlow 2.0-val a Keras immár a TensorFlow hivatalos magas szintű API-ja, amely egyszerűsített és konzisztens módot kínál a modellek meghatározására, betanítására és üzembe helyezésére. Ez az integráció megkönnyíti a használatot, és gyors prototípuskészítést és kísérletezést tesz lehetővé.
Példa:
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. Egyszerűsített API: A TensorFlow 2.0 egyszerűsített API-t biztosít, amely csökkenti a bonyolultságot és javítja az olvashatóságot. Az API-t újratervezték, hogy intuitívabb és következetesebb legyen, megkönnyítve a tanulást és a használatát. Az új API kiküszöböli az explicit vezérlési függőségek és grafikongyűjtemények szükségességét, leegyszerűsíti a kódot és csökkenti a sablont. Ez az egyszerűsítés a kezdők számára előnyös, mivel csökkenti a tanulási görbét, és lehetővé teszi a gépi tanulási modellek gyorsabb fejlesztését.
Példa:
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)
output:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. Továbbfejlesztett modelltelepítés: A TensorFlow 2.0 bemutatja a TensorFlow SavedModel-t, a TensorFlow modellek szerializációs formátumát. A SavedModel megkönnyíti a modellek mentését, betöltését és üzembe helyezését különböző platformokon és környezetekben. Magába foglalja a modell architektúráját, a változókat és a számítási grafikont, lehetővé téve a modell egyszerű megosztását és kiszolgálását. Ez a funkció kezdők és tapasztalt szakemberek számára egyaránt értékes, mivel leegyszerűsíti a modellek üzembe helyezésének folyamatát az éles környezetben.
Példa:
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: A TensorFlow 2.0 biztosítja a TensorFlow Datasets (TFDS) modult, amely leegyszerűsíti az adatkészletek betöltésének és előfeldolgozásának folyamatát. A TFDS általánosan használt adatkészletek gyűjteményét kínálja, valamint szabványosított API-kat a hozzáféréshez és azok kezeléséhez. Ez a funkció különösen hasznos a kezdők számára, mivel szükségtelenné teszi a kézi adat-előfeldolgozást, és lehetővé teszi a gyors kísérletezést a különböző adatkészletekkel.
Példa:
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)
A TensorFlow 2.0 számos kulcsfontosságú funkciót kínál, amelyek könnyen használható és hatékony keretrendszerré teszik a gépi tanuláshoz. A lelkes végrehajtás, a Keras-szal való integráció, az egyszerűsített API, a továbbfejlesztett modelltelepítés és a TensorFlow-adatkészletek intuitívabb és hatékonyabb környezetet biztosítanak a gépi tanulási modellek fejlesztéséhez. Ezek a funkciók növelik a TensorFlow 2.0 didaktikai értékét, így elérhetővé teszik a kezdők számára, miközben a tapasztalt szakemberek igényeit is kielégítik.
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