TensorFlow 2.0 is 'n gewilde en algemeen gebruikte oopbronraamwerk vir masjienleer en diep leer wat deur Google ontwikkel is. Dit bied 'n reeks sleutelkenmerke wat dit maklik maak om te gebruik en kragtig maak vir verskeie toepassings op die gebied van kunsmatige intelligensie. In hierdie antwoord sal ons hierdie sleutelkenmerke in detail ondersoek, hul didaktiese waarde uitlig en feitelike kennis verskaf om hul belangrikheid te ondersteun.
1. Gretig uitvoering: Een van die groot verbeterings in TensorFlow 2.0 is die aanvaarding van gretige uitvoering as die verstekmodus. Gretige uitvoering maak voorsiening vir onmiddellike evaluering van bedrywighede, wat dit makliker maak om die gedrag van die kode te ontfout en te verstaan. Dit skakel die behoefte aan 'n aparte sessie uit en vereenvoudig die algehele programmeringsmodel. Hierdie kenmerk is veral waardevol vir beginners, aangesien dit 'n meer intuïtiewe en interaktiewe ervaring bied terwyl masjienleermodelle geskryf word.
voorbeeld:
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)
Uitgawe:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. Keras-integrasie: TensorFlow 2.0 integreer styf met Keras, 'n hoëvlak neurale netwerk-API. Keras bied 'n gebruikersvriendelike en modulêre koppelvlak vir die bou van diepleermodelle. Met TensorFlow 2.0 is Keras nou die amptelike hoëvlak API vir TensorFlow, wat 'n vereenvoudigde en konsekwente manier bied om modelle te definieer, op te lei en te ontplooi. Hierdie integrasie verhoog die gebruiksgemak en maak voorsiening vir vinnige prototipering en eksperimentering.
voorbeeld:
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. Vereenvoudigde API: TensorFlow 2.0 bied 'n vereenvoudigde API wat kompleksiteit verminder en leesbaarheid verbeter. Die API is herontwerp om meer intuïtief en konsekwent te wees, wat dit makliker maak om te leer en te gebruik. Die nuwe API skakel die behoefte aan eksplisiete beheerafhanklikhede en grafiekversamelings uit, wat die kode vereenvoudig en boilerplate verminder. Hierdie vereenvoudiging is voordelig vir beginners, aangesien dit die leerkurwe verminder en die vinniger ontwikkeling van masjienleermodelle moontlik maak.
voorbeeld:
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)
Uitgawe:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. Verbeterde modelontplooiing: TensorFlow 2.0 stel TensorFlow SavedModel bekend, 'n serialiseringsformaat vir TensorFlow-modelle. SavedModel maak dit makliker om modelle oor verskillende platforms en omgewings te stoor, te laai en te ontplooi. Dit omsluit die model se argitektuur, veranderlikes en berekeningsgrafiek, wat dit moontlik maak om model te deel en te bedien. Hierdie kenmerk is waardevol vir beide beginners en ervare praktisyns, aangesien dit die proses om modelle in produksie-instellings te ontplooi vereenvoudig.
voorbeeld:
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-datastelle: TensorFlow 2.0 verskaf die TensorFlow-datastelle (TFDS)-module, wat die proses van laai en voorafverwerking van datastelle vergemaklik. TFDS bied 'n versameling algemeen gebruikte datastelle, saam met gestandaardiseerde API's vir toegang tot en manipulering daarvan. Hierdie kenmerk is veral nuttig vir beginners aangesien dit die behoefte aan handmatige datavoorverwerking uitskakel en dit moontlik maak vir vinnige eksperimentering met verskillende datastelle.
voorbeeld:
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 bied verskeie sleutelkenmerke wat dit 'n maklik-om-te-gebruik en kragtige raamwerk vir masjienleer maak. Die aanvaarding van gretige uitvoering, integrasie met Keras, vereenvoudigde API, verbeterde model-ontplooiing en TensorFlow-datastelle bied 'n meer intuïtiewe en doeltreffende omgewing vir die ontwikkeling van masjienleermodelle. Hierdie kenmerke verhoog die didaktiese waarde van TensorFlow 2.0, wat dit toeganklik maak vir beginners terwyl dit ook in die behoeftes van ervare praktisyns voorsien.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hoe kan 'n mens 'n inbeddingslaag gebruik om outomaties behoorlike asse toe te ken vir 'n plot van voorstelling van woorde as vektore?
- Wat is die doel van maksimum poel in 'n CNN?
- Hoe word die kenmerk-onttrekkingsproses in 'n konvolusionele neurale netwerk (CNN) toegepas op beeldherkenning?
- Is dit nodig om 'n asynchrone leerfunksie te gebruik vir masjienleermodelle wat in TensorFlow.js loop?
- Wat is die TensorFlow Keras Tokenizer API maksimum aantal woorde parameter?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API gebruik word om die mees algemene woorde te vind?
- Wat is TOCO?
- Wat is die verwantskap tussen 'n aantal tydperke in 'n masjienleermodel en die akkuraatheid van voorspelling van die loop van die model?
- Produseer die pakket bure API in Neural Structured Learning van TensorFlow 'n uitgebreide opleidingsdatastel gebaseer op natuurlike grafiekdata?
- Wat is die pakket bure API in neurale gestruktureerde leer van TensorFlow?
Sien meer vrae en antwoorde in EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals