TensorFlow 2.0, die nuutste weergawe van TensorFlow, kombineer die kenmerke van Keras en Eager Execution om 'n meer gebruikersvriendelike en doeltreffende diepleerraamwerk te verskaf. Keras is 'n hoëvlak neurale netwerk-API, terwyl Eager Execution onmiddellike evaluering van bedrywighede moontlik maak, wat TensorFlow meer interaktief en intuïtief maak. Hierdie kombinasie bring verskeie voordele vir ontwikkelaars en navorsers in, wat die algehele TensorFlow-ervaring verbeter.
Een van die sleutelkenmerke van TensorFlow 2.0 is die integrasie van Keras as die amptelike hoëvlak-API. Keras, wat oorspronklik as 'n aparte biblioteek ontwikkel is, het gewild geword as gevolg van sy eenvoud en gebruiksgemak. Met TensorFlow 2.0 is Keras stewig geïntegreer in die TensorFlow-ekosisteem, wat dit die aanbevole API vir die meeste gebruiksgevalle maak. Hierdie integrasie stel gebruikers in staat om die eenvoud en buigsaamheid van Keras te benut terwyl hulle voordeel trek uit die uitgebreide vermoëns van TensorFlow.
Nog 'n belangrike aspek van TensorFlow 2.0 is die aanvaarding van Eager Execution as die verstek werkingsmodus. Eager Execution stel gebruikers in staat om bedrywighede onmiddellik te evalueer soos dit genoem word, eerder as om 'n berekeningsgrafiek te definieer en dit later uit te voer. Hierdie dinamiese uitvoeringsmodus bied 'n meer intuïtiewe programmeringservaring, wat makliker ontfouting en vinniger prototipering moontlik maak. Boonop fasiliteer Eager Execution die gebruik van beheervloeistellings soos lusse en voorwaardes, wat voorheen uitdagend was om in TensorFlow te implementeer.
Deur Keras en Eager Execution te kombineer, vereenvoudig TensorFlow 2.0 die proses van die bou, opleiding en implementering van diepleermodelle. Ontwikkelaars kan die hoëvlak Keras API gebruik om hul modelle te definieer, met voordeel van sy gebruikersvriendelike sintaksis en uitgebreide stel voorafgeboude lae en modelle. Hulle kan dan hierdie modelle naatloos integreer met TensorFlow se laer-vlak bedrywighede en funksionaliteite. Hierdie integrasie maak voorsiening vir groter buigsaamheid en aanpassing, wat gebruikers in staat stel om hul modelle te verfyn en gevorderde kenmerke in hul werkvloeie in te sluit.
Verder stel TensorFlow 2.0 'n konsep bekend genaamd "tf.function," wat gebruikers toelaat om hul kode te optimaliseer deur Python-funksies outomaties in hoogs doeltreffende TensorFlow-grafieke om te skakel. Hierdie kenmerk maak gebruik van die voordele van beide Keras en Eager Execution, aangesien gebruikers hul kode in 'n meer pytoniese en noodsaaklike styl kan skryf, terwyl hulle steeds voordeel trek uit die werkverrigtingoptimalisasies wat deur TensorFlow se statiese grafiekuitvoering verskaf word.
Om te illustreer hoe TensorFlow 2.0 die kenmerke van Keras en Eager Execution kombineer, oorweeg die volgende voorbeeld:
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)
In hierdie voorbeeld voer ons eers TensorFlow en die Keras-module in. Ons definieer 'n eenvoudige neurale netwerkmodel met behulp van die Keras Sequential API, wat bestaan uit twee versteekte lae met ReLU-aktivering en 'n uitsetlaag met softmax-aktivering. Ons aktiveer dan Eager Execution deur die `tf.compat.v1.enable_eager_execution()`-funksie te gebruik.
Vervolgens skep ons 'n voorbeeldinvoertensor deur TensorFlow se ewekansige normale funksie te gebruik. Laastens gee ons die insette deur die model om die uitsetvoorspellings te verkry. Aangesien ons Eager Execution gebruik, word die bewerkings onmiddellik uitgevoer, en ons kan die uitvoer direk druk.
Deur hierdie kode in TensorFlow 2.0 uit te voer, kan ons voordeel trek uit die eenvoud en ekspressiwiteit van Keras om ons model te definieer, terwyl ons voordeel trek uit die onmiddellike uitvoering en interaktiewe aard van Eager Execution.
TensorFlow 2.0 kombineer die kenmerke van Keras en Eager Execution om 'n kragtige en gebruikersvriendelike diepleerraamwerk te bied. Die integrasie van Keras as die amptelike hoëvlak-API vergemaklik die proses van bou en opleiding van modelle, terwyl Eager Execution interaktiwiteit en buigsaamheid verbeter. Hierdie kombinasie stel ontwikkelaars en navorsers in staat om hul bestaande kode doeltreffend na TensorFlow 2.0 op te gradeer en voordeel te trek uit sy gevorderde vermoëns.
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