TensorFlow 2.0 er et populært og mye brukt åpen kildekode-rammeverk for maskinlæring og dyp læring utviklet av Google. Den tilbyr en rekke nøkkelfunksjoner som gjør den både enkel å bruke og kraftig for ulike applikasjoner innen kunstig intelligens. I dette svaret vil vi utforske disse nøkkeltrekkene i detalj, fremheve deres didaktiske verdi og gi faktakunnskap for å støtte deres betydning.
1. Ivrig utførelse: En av de største forbedringene i TensorFlow 2.0 er bruken av ivrig utførelse som standardmodus. Ivrig utførelse gir mulighet for umiddelbar evaluering av operasjoner, noe som gjør det lettere å feilsøke og forstå oppførselen til koden. Det eliminerer behovet for en separat økt og forenkler den generelle programmeringsmodellen. Denne funksjonen er spesielt verdifull for nybegynnere siden den gir en mer intuitiv og interaktiv opplevelse mens du skriver maskinlæringsmodeller.
Eksempel:
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)
Utgang:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. Keras-integrasjon: TensorFlow 2.0 integreres tett med Keras, et høyt nivå nevrale nettverk API. Keras gir et brukervennlig og modulært grensesnitt for å bygge dyplæringsmodeller. Med TensorFlow 2.0 er Keras nå det offisielle høynivå API for TensorFlow, og tilbyr en forenklet og konsistent måte å definere, trene og distribuere modeller. Denne integrasjonen øker brukervennligheten og muliggjør rask prototyping og eksperimentering.
Eksempel:
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. Forenklet API: TensorFlow 2.0 gir et forenklet API som reduserer kompleksiteten og forbedrer lesbarheten. API har blitt redesignet for å være mer intuitivt og konsistent, noe som gjør det enklere å lære og bruke. Det nye API-et eliminerer behovet for eksplisitte kontrollavhengigheter og grafsamlinger, forenkler koden og reduserer standarden. Denne forenklingen er gunstig for nybegynnere siden den reduserer læringskurven og gir mulighet for raskere utvikling av maskinlæringsmodeller.
Eksempel:
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)
Utgang:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. Forbedret modellimplementering: TensorFlow 2.0 introduserer TensorFlow SavedModel, et serialiseringsformat for TensorFlow-modeller. SavedModel gjør det enklere å lagre, laste og distribuere modeller på tvers av forskjellige plattformer og miljøer. Den innkapsler modellens arkitektur, variabler og beregningsgraf, noe som muliggjør enkel modelldeling og visning. Denne funksjonen er verdifull for både nybegynnere og erfarne utøvere, siden den forenkler prosessen med å distribuere modeller i produksjonsinnstillinger.
Eksempel:
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-datasett: TensorFlow 2.0 gir TensorFlow-datasett-modulen (TFDS), som forenkler prosessen med å laste og forhåndsbehandle datasett. TFDS tilbyr en samling ofte brukte datasett, sammen med standardiserte API-er for å få tilgang til og manipulere dem. Denne funksjonen er spesielt nyttig for nybegynnere siden den eliminerer behovet for manuell dataforbehandling og muliggjør rask eksperimentering med forskjellige datasett.
Eksempel:
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 tilbyr flere nøkkelfunksjoner som gjør det til et brukervennlig og kraftig rammeverk for maskinlæring. Bruken av ivrig utførelse, integrasjon med Keras, forenklet API, forbedret modellimplementering og TensorFlow-datasett gir et mer intuitivt og effektivt miljø for utvikling av maskinlæringsmodeller. Disse funksjonene forsterker den didaktiske verdien av TensorFlow 2.0, og gjør den tilgjengelig for nybegynnere samtidig som de tilfredsstiller behovene til erfarne utøvere.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hvordan kan man bruke et innebygd lag til å automatisk tildele riktige akser for et plott av representasjon av ord som vektorer?
- Hva er hensikten med maksimal pooling i et CNN?
- Hvordan brukes funksjonsutvinningsprosessen i et konvolusjonelt nevralt nettverk (CNN) på bildegjenkjenning?
- Er det nødvendig å bruke en asynkron læringsfunksjon for maskinlæringsmodeller som kjører i TensorFlow.js?
- Hva er TensorFlow Keras Tokenizer API-parameteren for maksimalt antall ord?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API brukes til å finne de vanligste ordene?
- Hva er TOCO?
- Hva er forholdet mellom en rekke epoker i en maskinlæringsmodell og nøyaktigheten av prediksjon fra å kjøre modellen?
- Produserer pakkens nabo-API i Neural Structured Learning av TensorFlow et utvidet treningsdatasett basert på naturlige grafdata?
- Hva er Pack Neighbors API i Neural Structured Learning av TensorFlow?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals