Ang TensorFlow 2.0 ay isang sikat at malawakang ginagamit na open-source na framework para sa machine learning at deep learning na binuo ng Google. Nag-aalok ito ng isang hanay ng mga pangunahing tampok na ginagawa itong parehong madaling gamitin at mahusay para sa iba't ibang mga application sa larangan ng artificial intelligence. Sa sagot na ito, tutuklasin namin ang mga pangunahing tampok na ito nang detalyado, na itinatampok ang kanilang didaktikong halaga at nagbibigay ng makatotohanang kaalaman upang suportahan ang kanilang kahalagahan.
1. Sabik na Pagpapatupad: Ang isa sa mga pangunahing pagpapabuti sa TensorFlow 2.0 ay ang pagpapatibay ng sabik na pagpapatupad bilang default na mode. Ang sabik na pagpapatupad ay nagbibigay-daan para sa agarang pagsusuri ng mga operasyon, na ginagawang mas madali ang pag-debug at pag-unawa sa gawi ng code. Tinatanggal nito ang pangangailangan para sa isang hiwalay na session at pinapasimple ang pangkalahatang modelo ng programming. Ang feature na ito ay partikular na mahalaga para sa mga nagsisimula dahil nagbibigay ito ng mas intuitive at interactive na karanasan habang nagsusulat ng mga modelo ng machine learning.
Halimbawa:
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 Integration: Ang TensorFlow 2.0 ay mahigpit na sumasama sa Keras, isang high-level na neural networks API. Nagbibigay ang Keras ng user-friendly at modular na interface para sa pagbuo ng mga deep learning model. Sa TensorFlow 2.0, ang Keras ay ngayon ang opisyal na mataas na antas ng API para sa TensorFlow, na nag-aalok ng isang pinasimple at pare-parehong paraan upang tukuyin, sanayin, at i-deploy ang mga modelo. Ang pagsasamang ito ay nagpapahusay sa kadalian ng paggamit at nagbibigay-daan para sa mabilis na prototyping at eksperimento.
Halimbawa:
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. Pinasimpleng API: Nagbibigay ang TensorFlow 2.0 ng pinasimpleng API na nagpapababa ng pagiging kumplikado at nagpapahusay sa pagiging madaling mabasa. Ang API ay muling idinisenyo upang maging mas intuitive at pare-pareho, na ginagawang mas madaling matutunan at gamitin. Inaalis ng bagong API ang pangangailangan para sa tahasang kontrol na mga dependency at mga koleksyon ng graph, na pinapasimple ang code at binabawasan ang boilerplate. Ang pagpapasimple na ito ay kapaki-pakinabang para sa mga nagsisimula dahil binabawasan nito ang curve ng pagkatuto at nagbibigay-daan para sa mas mabilis na pagbuo ng mga modelo ng machine learning.
Halimbawa:
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. Pinahusay na Deployment ng Modelo: Ipinakilala ng TensorFlow 2.0 ang TensorFlow SavedModel, isang serialization na format para sa mga modelong TensorFlow. Pinapadali ng SavedModel ang pag-save, pag-load, at pag-deploy ng mga modelo sa iba't ibang platform at kapaligiran. Nilalaman nito ang arkitektura, mga variable, at computation graph ng modelo, na nagbibigay-daan para sa madaling pagbabahagi at paghahatid ng modelo. Ang feature na ito ay mahalaga para sa mga baguhan at may karanasang practitioner, dahil pinapasimple nito ang proseso ng pag-deploy ng mga modelo sa mga setting ng produksyon.
Halimbawa:
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: Ang TensorFlow 2.0 ay nagbibigay ng TensorFlow Datasets (TFDS) module, na nagpapasimple sa proseso ng paglo-load at preprocessing ng mga dataset. Nag-aalok ang TFDS ng koleksyon ng mga karaniwang ginagamit na dataset, kasama ang mga standardized na API para sa pag-access at pagmamanipula sa mga ito. Ang tampok na ito ay partikular na kapaki-pakinabang para sa mga nagsisimula dahil inaalis nito ang pangangailangan para sa manu-manong paunang pagproseso ng data at nagbibigay-daan para sa mabilis na pag-eksperimento sa iba't ibang mga dataset.
Halimbawa:
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)
Nag-aalok ang TensorFlow 2.0 ng ilang pangunahing feature na ginagawa itong madaling gamitin at mahusay na framework para sa machine learning. Ang pagpapatibay ng sabik na pagpapatupad, pagsasama sa Keras, pinasimple na API, pinahusay na pag-deploy ng modelo, at TensorFlow Datasets ay nagbibigay ng mas intuitive at mahusay na kapaligiran para sa pagbuo ng mga modelo ng machine learning. Pinapahusay ng mga feature na ito ang didactic na halaga ng TensorFlow 2.0, na ginagawa itong naa-access sa mga baguhan habang tumutugon din sa mga pangangailangan ng mga may karanasang practitioner.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Paano magagamit ng isang tao ang isang layer ng pag-embed upang awtomatikong magtalaga ng mga wastong axes para sa isang plot ng representasyon ng mga salita bilang mga vector?
- Ano ang layunin ng max pooling sa isang CNN?
- Paano inilalapat ang proseso ng pagkuha ng tampok sa isang convolutional neural network (CNN) sa pagkilala ng imahe?
- Kailangan bang gumamit ng asynchronous learning function para sa mga machine learning model na tumatakbo sa TensorFlow.js?
- Ano ang maximum na bilang ng mga salita ng parameter ng TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Maaari bang magamit ang TensorFlow Keras Tokenizer API upang mahanap ang pinakamadalas na salita?
- Ano ang TOCO?
- Ano ang kaugnayan sa pagitan ng ilang panahon sa isang machine learning model at ang katumpakan ng hula mula sa pagpapatakbo ng modelo?
- Gumagawa ba ang pack neighbors API sa Neural Structured Learning ng TensorFlow ng augmented training dataset batay sa natural na data ng graph?
- Ano ang pack neighbors API sa Neural Structured Learning ng TensorFlow ?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals