Pinagsasama ng TensorFlow 2.0, ang pinakabagong bersyon ng TensorFlow, ang mga feature ng Keras at Eager Execution para makapagbigay ng mas madaling gamitin at mahusay na framework ng deep learning. Ang Keras ay isang high-level na neural networks API, habang ang Eager Execution ay nagbibigay-daan sa agarang pagsusuri ng mga operasyon, na ginagawang mas interactive at intuitive ang TensorFlow. Ang kumbinasyong ito ay nagdudulot ng ilang benepisyo sa mga developer at mananaliksik, na nagpapahusay sa pangkalahatang karanasan sa TensorFlow.
Ang isa sa mga pangunahing tampok ng TensorFlow 2.0 ay ang pagsasama ng Keras bilang opisyal na mataas na antas ng API. Ang Keras, na orihinal na binuo bilang isang hiwalay na aklatan, ay nakakuha ng katanyagan dahil sa pagiging simple at kadalian ng paggamit nito. Sa TensorFlow 2.0, mahigpit na isinama ang Keras sa TensorFlow ecosystem, na ginagawa itong inirerekomendang API para sa karamihan ng mga kaso ng paggamit. Ang pagsasamang ito ay nagbibigay-daan sa mga user na gamitin ang pagiging simple at flexibility ng Keras habang nakikinabang mula sa malawak na kakayahan ng TensorFlow.
Ang isa pang mahalagang aspeto ng TensorFlow 2.0 ay ang paggamit ng Eager Execution bilang default na mode ng operasyon. Ang Eager Execution ay nagbibigay-daan sa mga user na suriin kaagad ang mga operasyon ayon sa tawag sa mga ito, sa halip na tukuyin ang isang computational graph at patakbuhin ito sa ibang pagkakataon. Ang dynamic na execution mode na ito ay nagbibigay ng mas intuitive na karanasan sa programming, na nagbibigay-daan para sa mas madaling pag-debug at mas mabilis na prototyping. Bukod pa rito, pinapadali ng Eager Execution ang paggamit ng mga control flow statement gaya ng mga loop at conditional, na dati ay mahirap ipatupad sa TensorFlow.
Sa pamamagitan ng pagsasama ng Keras at Eager Execution, pinapasimple ng TensorFlow 2.0 ang proseso ng pagbuo, pagsasanay, at pag-deploy ng mga deep learning model. Maaaring gamitin ng mga developer ang mataas na antas ng Keras API upang tukuyin ang kanilang mga modelo, sinasamantala ang user-friendly na syntax nito at malawak na hanay ng mga paunang binuo na layer at modelo. Pagkatapos ay maaari nilang maayos na isama ang mga modelong ito sa mas mababang antas ng mga operasyon at functionality ng TensorFlow. Nagbibigay-daan ang pagsasamang ito para sa higit na kakayahang umangkop at pag-customize, na nagbibigay-daan sa mga user na i-fine-tune ang kanilang mga modelo at isama ang mga advanced na feature sa kanilang mga workflow.
Higit pa rito, ipinakilala ng TensorFlow 2.0 ang isang konsepto na tinatawag na "tf.function," na nagpapahintulot sa mga user na i-optimize ang kanilang code sa pamamagitan ng awtomatikong pag-convert ng mga function ng Python sa napakahusay na mga TensorFlow graph. Ginagamit ng feature na ito ang mga benepisyo ng Keras at Eager Execution, dahil maaaring isulat ng mga user ang kanilang code sa mas Pythonic at imperative na istilo, habang nakikinabang pa rin sa mga performance optimization na ibinigay ng static graph execution ng TensorFlow.
Upang ilarawan kung paano pinagsasama ng TensorFlow 2.0 ang mga tampok ng Keras at Eager Execution, isaalang-alang ang sumusunod na halimbawa:
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)
Sa halimbawang ito, una naming ini-import ang TensorFlow at ang Keras module. Tinutukoy namin ang isang simpleng modelo ng neural network gamit ang Keras Sequential API, na binubuo ng dalawang nakatagong layer na may ReLU activation at isang output layer na may softmax activation. Pagkatapos ay pinagana namin ang Eager Execution gamit ang function na `tf.compat.v1.enable_eager_execution()`.
Susunod, gumawa kami ng sample input tensor gamit ang random na normal na function ng TensorFlow. Sa wakas, ipinapasa namin ang input sa pamamagitan ng modelo upang makuha ang mga hula sa output. Dahil gumagamit kami ng Eager Execution, ang mga operasyon ay isinasagawa kaagad, at maaari naming direktang i-print ang output.
Sa pamamagitan ng pagpapatakbo ng code na ito sa TensorFlow 2.0, maaari naming samantalahin ang pagiging simple at pagpapahayag ng Keras upang tukuyin ang aming modelo, habang nakikinabang mula sa agarang pagpapatupad at interactive na katangian ng Eager Execution.
Pinagsasama ng TensorFlow 2.0 ang mga feature ng Keras at Eager Execution para makapagbigay ng makapangyarihan at user-friendly na deep learning framework. Ang pagsasama ng Keras bilang opisyal na mataas na antas ng API ay nagpapasimple sa proseso ng pagbuo at pagsasanay ng mga modelo, habang ang Eager Execution ay nagpapahusay sa interaktibidad at flexibility. Ang kumbinasyong ito ay nagbibigay-daan sa mga developer at mananaliksik na mahusay na i-upgrade ang kanilang kasalukuyang code sa TensorFlow 2.0 at samantalahin ang mga advanced na kakayahan nito.
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
Higit pang mga tanong at sagot:
- Patlang: Artipisyal na Talino
- programa: EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals (pumunta sa programa ng sertipikasyon)
- Aralin: TensorFlow sa Google Colaboratory (pumunta sa kaugnay na aralin)
- Paksa: I-upgrade ang iyong mayroon nang code para sa TensorFlow 2.0 (pumunta sa kaugnay na paksa)
- Pagsusuri sa pagsusulit