ТенсорФлов 2.0, најновија верзија ТенсорФлов-а, комбинује карактеристике Керас-а и Еагер Екецутион-а како би обезбедио кориснији и ефикаснији оквир за дубоко учење. Керас је АПИ за неуронске мреже високог нивоа, док Еагер Екецутион омогућава тренутну евалуацију операција, чинећи ТенсорФлов интерактивнијим и интуитивнијим. Ова комбинација доноси неколико предности програмерима и истраживачима, побољшавајући укупно ТенсорФлов искуство.
Једна од кључних карактеристика ТенсорФлов 2.0 је интеграција Кераса као званичног АПИ-ја високог нивоа. Керас, првобитно развијен као посебна библиотека, стекао је популарност због своје једноставности и лакоће коришћења. Са ТенсорФлов 2.0, Керас је чврсто интегрисан у ТенсорФлов екосистем, што га чини препорученим АПИ-јем за већину случајева употребе. Ова интеграција омогућава корисницима да искористе једноставност и флексибилност Кераса, док истовремено имају користи од опсежних могућности ТенсорФлов-а.
Још један важан аспект ТенсорФлов 2.0 је усвајање Еагер Екецутион-а као подразумеваног начина рада. Еагер Екецутион омогућава корисницима да одмах процене операције како се зову, уместо да дефинишу рачунарски граф и покрећу га касније. Овај динамички режим извршавања пружа интуитивније искуство програмирања, омогућавајући лакше отклањање грешака и бржу израду прототипа. Поред тога, Еагер Екецутион олакшава употребу исказа тока контроле као што су петље и услови, које је раније било изазовно имплементирати у ТенсорФлов.
Комбинујући Керас и Еагер Екецутион, ТенсорФлов 2.0 поједностављује процес изградње, обуке и примене модела дубоког учења. Програмери могу да користе Керас АПИ високог нивоа да дефинишу своје моделе, користећи предности његове синтаксе прилагођене кориснику и обимног скупа унапред изграђених слојева и модела. Они затим могу неприметно да интегришу ове моделе са ТенсорФлов операцијама и функционалностима нижег нивоа. Ова интеграција омогућава већу флексибилност и прилагођавање, омогућавајући корисницима да фино подесе своје моделе и уграде напредне функције у своје радне токове.
Штавише, ТенсорФлов 2.0 уводи концепт назван "тф.фунцтион", који омогућава корисницима да оптимизују свој код аутоматским претварањем Питхон функција у високо ефикасне ТенсорФлов графике. Ова функција користи предности Керас-а и Еагер Екецутион-а, јер корисници могу да напишу свој код у више Питхониц и императивном стилу, док и даље имају користи од оптимизације перформанси које пружа ТенсорФлов-ово извођење статичког графа.
Да бисте илустровали како ТенсорФлов 2.0 комбинује карактеристике Керас-а и Еагер Екецутион-а, размотрите следећи пример:
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)
У овом примеру прво увозимо ТенсорФлов и Керас модул. Дефинишемо једноставан модел неуронске мреже користећи Керас Секуентиал АПИ, који се састоји од два скривена слоја са РеЛУ активацијом и излазног слоја са софтмак активацијом. Затим омогућавамо Еагер Екецутион помоћу функције `тф.цомпат.в1.енабле_еагер_екецутион()`.
Затим креирамо узорак улазног тензора користећи ТенсорФлов-ову насумично нормалну функцију. Коначно, преносимо улаз кроз модел да бисмо добили предвиђања излаза. Пошто користимо Еагер Екецутион, операције се извршавају одмах и можемо директно да штампамо излаз.
Покретањем овог кода у ТенсорФлов 2.0, можемо да искористимо једноставност и експресивност Кераса да дефинишемо наш модел, а истовремено имамо користи од тренутног извршења и интерактивне природе Еагер Екецутион-а.
ТенсорФлов 2.0 комбинује карактеристике Керас-а и Еагер Екецутион-а како би обезбедио моћан оквир за дубоко учење прилагођен кориснику. Интеграција Кераса као званичног АПИ-ја високог нивоа поједностављује процес изградње и обуке модела, док Еагер Екецутион побољшава интерактивност и флексибилност. Ова комбинација омогућава програмерима и истраживачима да ефикасно надограде свој постојећи код на ТенсорФлов 2.0 и искористе његове напредне могућности.
Остала недавна питања и одговори у вези Основе ЕИТЦ/АИ/ТФФ ТенсорФлов:
- Како се може користити слој за уграђивање да се аутоматски додељују одговарајуће осе за графику представљања речи као вектора?
- Која је сврха максималног удруживања у ЦНН-у?
- Како се процес екстракције обележја у конволуционој неуронској мрежи (ЦНН) примењује на препознавање слика?
- Да ли је неопходно користити функцију асинхроног учења за моделе машинског учења који раде у ТенсорФлов.јс?
- Шта је параметар максималног броја речи за ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ?
- Може ли се ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ користити за проналажење најчешћих речи?
- Шта је ТОЦО?
- Какав је однос између одређеног броја епоха у моделу машинског учења и тачности предвиђања из покретања модела?
- Да ли АПИ суседа пакета у неуронском структурираном учењу ТенсорФлов-а производи проширени скуп података за обуку заснован на подацима природног графикона?
- Шта је АПИ суседа пакета у Неурално структурираном учењу ТенсорФлов-а?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ТФФ ТенсорФлов Фундаменталс