ТенсорФлов 2.0 је популаран и широко коришћен оквир отвореног кода за машинско учење и дубоко учење који је развио Гоогле. Нуди низ кључних карактеристика које га чине лаким за употребу и моћним за различите апликације у области вештачке интелигенције. У овом одговору ћемо детаљно истражити ове кључне карактеристике, истичући њихову дидактичку вредност и пружајући чињенично знање које подржава њихов значај.
1. Еагер Екецутион: Једно од главних побољшања у ТенсорФлов 2.0 је усвајање нестрпљивог извршавања као подразумеваног режима. Нестрпљиво извршење омогућава тренутну процену операција, што олакшава отклањање грешака и разумевање понашања кода. То елиминише потребу за посебном сесијом и поједностављује целокупни модел програмирања. Ова функција је посебно драгоцена за почетнике јер пружа интуитивније и интерактивније искуство приликом писања модела машинског учења.
primer:
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)
Излаз:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. Керас интеграција: ТенсорФлов 2.0 се чврсто интегрише са Керасом, АПИ-јем за неуронске мреже високог нивоа. Керас пружа једноставан и модуларан интерфејс за изградњу модела дубоког учења. Са ТенсорФлов 2.0, Керас је сада званични АПИ високог нивоа за ТенсорФлов, који нуди поједностављен и доследан начин за дефинисање, обуку и примену модела. Ова интеграција побољшава једноставност коришћења и омогућава брзо прављење прототипа и експериментисање.
primer:
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. Поједностављени АПИ: ТенсорФлов 2.0 пружа поједностављени АПИ који смањује сложеност и побољшава читљивост. АПИ је редизајниран да буде интуитивнији и конзистентнији, што олакшава учење и коришћење. Нови АПИ елиминише потребу за експлицитним зависностима контроле и колекцијама графова, поједностављујући код и смањујући шаблон. Ово поједностављење је корисно за почетнике јер смањује криву учења и омогућава бржи развој модела машинског учења.
primer:
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)
Излаз:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. Побољшана примена модела: ТенсорФлов 2.0 уводи ТенсорФлов СаведМодел, формат серијализације за ТенсорФлов моделе. СаведМодел олакшава чување, учитавање и примену модела на различитим платформама и окружењима. Он инкапсулира архитектуру модела, променљиве и графикон израчунавања, омогућавајући лако дељење и послуживање модела. Ова функција је драгоцена и за почетнике и за искусне практичаре, јер поједностављује процес примене модела у производним поставкама.
primer:
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. ТенсорФлов скупови података: ТенсорФлов 2.0 обезбеђује модул ТенсорФлов скупова података (ТФДС), који поједностављује процес учитавања и претпроцесирања скупова података. ТФДС нуди колекцију често коришћених скупова података, заједно са стандардизованим АПИ-јима за приступ и манипулацију њима. Ова функција је посебно корисна за почетнике јер елиминише потребу за ручном претходном обрадом података и омогућава брзо експериментисање са различитим скуповима података.
primer:
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)
ТенсорФлов 2.0 нуди неколико кључних карактеристика које га чине једноставним за коришћење и моћним оквиром за машинско учење. Усвајање жељног извршавања, интеграција са Керас-ом, поједностављени АПИ, побољшана примена модела и ТенсорФлов скупови података пружају интуитивније и ефикасније окружење за развој модела машинског учења. Ове карактеристике побољшавају дидактичку вредност ТенсорФлов 2.0, чинећи га доступним почетницима, а истовремено задовољавају потребе искусних практичара.
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