TensorFlow 2.0, najnovija verzija TensorFlowa, kombinira značajke Kerasa i Eager Execution kako bi pružio okvir dubinskog učenja koji je lakši za korištenje i učinkovitiji. Keras je API za neuronske mreže visoke razine, dok Eager Execution omogućuje neposrednu procjenu operacija, čineći TensorFlow interaktivnijim i intuitivnijim. Ova kombinacija donosi nekoliko prednosti programerima i istraživačima, poboljšavajući cjelokupno iskustvo TensorFlowa.
Jedna od ključnih značajki TensorFlow 2.0 je integracija Kerasa kao službenog API-ja visoke razine. Keras, izvorno razvijen kao zasebna biblioteka, stekao je popularnost zbog svoje jednostavnosti i lakoće korištenja. S TensorFlow 2.0, Keras je čvrsto integriran u ekosustav TensorFlow, što ga čini preporučenim API-jem za većinu slučajeva upotrebe. Ova integracija omogućuje korisnicima da iskoriste jednostavnost i fleksibilnost Kerasa dok imaju koristi od opsežnih mogućnosti TensorFlowa.
Drugi važan aspekt TensorFlow 2.0 je usvajanje Eager Execution kao zadanog načina rada. Eager Execution omogućuje korisnicima procjenu operacija odmah nakon što su pozvane, umjesto da definiraju računalni grafikon i pokreću ga kasnije. Ovaj dinamički način izvršavanja pruža intuitivnije iskustvo programiranja, omogućujući lakše otklanjanje pogrešaka i bržu izradu prototipova. Dodatno, Eager Execution olakšava korištenje kontrolnih naredbi tijeka kao što su petlje i uvjeti, koje je ranije bilo teško implementirati u TensorFlow.
Kombinirajući Keras i Eager Execution, TensorFlow 2.0 pojednostavljuje proces izgradnje, obuke i implementacije modela dubokog učenja. Programeri mogu koristiti Keras API visoke razine za definiranje svojih modela, koristeći prednost sintakse koja je jednostavna za korištenje i opsežnog skupa unaprijed izgrađenih slojeva i modela. Zatim mogu neprimjetno integrirati te modele s TensorFlow operacijama i funkcijama niže razine. Ova integracija omogućuje veću fleksibilnost i prilagodbu, omogućujući korisnicima da fino prilagode svoje modele i ugrade napredne značajke u svoje tijekove rada.
Nadalje, TensorFlow 2.0 uvodi koncept pod nazivom "tf.function", koji korisnicima omogućuje optimiziranje koda automatskim pretvaranjem Python funkcija u visoko učinkovite TensorFlow grafove. Ova značajka iskorištava prednosti Kerasa i Eager Executiona, budući da korisnici mogu pisati svoj kod u više pajtonskom i imperativnom stilu, dok i dalje imaju koristi od optimizacije performansi koju pruža TensorFlowovo izvođenje statičkog grafa.
Da bismo ilustrirali kako TensorFlow 2.0 kombinira značajke Kerasa i Eager Execution, razmotrite sljedeći primjer:
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)
U ovom primjeru prvo uvozimo TensorFlow i Keras modul. Definiramo jednostavan model neuronske mreže koristeći Keras Sequential API, koji se sastoji od dva skrivena sloja s ReLU aktivacijom i izlaznog sloja s softmax aktivacijom. Zatim omogućujemo Eager Execution pomoću funkcije `tf.compat.v1.enable_eager_execution()`.
Zatim stvaramo uzorak ulaznog tenzora koristeći TensorFlowovu slučajnu normalnu funkciju. Na kraju, prolazimo ulaz kroz model kako bismo dobili predviđanja izlaza. Budući da koristimo Eager Execution, operacije se izvršavaju odmah i možemo izravno ispisati izlaz.
Pokretanjem ovog koda u TensorFlow 2.0, možemo iskoristiti jednostavnost i izražajnost Kerasa za definiranje našeg modela, a istovremeno imati koristi od trenutnog izvršenja i interaktivne prirode Eager Execution.
TensorFlow 2.0 kombinira značajke Kerasa i Eager Execution kako bi pružio moćan okvir za dubinsko učenje jednostavan za korištenje. Integracija Kerasa kao službenog API-ja visoke razine pojednostavljuje proces izgradnje i modela obuke, dok Eager Execution poboljšava interaktivnost i fleksibilnost. Ova kombinacija omogućuje programerima i istraživačima da učinkovito nadograde svoj postojeći kod na TensorFlow 2.0 i iskoriste prednosti njegovih naprednih mogućnosti.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako se može koristiti sloj za ugradnju za automatsko dodjeljivanje odgovarajućih osi za prikaz predstavljanja riječi kao vektora?
- Koja je svrha maksimalnog udruživanja u CNN-u?
- Kako se postupak izdvajanja značajki u konvolucijskoj neuronskoj mreži (CNN) primjenjuje na prepoznavanje slike?
- Je li potrebno koristiti asinkronu funkciju učenja za modele strojnog učenja koji se izvode u TensorFlow.js?
- Koji je parametar maksimalnog broja riječi za TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Može li se TensorFlow Keras Tokenizer API koristiti za pronalaženje najčešćih riječi?
- Što je TOCO?
- Kakav je odnos između broja epoha u modelu strojnog učenja i točnosti predviđanja iz pokretanja modela?
- Proizvodi li API susjeda paketa u Neural Structured Learning TensorFlowa prošireni skup podataka za obuku na temelju podataka prirodnog grafikona?
- Što je API susjeda paketa u neuralno strukturiranom učenju TensorFlowa?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals