TensorFlow 2.0 popularan je i naširoko korišten okvir otvorenog koda za strojno učenje i duboko učenje koji je razvio Google. Nudi niz ključnih značajki koje ga čine jednostavnim za korištenje i moćnim za razne primjene u području umjetne inteligencije. U ovom ćemo odgovoru detaljno istražiti ove ključne značajke, ističući njihovu didaktičku vrijednost i pružajući činjenično znanje koje potvrđuje njihovu važnost.
1. Nestrpljivo izvršenje: Jedno od glavnih poboljšanja u TensorFlowu 2.0 je usvajanje nestrpljivog izvršenja kao zadanog načina rada. Nestrpljivo izvođenje omogućuje neposrednu procjenu operacija, olakšavajući otklanjanje pogrešaka i razumijevanje ponašanja koda. Uklanja potrebu za zasebnom sesijom i pojednostavljuje cjelokupni model programiranja. Ova je značajka osobito vrijedna za početnike jer pruža intuitivnije i interaktivnije iskustvo pri pisanju modela strojnog učenja.
Primjer:
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)
Izlaz:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. Keras integracija: TensorFlow 2.0 čvrsto se integrira s Kerasom, API-jem za neuronske mreže visoke razine. Keras pruža jednostavno i modularno sučelje za izgradnju modela dubokog učenja. S TensorFlow 2.0, Keras je sada službeni API visoke razine za TensorFlow, koji nudi pojednostavljen i dosljedan način za definiranje, obuku i implementaciju modela. Ova integracija povećava jednostavnost korištenja i omogućuje brzu izradu prototipa i eksperimentiranje.
Primjer:
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. Pojednostavljeni API: TensorFlow 2.0 pruža pojednostavljeni API koji smanjuje složenost i poboljšava čitljivost. API je redizajniran kako bi bio intuitivniji i dosljedniji, što ga čini lakšim za učenje i korištenje. Novi API eliminira potrebu za eksplicitnim kontrolnim ovisnostima i zbirkama grafikona, pojednostavljujući kod i smanjujući šablon. Ovo je pojednostavljenje korisno za početnike jer smanjuje krivulju učenja i omogućuje brži razvoj modela strojnog učenja.
Primjer:
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)
Izlaz:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. Poboljšana implementacija modela: TensorFlow 2.0 uvodi TensorFlow SavedModel, format serijalizacije za TensorFlow modele. SavedModel olakšava spremanje, učitavanje i implementaciju modela na različitim platformama i okruženjima. Sažima arhitekturu modela, varijable i računski grafikon, omogućujući jednostavno dijeljenje i posluživanje modela. Ova značajka je vrijedna i za početnike i za iskusne praktičare, jer pojednostavljuje proces implementacije modela u proizvodnim postavkama.
Primjer:
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 skupovi podataka: TensorFlow 2.0 pruža modul TensorFlow skupova podataka (TFDS), koji pojednostavljuje proces učitavanja i predobrade skupova podataka. TFDS nudi zbirku često korištenih skupova podataka, zajedno sa standardiziranim API-jima za pristup i rukovanje njima. Ova je značajka osobito korisna za početnike jer eliminira potrebu za ručnom prethodnom obradom podataka i omogućuje brzo eksperimentiranje s različitim skupovima podataka.
Primjer:
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)
TensorFlow 2.0 nudi nekoliko ključnih značajki koje ga čine jednostavnim za korištenje i moćnim okvirom za strojno učenje. Usvajanje željnog izvršenja, integracija s Kerasom, pojednostavljeni API, poboljšana implementacija modela i TensorFlow skupovi podataka pružaju intuitivnije i učinkovitije okruženje za razvoj modela strojnog učenja. Ove značajke povećavaju didaktičku vrijednost TensorFlow 2.0, čineći ga dostupnim početnicima, a istovremeno zadovoljavajući potrebe iskusnih praktičara.
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