TensorFlow 2.0, la plej nova versio de TensorFlow, kombinas la funkciojn de Keras kaj Eager Execution por provizi pli afablan kaj efikan profundan lernan kadron. Keras estas altnivela neŭralaj retoj API, dum Eager Execution ebligas tujan taksadon de operacioj, igante TensorFlow pli interaga kaj intuicia. Ĉi tiu kombinaĵo alportas plurajn avantaĝojn al programistoj kaj esploristoj, plibonigante la ĝeneralan sperton de TensorFlow.
Unu el la ĉefaj trajtoj de TensorFlow 2.0 estas la integriĝo de Keras kiel la oficiala altnivela API. Keras, origine evoluigita kiel aparta biblioteko, akiris popularecon pro sia simpleco kaj facileco de uzo. Kun TensorFlow 2.0, Keras estas forte integrita en la TensorFlow-ekosistemon, igante ĝin la rekomendinda API por plej multaj uzkazoj. Ĉi tiu integriĝo permesas al uzantoj utiligi la simplecon kaj flekseblecon de Keras profitante de la ampleksaj kapabloj de TensorFlow.
Alia grava aspekto de TensorFlow 2.0 estas la adopto de Eager Execution kiel la defaŭlta reĝimo de operacio. Eager Execution ebligas al uzantoj taksi operaciojn tuj kiam ili estas nomitaj, prefere ol difini komputilan grafeon kaj ruli ĝin poste. Ĉi tiu dinamika ekzekutreĝimo provizas pli intuician programan sperton, ebligante pli facilan sencimigon kaj pli rapidan prototipadon. Aldone, Eager Execution faciligas la uzon de kontrolfluaj deklaroj kiel bukloj kaj kondicionaloj, kiuj antaŭe estis malfacilaj efektivigi en TensorFlow.
Kombinante Keras kaj Eager Execution, TensorFlow 2.0 simpligas la procezon de konstruado, trejnado kaj deplojado de profundaj lernaj modeloj. Programistoj povas uzi la altnivelan Keras API por difini siajn modelojn, profitante ĝian uzant-amika sintakso kaj ampleksa aro de antaŭkonstruitaj tavoloj kaj modeloj. Ili tiam povas perfekte integri ĉi tiujn modelojn kun la malsupernivelaj operacioj kaj funkcioj de TensorFlow. Ĉi tiu integriĝo permesas pli grandan flekseblecon kaj personigon, ebligante uzantojn agordi siajn modelojn kaj korpigi altnivelajn funkciojn en siajn laborfluojn.
Krome, TensorFlow 2.0 enkondukas koncepton nomitan "tf.function", kiu permesas al uzantoj optimumigi sian kodon aŭtomate konvertante Python-funkciojn en tre efikajn TensorFlow-grafojn. Ĉi tiu funkcio utiligas la avantaĝojn de kaj Keras kaj Eager Execution, ĉar uzantoj povas skribi sian kodon en pli Pythonic kaj imperativa stilo, dum daŭre profitas de la agado-optimumoj provizitaj de la senmova grafika ekzekuto de TensorFlow.
Por ilustri kiel TensorFlow 2.0 kombinas la funkciojn de Keras kaj Eager Execution, konsideru la sekvan ekzemplon:
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)
En ĉi tiu ekzemplo, ni unue importas TensorFlow kaj la modulon Keras. Ni difinas simplan neŭralan reton per la Keras Sequential API, kiu konsistas el du kaŝitaj tavoloj kun ReLU-aktivigo kaj eliga tavolo kun softmax-aktivigo. Ni tiam ebligas Eager Execution uzante la funkcion `tf.compat.v1.enable_eager_execution()`.
Poste, ni kreas specimenan enigtensoron uzante la hazardan normalan funkcion de TensorFlow. Fine, ni pasas la enigaĵon tra la modelo por akiri la produktaĵajn prognozojn. Ĉar ni uzas Eager Execution, la operacioj estas ekzekutitaj tuj, kaj ni povas rekte presi la eligon.
Kurante ĉi tiun kodon en TensorFlow 2.0, ni povas utiligi la simplecon kaj esprimkapablon de Keras por difini nian modelon, profitante de la tuja ekzekuto kaj interaga naturo de Eager Execution.
TensorFlow 2.0 kombinas la funkciojn de Keras kaj Eager Execution por provizi potencan kaj uzant-amikan profundan lernadon. La integriĝo de Keras kiel la oficiala altnivela API simpligas la procezon de konstruado kaj trejnado de modeloj, dum Eager Execution plibonigas interagadon kaj flekseblecon. Ĉi tiu kombinaĵo ebligas al programistoj kaj esploristoj efike ĝisdatigi sian ekzistantan kodon al TensorFlow 2.0 kaj utiligi ĝiajn altnivelajn kapablojn.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kiel oni povas uzi enkonstruan tavolon por aŭtomate asigni taŭgajn aksojn por intrigo de reprezentado de vortoj kiel vektoroj?
- Kio estas la celo de maksimuma kunigo en CNN?
- Kiel estas la procedo de eltiro de trajto en konvolucia neŭrala reto (CNN) aplikata al bildrekono?
- Ĉu necesas uzi nesinkronan lernan funkcion por maŝinlernado-modeloj, kiuj funkcias en TensorFlow.js?
- Kio estas la parametro de maksimuma nombro da vortoj de TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Ĉu TensorFlow Keras Tokenizer API povas esti uzata por trovi plej oftajn vortojn?
- Kio estas TOCO?
- Kio estas la rilato inter kelkaj epokoj en maŝinlernada modelo kaj la precizeco de antaŭdiro de funkciado de la modelo?
- Ĉu la paka najbara API en Neŭrala Strukturita Lernado de TensorFlow produktas pliigitan trejnan datumon bazitan sur naturaj grafikaj datumoj?
- Kio estas la paka najbara API en Neŭrala Strukturita Lernado de TensorFlow?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals