TensorFlow 2.0 estas populara kaj vaste uzata malfermfonta kadro por maŝinlernado kaj profunda lernado evoluigita de Guglo. Ĝi ofertas gamon da ĉefaj funkcioj, kiuj faras ĝin kaj facile uzebla kaj potenca por diversaj aplikoj en la kampo de artefarita inteligenteco. En ĉi tiu respondo, ni esploros ĉi tiujn ŝlosilajn trajtojn detale, elstarigante ilian didaktikan valoron kaj disponigante faktajn scion por subteni ilian gravecon.
1. Avida Ekzekuto: Unu el la ĉefaj plibonigoj en TensorFlow 2.0 estas la adopto de avida ekzekuto kiel la defaŭlta reĝimo. Avida ekzekuto permesas tujan taksadon de operacioj, faciligante sencimigi kaj kompreni la konduton de la kodo. Ĝi forigas la bezonon de aparta sesio kaj simpligas la totalan programan modelon. Ĉi tiu funkcio estas precipe valora por komencantoj ĉar ĝi provizas pli intuician kaj interagan sperton dum verkado de maŝinlernado-modeloj.
ekzemple:
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)
eligo:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. Keras-Integriĝo: TensorFlow 2.0 firme integriĝas kun Keras, altnivela neŭralaj retoj API. Keras disponigas uzant-amikan kaj modulan interfacon por konstrui profundajn lernajn modelojn. Kun TensorFlow 2.0, Keras nun estas la oficiala altnivela API por TensorFlow, ofertante simpligitan kaj konsekvencan manieron difini, trejni kaj deploji modelojn. Ĉi tiu integriĝo plifortigas la facilecon de uzo kaj permesas rapidan prototipadon kaj eksperimentadon.
ekzemple:
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. Simpligita API: TensorFlow 2.0 provizas simpligitan API, kiu reduktas kompleksecon kaj plibonigas legeblecon. La API estis restrukturita por esti pli intuicia kaj konsekvenca, faciligante lerni kaj uzi. La nova API forigas la bezonon de eksplicitaj kontroldependecoj kaj grafeokolektoj, simpligante la kodon kaj reduktante boilerplaton. Ĉi tiu simpligo estas utila por komencantoj ĉar ĝi reduktas la lernkurbon kaj permesas pli rapidan disvolviĝon de maŝinlernado-modeloj.
ekzemple:
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)
eligo:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. Plibonigita Modela Deplojo: TensorFlow 2.0 enkondukas TensorFlow SavedModel, seriigformaton por TensorFlow-modeloj. SavedModel faciligas konservi, ŝargi kaj deploji modelojn tra malsamaj platformoj kaj medioj. Ĝi enkapsuligas la arkitekturon, variablojn kaj komputadgrafeon de la modelo, ebligante facilan modeldividadon kaj servadon. Ĉi tiu funkcio estas valora kaj por komencantoj kaj spertaj praktikistoj, ĉar ĝi simpligas la procezon de deplojado de modeloj en produktadaj agordoj.
ekzemple:
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 Datasets: TensorFlow 2.0 provizas la modulon TensorFlow Datasets (TFDS), kiu simpligas la procezon de ŝarĝo kaj antaŭprilaborado de datumaroj. TFDS ofertas kolekton de ofte uzataj datumaroj, kune kun normigitaj APIoj por aliri kaj manipuli ilin. Ĉi tiu funkcio estas precipe utila por komencantoj ĉar ĝi forigas la bezonon de mana datuma antaŭtraktado kaj permesas rapidan eksperimentadon kun malsamaj datumaroj.
ekzemple:
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 ofertas plurajn ĉefajn funkciojn, kiuj faras ĝin facile uzebla kaj potenca kadro por maŝina lernado. La adopto de fervora ekzekuto, integriĝo kun Keras, simpligita API, plibonigita modeldeplojo, kaj TensorFlow Datasets provizas pli intuician kaj efikan medion por disvolvi maŝinlernajn modelojn. Ĉi tiuj funkcioj plibonigas la didaktikan valoron de TensorFlow 2.0, farante ĝin alirebla por komencantoj kaj ankaŭ respondante al la bezonoj de spertaj praktikistoj.
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