TensorFlow 2.0 är ett populärt och allmänt använt ramverk med öppen källkod för maskininlärning och djupinlärning utvecklat av Google. Den erbjuder en rad nyckelfunktioner som gör den både lättanvänd och kraftfull för olika applikationer inom artificiell intelligens. I det här svaret kommer vi att utforska dessa nyckelfunktioner i detalj, belysa deras didaktiska värde och tillhandahålla faktakunskap för att stödja deras betydelse.
1. Eager Execution: En av de stora förbättringarna i TensorFlow 2.0 är antagandet av eager execution som standardläge. Ivrig exekvering möjliggör omedelbar utvärdering av operationer, vilket gör det lättare att felsöka och förstå kodens beteende. Det eliminerar behovet av en separat session och förenklar den övergripande programmeringsmodellen. Den här funktionen är särskilt värdefull för nybörjare eftersom den ger en mer intuitiv och interaktiv upplevelse när du skriver maskininlärningsmodeller.
Exempelvis:
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)
Produktion:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. Keras-integration: TensorFlow 2.0 integreras tätt med Keras, ett högnivå-API för neurala nätverk. Keras tillhandahåller ett användarvänligt och modulärt gränssnitt för att bygga modeller för djupinlärning. Med TensorFlow 2.0 är Keras nu det officiella API:et på hög nivå för TensorFlow, och erbjuder ett förenklat och konsekvent sätt att definiera, träna och distribuera modeller. Denna integration ökar användarvänligheten och möjliggör snabb prototypframställning och experimenterande.
Exempelvis:
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. Förenklat API: TensorFlow 2.0 tillhandahåller ett förenklat API som minskar komplexiteten och förbättrar läsbarheten. API:et har designats om för att vara mer intuitivt och konsekvent, vilket gör det lättare att lära sig och använda. Det nya API:et eliminerar behovet av explicita kontrollberoenden och grafsamlingar, vilket förenklar koden och minskar översikten. Denna förenkling är fördelaktig för nybörjare eftersom den minskar inlärningskurvan och möjliggör snabbare utveckling av maskininlärningsmodeller.
Exempelvis:
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)
Produktion:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. Förbättrad modellinstallation: TensorFlow 2.0 introducerar TensorFlow SavedModel, ett serialiseringsformat för TensorFlow-modeller. SavedModel gör det enklare att spara, ladda och distribuera modeller över olika plattformar och miljöer. Den kapslar in modellens arkitektur, variabler och beräkningsgraf, vilket möjliggör enkel modelldelning och servering. Denna funktion är värdefull för både nybörjare och erfarna utövare, eftersom den förenklar processen att distribuera modeller i produktionsmiljöer.
Exempelvis:
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-dataset: TensorFlow 2.0 tillhandahåller modulen TensorFlow Dataset (TFDS), som förenklar processen med att ladda och förbearbeta datamängder. TFDS erbjuder en samling vanliga datauppsättningar, tillsammans med standardiserade API:er för att komma åt och manipulera dem. Den här funktionen är särskilt användbar för nybörjare eftersom den eliminerar behovet av manuell dataförbearbetning och möjliggör snabba experiment med olika datauppsättningar.
Exempelvis:
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 erbjuder flera nyckelfunktioner som gör det till ett lättanvänt och kraftfullt ramverk för maskininlärning. Antagandet av ivrig exekvering, integration med Keras, förenklat API, förbättrad modelldistribution och TensorFlow-dataset ger en mer intuitiv och effektiv miljö för att utveckla modeller för maskininlärning. Dessa funktioner förstärker det didaktiska värdet av TensorFlow 2.0, vilket gör den tillgänglig för nybörjare samtidigt som den tillgodoser behoven hos erfarna utövare.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hur kan man använda ett inbäddningslager för att automatiskt tilldela korrekta axlar för en plot av representation av ord som vektorer?
- Vad är syftet med maximal pooling i ett CNN?
- Hur tillämpas funktionsextraktionsprocessen i ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för bildigenkänning?
- Är det nödvändigt att använda en asynkron inlärningsfunktion för maskininlärningsmodeller som körs i TensorFlow.js?
- Vad är TensorFlow Keras Tokenizer API:s maximala antal ord parameter?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API användas för att hitta de vanligaste orden?
- Vad är TOCO?
- Vilket är förhållandet mellan ett antal epoker i en maskininlärningsmodell och noggrannheten av förutsägelse från att köra modellen?
- Ger pack grannarnas API i Neural Structured Learning av TensorFlow en utökad träningsdatauppsättning baserad på naturliga grafdata?
- Vad är pack grann-APIet i Neural Structured Learning av TensorFlow?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals