TensorFlow 2.0 je populární a široce používaný open source framework pro strojové učení a hluboké učení vyvinutý společností Google. Nabízí řadu klíčových funkcí, díky kterým je snadno použitelný a výkonný pro různé aplikace v oblasti umělé inteligence. V této odpovědi tyto klíčové vlastnosti podrobně prozkoumáme, zdůrazníme jejich didaktickou hodnotu a poskytneme faktické znalosti na podporu jejich důležitosti.
1. Eager Execution: Jedním z hlavních vylepšení TensorFlow 2.0 je přijetí dychtivého provádění jako výchozího režimu. Dychtivé provádění umožňuje okamžité vyhodnocení operací, což usnadňuje ladění a pochopení chování kódu. Odstraňuje potřebu samostatné relace a zjednodušuje celkový model programování. Tato funkce je zvláště cenná pro začátečníky, protože poskytuje intuitivnější a interaktivnější zážitek při psaní modelů strojového učení.
Příklad:
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)
Výstup:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. Integrace Keras: TensorFlow 2.0 se úzce integruje s Keras, API neuronových sítí na vysoké úrovni. Keras poskytuje uživatelsky přívětivé a modulární rozhraní pro vytváření modelů hlubokého učení. S TensorFlow 2.0 je nyní Keras oficiálním API na vysoké úrovni pro TensorFlow, které nabízí zjednodušený a konzistentní způsob definování, školení a nasazení modelů. Tato integrace zvyšuje snadnost použití a umožňuje rychlé prototypování a experimentování.
Příklad:
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. Zjednodušené API: TensorFlow 2.0 poskytuje zjednodušené API, které snižuje složitost a zlepšuje čitelnost. Rozhraní API bylo přepracováno tak, aby bylo intuitivnější a konzistentnější, takže se snáze učí a používá. Nové API eliminuje potřebu explicitních závislostí řízení a sbírek grafů, zjednodušuje kód a snižuje standardy. Toto zjednodušení je výhodné pro začátečníky, protože snižuje křivku učení a umožňuje rychlejší vývoj modelů strojového učení.
Příklad:
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)
Výstup:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. Vylepšené nasazení modelu: TensorFlow 2.0 zavádí TensorFlow SavedModel, serializační formát pro modely TensorFlow. SavedModel usnadňuje ukládání, načítání a nasazení modelů napříč různými platformami a prostředími. Zapouzdřuje architekturu modelu, proměnné a výpočetní graf, což umožňuje snadné sdílení a poskytování modelu. Tato funkce je cenná pro začátečníky i zkušené praktiky, protože zjednodušuje proces nasazování modelů v produkčním prostředí.
Příklad:
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. Datové sady TensorFlow: TensorFlow 2.0 poskytuje modul TensorFlow Datasets (TFDS), který zjednodušuje proces načítání a předzpracování datových sad. TFDS nabízí kolekci běžně používaných datových sad spolu se standardizovanými API pro přístup a manipulaci s nimi. Tato funkce je užitečná zejména pro začátečníky, protože eliminuje potřebu ručního předběžného zpracování dat a umožňuje rychlé experimentování s různými datovými sadami.
Příklad:
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 nabízí několik klíčových funkcí, které z něj činí snadno použitelný a výkonný rámec pro strojové učení. Přijetí dychtivého provádění, integrace s Keras, zjednodušené API, vylepšené nasazení modelu a datové sady TensorFlow poskytují intuitivnější a efektivnější prostředí pro vývoj modelů strojového učení. Tyto funkce zvyšují didaktickou hodnotu TensorFlow 2.0, zpřístupňují jej začátečníkům a zároveň uspokojují potřeby zkušených praktiků.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se Základy TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Jak lze použít vrstvu vložení k automatickému přiřazení správných os pro graf reprezentace slov jako vektorů?
- Jaký je účel maximálního sdružování v CNN?
- Jak je proces extrakce příznaků v konvoluční neuronové síti (CNN) aplikován na rozpoznávání obrazu?
- Je nutné používat funkci asynchronního učení pro modely strojového učení běžící v TensorFlow.js?
- Jaký je parametr maximálního počtu slov rozhraní TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Lze TensorFlow Keras Tokenizer API použít k nalezení nejčastějších slov?
- Co je TOCO?
- Jaký je vztah mezi řadou epoch v modelu strojového učení a přesností predikce ze spuštění modelu?
- Vytváří sousední rozhraní API v Neural Structured Learning of TensorFlow rozšířenou trénovací datovou sadu založenou na přirozených grafech?
- Co je rozhraní API sousedů balíčku v Neural Structured Learning of TensorFlow?
Zobrazit další otázky a odpovědi v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals