TensorFlow 2.0, nejnovější verze TensorFlow, kombinuje funkce Keras a Eager Execution a poskytuje uživatelsky přívětivější a efektivnější rámec hlubokého učení. Keras je API neuronových sítí na vysoké úrovni, zatímco Eager Execution umožňuje okamžité vyhodnocení operací, díky čemuž je TensorFlow interaktivnější a intuitivnější. Tato kombinace přináší vývojářům a výzkumníkům několik výhod a zlepšuje celkový zážitek z TensorFlow.
Jednou z klíčových funkcí TensorFlow 2.0 je integrace Keras jako oficiálního API na vysoké úrovni. Keras, původně vyvinutá jako samostatná knihovna, si získala oblibu díky své jednoduchosti a snadnému použití. S TensorFlow 2.0 je Keras těsně integrován do ekosystému TensorFlow, což z něj činí doporučené API pro většinu případů použití. Tato integrace umožňuje uživatelům využít jednoduchost a flexibilitu Keras a zároveň těžit z rozsáhlých možností TensorFlow.
Dalším důležitým aspektem TensorFlow 2.0 je přijetí Eager Execution jako výchozího režimu provozu. Eager Execution umožňuje uživatelům vyhodnocovat operace okamžitě, jak jsou volány, místo toho, aby definovali výpočetní graf a spouštěli jej později. Tento režim dynamického provádění poskytuje intuitivnější programování, což umožňuje snadnější ladění a rychlejší prototypování. Eager Execution navíc usnadňuje použití příkazů řídicího toku, jako jsou smyčky a podmínky, jejichž implementace v TensorFlow byla dříve náročná.
Kombinací Keras a Eager Execution zjednodušuje TensorFlow 2.0 proces vytváření, školení a zavádění modelů hlubokého učení. Vývojáři mohou k definování svých modelů používat rozhraní Keras API na vysoké úrovni, přičemž využívají jeho uživatelsky přívětivou syntaxi a rozsáhlou sadu předem vytvořených vrstev a modelů. Tyto modely pak mohou bez problémů integrovat s operacemi a funkcemi nižší úrovně TensorFlow. Tato integrace umožňuje větší flexibilitu a přizpůsobení, umožňuje uživatelům doladit své modely a začlenit pokročilé funkce do svých pracovních postupů.
Kromě toho TensorFlow 2.0 zavádí koncept nazvaný „tf.function“, který uživatelům umožňuje optimalizovat jejich kód automatickým převodem funkcí Pythonu do vysoce účinných grafů TensorFlow. Tato funkce využívá výhody Keras i Eager Execution, protože uživatelé mohou psát svůj kód ve více Pythonic a imperativnějším stylu, a přitom stále těžit z optimalizací výkonu, které poskytuje provádění statických grafů TensorFlow.
Chcete-li ilustrovat, jak TensorFlow 2.0 kombinuje funkce Keras a Eager Execution, zvažte následující příklad:
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)
V tomto příkladu nejprve importujeme TensorFlow a modul Keras. Definujeme jednoduchý model neuronové sítě pomocí Keras Sequential API, který se skládá ze dvou skrytých vrstev s aktivací ReLU a výstupní vrstvy s aktivací softmax. Poté povolíme Eager Execution pomocí funkce `tf.compat.v1.enable_eager_execution()`.
Dále vytvoříme vzorový vstupní tenzor pomocí náhodné normální funkce TensorFlow. Nakonec předáme vstup přes model, abychom získali předpovědi výstupu. Protože používáme Eager Execution, operace se provádějí okamžitě a můžeme přímo tisknout výstup.
Spuštěním tohoto kódu v TensorFlow 2.0 můžeme využít jednoduchost a výraznost Keras k definování našeho modelu a zároveň těžit z okamžitého provádění a interaktivní povahy Eager Execution.
TensorFlow 2.0 kombinuje funkce Keras a Eager Execution a poskytuje výkonný a uživatelsky přívětivý rámec pro hluboké učení. Integrace Keras jako oficiálního API na vysoké úrovni zjednodušuje proces vytváření a školení modelů, zatímco Eager Execution zvyšuje interaktivitu a flexibilitu. Tato kombinace umožňuje vývojářům a výzkumníkům efektivně upgradovat svůj stávající kód na TensorFlow 2.0 a využívat jeho pokročilé schopnosti.
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