TensorFlow 2.0 ialah rangka kerja sumber terbuka yang popular dan digunakan secara meluas untuk pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam yang dibangunkan oleh Google. Ia menawarkan pelbagai ciri utama yang menjadikannya mudah digunakan dan berkuasa untuk pelbagai aplikasi dalam bidang kecerdasan buatan. Dalam jawapan ini, kami akan meneroka ciri utama ini secara terperinci, menyerlahkan nilai didaktiknya dan menyediakan pengetahuan fakta untuk menyokong kepentingannya.
1. Eksekusi Bersemangat: Salah satu penambahbaikan utama dalam TensorFlow 2.0 ialah penggunaan pelaksanaan bersemangat sebagai mod lalai. Pelaksanaan yang bersemangat membolehkan penilaian segera operasi, menjadikannya lebih mudah untuk nyahpepijat dan memahami tingkah laku kod. Ia menghapuskan keperluan untuk sesi berasingan dan memudahkan keseluruhan model pengaturcaraan. Ciri ini amat berharga untuk pemula kerana ia menyediakan pengalaman yang lebih intuitif dan interaktif semasa menulis model pembelajaran mesin.
Contoh:
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)
Output:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. Integrasi Keras: TensorFlow 2.0 berintegrasi rapat dengan Keras, API rangkaian saraf peringkat tinggi. Keras menyediakan antara muka yang mesra pengguna dan modular untuk membina model pembelajaran mendalam. Dengan TensorFlow 2.0, Keras kini menjadi API peringkat tinggi rasmi untuk TensorFlow, menawarkan cara yang mudah dan konsisten untuk mentakrif, melatih dan menggunakan model. Penyepaduan ini meningkatkan kemudahan penggunaan dan membolehkan prototaip dan eksperimen pantas.
Contoh:
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. API Mudah: TensorFlow 2.0 menyediakan API mudah yang mengurangkan kerumitan dan meningkatkan kebolehbacaan. API telah direka bentuk semula supaya lebih intuitif dan konsisten, menjadikannya lebih mudah untuk dipelajari dan digunakan. API baharu menghapuskan keperluan untuk kebergantungan kawalan eksplisit dan koleksi graf, memudahkan kod dan mengurangkan boilerplate. Penyederhanaan ini bermanfaat untuk pemula kerana ia mengurangkan keluk pembelajaran dan membolehkan pembangunan model pembelajaran mesin yang lebih pantas.
Contoh:
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)
Output:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. Penerapan Model yang Dipertingkat: TensorFlow 2.0 memperkenalkan TensorFlow SavedModel, format bersiri untuk model TensorFlow. SavedModel memudahkan untuk menyimpan, memuatkan dan menggunakan model merentas platform dan persekitaran yang berbeza. Ia merangkumi seni bina model, pembolehubah dan graf pengiraan, membolehkan perkongsian dan penyajian model yang mudah. Ciri ini berharga untuk pemula dan pengamal berpengalaman, kerana ia memudahkan proses menggunakan model dalam tetapan pengeluaran.
Contoh:
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 menyediakan modul TensorFlow Datasets (TFDS), yang memudahkan proses pemuatan dan prapemprosesan set data. TFDS menawarkan koleksi set data yang biasa digunakan, bersama-sama dengan API piawai untuk mengakses dan memanipulasinya. Ciri ini amat berguna untuk pemula kerana ia menghapuskan keperluan untuk prapemprosesan data manual dan membolehkan percubaan pantas dengan set data yang berbeza.
Contoh:
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 menawarkan beberapa ciri utama yang menjadikannya rangka kerja yang mudah digunakan dan berkuasa untuk pembelajaran mesin. Penerimaan pelaksanaan yang bersemangat, penyepaduan dengan Keras, API dipermudahkan, penggunaan model yang dipertingkatkan dan Set Data TensorFlow menyediakan persekitaran yang lebih intuitif dan cekap untuk membangunkan model pembelajaran mesin. Ciri-ciri ini meningkatkan nilai didaktik TensorFlow 2.0, menjadikannya boleh diakses oleh pemula sambil turut memenuhi keperluan pengamal berpengalaman.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Asas EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Bagaimanakah seseorang boleh menggunakan lapisan benam untuk menetapkan paksi yang betul secara automatik untuk plot perwakilan perkataan sebagai vektor?
- Apakah tujuan pengumpulan maksimum dalam CNN?
- Bagaimanakah proses pengekstrakan ciri dalam rangkaian neural convolutional (CNN) digunakan pada pengecaman imej?
- Adakah perlu menggunakan fungsi pembelajaran tak segerak untuk model pembelajaran mesin yang dijalankan dalam TensorFlow.js?
- Apakah parameter bilangan perkataan maksimum TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Bolehkah TensorFlow Keras Tokenizer API digunakan untuk mencari perkataan yang paling kerap?
- Apa itu TOCO?
- Apakah hubungan antara beberapa zaman dalam model pembelajaran mesin dan ketepatan ramalan daripada menjalankan model?
- Adakah API jiran pek dalam Pembelajaran Berstruktur Neural TensorFlow menghasilkan set data latihan tambahan berdasarkan data graf semula jadi?
- Apakah API jiran pek dalam Pembelajaran Berstruktur Neural TensorFlow?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals