TensorFlow 2.0, versi terbaharu TensorFlow, menggabungkan ciri Keras dan Eager Execution untuk menyediakan rangka kerja pembelajaran mendalam yang lebih mesra pengguna dan cekap. Keras ialah API rangkaian saraf peringkat tinggi, manakala Eager Execution membolehkan penilaian operasi segera, menjadikan TensorFlow lebih interaktif dan intuitif. Gabungan ini membawa beberapa faedah kepada pembangun dan penyelidik, meningkatkan keseluruhan pengalaman TensorFlow.
Salah satu ciri utama TensorFlow 2.0 ialah penyepaduan Keras sebagai API peringkat tinggi rasmi. Keras, pada asalnya dibangunkan sebagai perpustakaan berasingan, mendapat populariti kerana kesederhanaan dan kemudahan penggunaannya. Dengan TensorFlow 2.0, Keras disepadukan rapat ke dalam ekosistem TensorFlow, menjadikannya API yang disyorkan untuk kebanyakan kes penggunaan. Penyepaduan ini membolehkan pengguna memanfaatkan kesederhanaan dan fleksibiliti Keras sambil mendapat manfaat daripada keupayaan luas TensorFlow.
Satu lagi aspek penting TensorFlow 2.0 ialah penggunaan Eager Execution sebagai mod operasi lalai. Eager Execution membolehkan pengguna menilai operasi serta-merta semasa ia dipanggil, dan bukannya mentakrifkan graf pengiraan dan menjalankannya kemudian. Mod pelaksanaan dinamik ini menyediakan pengalaman pengaturcaraan yang lebih intuitif, membolehkan penyahpepijatan yang lebih mudah dan prototaip yang lebih pantas. Selain itu, Eager Execution memudahkan penggunaan pernyataan aliran kawalan seperti gelung dan syarat, yang sebelum ini mencabar untuk dilaksanakan dalam TensorFlow.
Dengan menggabungkan Keras dan Eager Execution, TensorFlow 2.0 memudahkan proses membina, melatih dan menggunakan model pembelajaran mendalam. Pembangun boleh menggunakan API Keras peringkat tinggi untuk menentukan model mereka, mengambil kesempatan daripada sintaks mesra pengguna dan set lapisan dan model pra-bina yang luas. Mereka kemudiannya boleh menyepadukan model ini dengan lancar dengan operasi dan fungsi peringkat rendah TensorFlow. Penyepaduan ini membolehkan fleksibiliti dan penyesuaian yang lebih besar, membolehkan pengguna memperhalusi model mereka dan menggabungkan ciri lanjutan ke dalam aliran kerja mereka.
Tambahan pula, TensorFlow 2.0 memperkenalkan konsep yang dipanggil "tf.function," yang membolehkan pengguna mengoptimumkan kod mereka dengan menukar fungsi Python secara automatik kepada graf TensorFlow yang sangat cekap. Ciri ini memanfaatkan manfaat kedua-dua Keras dan Eager Execution, kerana pengguna boleh menulis kod mereka dalam gaya yang lebih Pythonic dan imperatif, sambil masih mendapat manfaat daripada pengoptimuman prestasi yang disediakan oleh pelaksanaan graf statik TensorFlow.
Untuk menggambarkan bagaimana TensorFlow 2.0 menggabungkan ciri Keras dan Eager Execution, pertimbangkan contoh berikut:
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)
Dalam contoh ini, kami mula-mula mengimport TensorFlow dan modul Keras. Kami mentakrifkan model rangkaian saraf mudah menggunakan API Keras Sequential, yang terdiri daripada dua lapisan tersembunyi dengan pengaktifan ReLU dan lapisan output dengan pengaktifan softmax. Kami kemudiannya mendayakan Eager Execution menggunakan fungsi `tf.compat.v1.enable_eager_execution()`.
Seterusnya, kami mencipta sampel tensor input menggunakan fungsi normal rawak TensorFlow. Akhir sekali, kami lulus input melalui model untuk mendapatkan ramalan output. Memandangkan kami menggunakan Eager Execution, operasi dilaksanakan serta-merta, dan kami boleh terus mencetak output.
Dengan menjalankan kod ini dalam TensorFlow 2.0, kami boleh memanfaatkan kesederhanaan dan ekspresif Keras untuk menentukan model kami, sambil mendapat manfaat daripada pelaksanaan segera dan sifat interaktif Eksekusi Eager.
TensorFlow 2.0 menggabungkan ciri Keras dan Eager Execution untuk menyediakan rangka kerja pembelajaran mendalam yang berkuasa dan mesra pengguna. Penyepaduan Keras sebagai API peringkat tinggi rasmi memudahkan proses pembinaan dan model latihan, manakala Eager Execution meningkatkan interaktiviti dan fleksibiliti. Gabungan ini membolehkan pembangun dan penyelidik meningkatkan kod sedia ada mereka dengan cekap kepada TensorFlow 2.0 dan memanfaatkan keupayaan lanjutannya.
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