TensorFlow 2.0 — это популярная и широко используемая среда с открытым исходным кодом для машинного и глубокого обучения, разработанная Google. Он предлагает ряд ключевых функций, которые делают его простым в использовании и мощным для различных приложений в области искусственного интеллекта. В этом ответе мы подробно рассмотрим эти ключевые особенности, подчеркнув их дидактическую ценность и предоставив фактические знания, подтверждающие их важность.
1. Нетерпеливое выполнение. Одним из основных улучшений в TensorFlow 2.0 является принятие нетерпеливого выполнения в качестве режима по умолчанию. Оперативное выполнение позволяет немедленно оценить операции, что упрощает отладку и понимание поведения кода. Это устраняет необходимость в отдельном сеансе и упрощает общую модель программирования. Эта функция особенно ценна для новичков, поскольку она обеспечивает более интуитивно понятный и интерактивный опыт написания моделей машинного обучения.
Пример:
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)
Вывод:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. Интеграция Keras: TensorFlow 2.0 тесно интегрируется с Keras, API нейронных сетей высокого уровня. Keras предоставляет удобный и модульный интерфейс для построения моделей глубокого обучения. Благодаря TensorFlow 2.0 Keras теперь является официальным API высокого уровня для TensorFlow, предлагающим упрощенный и последовательный способ определения, обучения и развертывания моделей. Такая интеграция повышает простоту использования и позволяет быстро создавать прототипы и экспериментировать.
Пример:
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. Упрощенный API. TensorFlow 2.0 предоставляет упрощенный API, который снижает сложность и улучшает читаемость. API был переработан, чтобы стать более интуитивно понятным и последовательным, что упрощает его изучение и использование. Новый API устраняет необходимость в явных зависимостях управления и коллекциях графов, упрощая код и сокращая количество шаблонов. Это упрощение полезно для новичков, поскольку сокращает время обучения и позволяет быстрее разрабатывать модели машинного обучения.
Пример:
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)
Вывод:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. Улучшенное развертывание модели: в TensorFlow 2.0 представлен TensorFlow SavedModel, формат сериализации для моделей TensorFlow. SavedModel упрощает сохранение, загрузку и развертывание моделей на разных платформах и в разных средах. Он инкапсулирует архитектуру модели, переменные и граф вычислений, что позволяет легко обмениваться моделями и обслуживать их. Эта функция ценна как для новичков, так и для опытных практиков, поскольку упрощает процесс развертывания моделей в производственных условиях.
Пример:
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. Наборы данных TensorFlow. TensorFlow 2.0 предоставляет модуль «Наборы данных TensorFlow» (TFDS), который упрощает процесс загрузки и предварительной обработки наборов данных. TFDS предлагает коллекцию часто используемых наборов данных, а также стандартизированные API для доступа к ним и управления ими. Эта функция особенно полезна для новичков, поскольку она устраняет необходимость предварительной обработки данных вручную и позволяет быстро экспериментировать с различными наборами данных.
Пример:
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 предлагает несколько ключевых функций, которые делают его простой в использовании и мощной средой для машинного обучения. Внедрение быстрого выполнения, интеграция с Keras, упрощенный API, улучшенное развертывание моделей и наборы данных TensorFlow обеспечивают более интуитивно понятную и эффективную среду для разработки моделей машинного обучения. Эти функции повышают дидактическую ценность TensorFlow 2.0, делая его доступным для новичков, а также удовлетворяя потребности опытных практиков.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся Основы EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Как можно использовать слой внедрения для автоматического назначения правильных осей для графика представления слов в виде векторов?
- Какова цель максимального объединения в CNN?
- Как процесс извлечения признаков в сверточной нейронной сети (CNN) применяется для распознавания изображений?
- Необходимо ли использовать функцию асинхронного обучения для моделей машинного обучения, работающих в TensorFlow.js?
- Каково максимальное количество слов в API TensorFlow Keras Tokenizer?
- Можно ли использовать API TensorFlow Keras Tokenizer для поиска наиболее часто встречающихся слов?
- Что такое ТОКО?
- Какова связь между количеством эпох в модели машинного обучения и точностью прогноза при запуске модели?
- Создает ли API соседей пакета в нейронном структурированном обучении TensorFlow расширенный набор обучающих данных на основе данных естественного графа?
- Что такое API соседей пакета в нейронном структурированном обучении TensorFlow?
Посмотреть больше вопросов и ответов в EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals