TensorFlow 2.0, най-новата версия на TensorFlow, съчетава характеристиките на Keras и Eager Execution, за да осигури по-удобна за потребителя и ефективна рамка за дълбоко обучение. Keras е API за невронни мрежи от високо ниво, докато Eager Execution позволява незабавна оценка на операциите, което прави TensorFlow по-интерактивен и интуитивен. Тази комбинация носи няколко предимства за разработчиците и изследователите, като подобрява цялостното преживяване на TensorFlow.
Една от ключовите характеристики на TensorFlow 2.0 е интегрирането на Keras като официален API на високо ниво. Keras, първоначално разработен като отделна библиотека, придоби популярност поради своята простота и лекота на използване. С TensorFlow 2.0 Keras е тясно интегриран в екосистемата TensorFlow, което го прави препоръчителният API за повечето случаи на употреба. Тази интеграция позволява на потребителите да се възползват от простотата и гъвкавостта на Keras, докато се възползват от обширните възможности на TensorFlow.
Друг важен аспект на TensorFlow 2.0 е приемането на Eager Execution като режим на работа по подразбиране. Eager Execution позволява на потребителите да оценяват операции веднага, когато бъдат извикани, вместо да дефинират изчислителна графика и да я изпълняват по-късно. Този динамичен режим на изпълнение осигурява по-интуитивно изживяване при програмиране, което позволява по-лесно отстраняване на грешки и по-бързо създаване на прототипи. Освен това, Eager Execution улеснява използването на изрази за контролен поток, като цикли и условни елементи, които преди това бяха предизвикателство за прилагане в TensorFlow.
Чрез комбиниране на Keras и Eager Execution, TensorFlow 2.0 опростява процеса на изграждане, обучение и внедряване на модели за дълбоко обучение. Разработчиците могат да използват Keras API от високо ниво, за да дефинират своите модели, като се възползват от удобния за потребителя синтаксис и обширния набор от предварително изградени слоеве и модели. След това те могат безпроблемно да интегрират тези модели с операциите и функционалностите на по-ниско ниво на TensorFlow. Тази интеграция позволява по-голяма гъвкавост и персонализиране, позволявайки на потребителите да прецизират своите модели и да включат разширени функции в своите работни процеси.
Освен това TensorFlow 2.0 въвежда концепция, наречена "tf.function", която позволява на потребителите да оптимизират кода си чрез автоматично преобразуване на функции на Python във високоефективни графики на TensorFlow. Тази функция използва предимствата както на Keras, така и на Eager Execution, тъй като потребителите могат да пишат кода си в по-питоничен и императивен стил, като същевременно се възползват от оптимизациите на производителността, осигурени от статичното изпълнение на графика на TensorFlow.
За да илюстрирате как TensorFlow 2.0 съчетава характеристиките на Keras и Eager Execution, разгледайте следния пример:
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)
В този пример първо импортираме TensorFlow и модула Keras. Ние дефинираме прост модел на невронна мрежа, използвайки Keras Sequential API, който се състои от два скрити слоя с ReLU активиране и изходен слой с softmax активиране. След това активираме Eager Execution с помощта на функцията `tf.compat.v1.enable_eager_execution()`.
След това създаваме примерен входен тензор, използвайки произволната нормална функция на TensorFlow. Накрая предаваме входа през модела, за да получим изходните прогнози. Тъй като използваме Eager Execution, операциите се изпълняват незабавно и можем директно да отпечатаме изхода.
Изпълнявайки този код в TensorFlow 2.0, можем да се възползваме от простотата и изразителността на Keras, за да дефинираме нашия модел, като същевременно се възползваме от незабавното изпълнение и интерактивния характер на Eager Execution.
TensorFlow 2.0 съчетава функциите на Keras и Eager Execution, за да осигури мощна и удобна за потребителя рамка за дълбоко обучение. Интегрирането на Keras като официален API от високо ниво опростява процеса на изграждане и модели за обучение, докато Eager Execution подобрява интерактивността и гъвкавостта. Тази комбинация позволява на разработчиците и изследователите ефективно да надстроят съществуващия си код до TensorFlow 2.0 и да се възползват от неговите разширени възможности.
Други скорошни въпроси и отговори относно Основи на EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Как може да се използва слой за вграждане, за да се присвоят автоматично правилни оси за диаграма на представяне на думи като вектори?
- Каква е целта на максималното обединяване в CNN?
- Как се прилага процесът на извличане на характеристики в конволюционна невронна мрежа (CNN) за разпознаване на изображения?
- Необходимо ли е да се използва функция за асинхронно обучение за модели за машинно обучение, работещи в TensorFlow.js?
- Какъв е параметърът за максимален брой думи на TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Може ли API на TensorFlow Keras Tokenizer да се използва за намиране на най-често срещаните думи?
- Какво е TOCO?
- Каква е връзката между редица епохи в модел на машинно обучение и точността на прогнозата от изпълнението на модела?
- Приложният програмен интерфейс (API) за съседи на пакета в Neural Structured Learning на TensorFlow създава ли разширен набор от данни за обучение въз основа на естествени графични данни?
- Какво представлява API за съседи на пакета в невронно структурирано обучение на TensorFlow?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals