TensorFlow 2.0 არის პოპულარული და ფართოდ გამოყენებული ღია კოდის ჩარჩო მანქანური სწავლისა და ღრმა სწავლისთვის, რომელიც შემუშავებულია Google-ის მიერ. ის გთავაზობთ უამრავ ძირითად ფუნქციას, რაც მას ადვილად გამოსაყენებლად და ძლიერს ხდის ხელოვნური ინტელექტის სფეროში სხვადასხვა აპლიკაციებისთვის. ამ პასუხში ჩვენ დეტალურად შევისწავლით ამ ძირითად მახასიათებლებს, ხაზს ვუსვამთ მათ დიდაქტიკურ მნიშვნელობას და მივცემთ ფაქტობრივ ცოდნას მათი მნიშვნელობის გასამყარებლად.
1. Eager Execution: TensorFlow 2.0-ის ერთ-ერთი მთავარი გაუმჯობესება არის მონდომებული შესრულების, როგორც ნაგულისხმევი რეჟიმის მიღება. მონდომებული შესრულება იძლევა ოპერაციების დაუყონებლივ შეფასებას, რაც აადვილებს გამართვას და კოდის ქცევის გაგებას. ის გამორიცხავს ცალკე სესიის საჭიროებას და ამარტივებს პროგრამირების მთლიან მოდელს. ეს ფუნქცია განსაკუთრებით ღირებულია დამწყებთათვის, რადგან ის უზრუნველყოფს უფრო ინტუიციურ და ინტერაქტიულ გამოცდილებას მანქანური სწავლების მოდელების წერისას.
მაგალითი:
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)
გამოყვანის:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. Keras ინტეგრაცია: TensorFlow 2.0 მჭიდროდ ინტეგრირდება Keras-თან, მაღალი დონის ნერვული ქსელების API-სთან. Keras უზრუნველყოფს მოსახერხებელი და მოდულური ინტერფეისს ღრმა სწავლის მოდელების შესაქმნელად. TensorFlow 2.0-ით, Keras ახლა არის ოფიციალური მაღალი დონის API TensorFlow-ისთვის, რომელიც გთავაზობთ მოდელების განსაზღვრის, ტრენინგის და განლაგების გამარტივებულ და თანმიმდევრულ გზას. ეს ინტეგრაცია აძლიერებს გამოყენების სიმარტივეს და იძლევა სწრაფ პროტოტიპებისა და ექსპერიმენტების საშუალებას.
მაგალითი:
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. გამარტივებული API: TensorFlow 2.0 უზრუნველყოფს გამარტივებულ API-ს, რომელიც ამცირებს სირთულეს და აუმჯობესებს კითხვადობას. API შეიცვალა უფრო ინტუიციური და თანმიმდევრული, რაც აადვილებს სწავლასა და გამოყენებას. ახალი API გამორიცხავს აშკარა კონტროლის დამოკიდებულების და გრაფიკების შეგროვების აუცილებლობას, ამარტივებს კოდს და ამცირებს ქვაბის ფირფიტას. ეს გამარტივება მომგებიანია დამწყებთათვის, რადგან ის ამცირებს სწავლის მრუდს და იძლევა მანქანური სწავლის მოდელების უფრო სწრაფად განვითარების საშუალებას.
მაგალითი:
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)
გამოყვანის:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. გაუმჯობესებული მოდელის დანერგვა: TensorFlow 2.0 წარმოგიდგენთ TensorFlow SavedModel, სერიულ ფორმატს TensorFlow მოდელებისთვის. SavedModel აადვილებს მოდელების შენახვას, ჩატვირთვას და განთავსებას სხვადასხვა პლატფორმებსა და გარემოში. იგი აერთიანებს მოდელის არქიტექტურას, ცვლადებს და გამოთვლით გრაფიკს, რაც საშუალებას იძლევა მარტივი მოდელის გაზიარება და მომსახურება. ეს ფუნქცია ღირებულია როგორც დამწყებთათვის, ასევე გამოცდილი პრაქტიკოსებისთვის, რადგან ის ამარტივებს მოდელების წარმოების პარამეტრებში განლაგების პროცესს.
მაგალითი:
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 მონაცემთა ნაკრები: TensorFlow 2.0 გთავაზობთ TensorFlow Datasets (TFDS) მოდულს, რომელიც ამარტივებს მონაცემთა ნაკრების ჩატვირთვისა და წინასწარ დამუშავების პროცესს. TFDS გთავაზობთ საყოველთაოდ გამოყენებული მონაცემთა ნაკრების კოლექციას, მათთან წვდომისა და მანიპულირების სტანდარტიზებულ API-ებთან ერთად. ეს ფუნქცია განსაკუთრებით სასარგებლოა დამწყებთათვის, რადგან ის გამორიცხავს მონაცემთა ხელით წინასწარ დამუშავების აუცილებლობას და საშუალებას იძლევა სწრაფი ექსპერიმენტების ჩატარება სხვადასხვა მონაცემთა ნაკრებით.
მაგალითი:
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 გთავაზობთ რამდენიმე ძირითად მახასიათებელს, რაც მას ადვილად გამოსაყენებელ და ძლიერ ჩარჩოდ აქცევს მანქანური სწავლისთვის. მონდომებული შესრულების მიღება, Keras-თან ინტეგრაცია, გამარტივებული API, გაუმჯობესებული მოდელის განლაგება და TensorFlow მონაცემთა ნაკრები უზრუნველყოფს უფრო ინტუიციურ და ეფექტურ გარემოს მანქანური სწავლების მოდელების შესაქმნელად. ეს ფუნქციები აძლიერებს TensorFlow 2.0-ის დიდაქტიკურ მნიშვნელობას, რაც მას ხელმისაწვდომს ხდის დამწყებთათვის და ასევე აკმაყოფილებს გამოცდილი პრაქტიკოსების საჭიროებებს.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/TFF TensorFlow საფუძვლები:
- როგორ შეიძლება გამოვიყენოთ ჩაშენებული ფენა სიტყვების ვექტორებად წარმოდგენის ნაკვეთისთვის სათანადო ღერძების ავტომატურად მინიჭებისთვის?
- რა არის CNN-ში მაქსიმალური გაერთიანების მიზანი?
- როგორ გამოიყენება ფუნქციის ამოღების პროცესი კონვოლუციურ ნერვულ ქსელში (CNN) გამოსახულების ამოცნობაზე?
- საჭიროა თუ არა ასინქრონული სწავლის ფუნქციის გამოყენება TensorFlow.js-ში გაშვებული მანქანური სწავლების მოდელებისთვის?
- რა არის TensorFlow Keras Tokenizer API სიტყვების მაქსიმალური რაოდენობის პარამეტრი?
- შეიძლება თუ არა TensorFlow Keras Tokenizer API-ის გამოყენება ყველაზე ხშირი სიტყვების მოსაძებნად?
- რა არის TOCO?
- რა კავშირია მანქანური სწავლის მოდელში რამდენიმე ეპოქასა და მოდელის გაშვების პროგნოზის სიზუსტეს შორის?
- აწარმოებს თუ არა API მეზობლების პაკეტი TensorFlow-ის ნერვულ სტრუქტურირებულ სწავლებას, აწარმოებს გაძლიერებულ სასწავლო მონაცემთა ბაზას ბუნებრივი გრაფიკის მონაცემებზე დაყრდნობით?
- რა არის პაკეტის მეზობლების API TensorFlow-ის ნერვულ სტრუქტურულ სწავლებაში?
იხილეთ მეტი კითხვა და პასუხი EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals-ში