TensorFlow 2.0, TensorFlow-ის უახლესი ვერსია, აერთიანებს Keras-ისა და Eager Execution-ის ფუნქციებს, რათა უზრუნველყოს უფრო მოსახერხებელი და ეფექტური ღრმა სწავლის ჩარჩო. Keras არის მაღალი დონის ნერვული ქსელების API, ხოლო Eager Execution იძლევა ოპერაციების დაუყოვნებლივ შეფასებას, რაც TensorFlow-ს უფრო ინტერაქტიულს და ინტუიციურს ხდის. ამ კომბინაციას მოაქვს რამდენიმე სარგებელი დეველოპერებისთვის და მკვლევრებისთვის, რაც აძლიერებს TensorFlow-ის საერთო გამოცდილებას.
TensorFlow 2.0-ის ერთ-ერთი მთავარი მახასიათებელია Keras-ის ინტეგრაცია, როგორც ოფიციალური მაღალი დონის API. Keras, თავდაპირველად განვითარებული, როგორც ცალკე ბიბლიოთეკა, მოიპოვა პოპულარობა მისი სიმარტივისა და მარტივი გამოყენების გამო. TensorFlow 2.0-ით Keras მჭიდროდ არის ინტეგრირებული TensorFlow-ის ეკოსისტემაში, რაც მას რეკომენდებულ API-ად აქცევს უმეტეს გამოყენების შემთხვევებისთვის. ეს ინტეგრაცია მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს გამოიყენონ Keras-ის სიმარტივე და მოქნილობა და ისარგებლონ TensorFlow-ის ფართო შესაძლებლობებით.
TensorFlow 2.0-ის კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი ასპექტია Eager Execution-ის მიღება, როგორც მუშაობის ნაგულისხმევი რეჟიმი. Eager Execution საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს შეაფასონ ოპერაციები მაშინვე, როგორც მათ უწოდებენ, ვიდრე გამოთვლითი გრაფიკის განსაზღვრა და მოგვიანებით გაშვება. შესრულების ეს დინამიური რეჟიმი უზრუნველყოფს უფრო ინტუიციურ პროგრამირების გამოცდილებას, რაც საშუალებას იძლევა უფრო მარტივი გამართვა და უფრო სწრაფი პროტოტიპირება. გარდა ამისა, Eager Execution აადვილებს საკონტროლო ნაკადის განცხადებების გამოყენებას, როგორიცაა მარყუჟები და პირობითები, რომელთა განხორციელება ადრე რთული იყო TensorFlow-ში.
Keras-ისა და Eager Execution-ის კომბინაციით, TensorFlow 2.0 ამარტივებს ღრმა სწავლის მოდელების აგების, ტრენინგის და დანერგვის პროცესს. დეველოპერებს შეუძლიათ გამოიყენონ მაღალი დონის Keras API თავიანთი მოდელების დასადგენად, მისი მოსახერხებელი სინტაქსისა და წინასწარ ჩაშენებული ფენებისა და მოდელების ფართო ნაკრების გამოყენებით. შემდეგ მათ შეუძლიათ შეუფერხებლად დააკავშირონ ეს მოდელები TensorFlow-ის ქვედა დონის ოპერაციებთან და ფუნქციებთან. ეს ინტეგრაცია საშუალებას აძლევს უფრო მეტ მოქნილობას და პერსონალიზაციას, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს დააზუსტონ თავიანთი მოდელები და ჩართონ მოწინავე ფუნქციები სამუშაო პროცესებში.
გარდა ამისა, TensorFlow 2.0 წარმოგიდგენთ კონცეფციას სახელწოდებით "tf.function", რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ოპტიმიზაცია გაუკეთონ თავიანთი კოდის პითონის ფუნქციების ავტომატურად კონვერტაციით მაღალეფექტურ TensorFlow გრაფიკებად. ეს ფუნქცია იყენებს როგორც Keras-ის, ასევე Eager Execution-ის უპირატესობებს, რადგან მომხმარებლებს შეუძლიათ დაწერონ თავიანთი კოდი უფრო პითონიკურ და იმპერატიულ სტილში, ამავდროულად ისარგებლონ შესრულების ოპტიმიზაციით, რომელიც უზრუნველყოფილია TensorFlow-ის სტატიკური გრაფიკის შესრულებით.
იმის საილუსტრაციოდ, თუ როგორ აერთიანებს TensorFlow 2.0 Keras-ისა და Eager Execution-ის მახასიათებლებს, განიხილეთ შემდეგი მაგალითი:
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)
ამ მაგალითში, ჩვენ პირველად იმპორტირებთ TensorFlow და Keras მოდული. ჩვენ განვსაზღვრავთ მარტივი ნერვული ქსელის მოდელს Keras Sequential API-ის გამოყენებით, რომელიც შედგება ორი ფარული ფენისგან ReLU აქტივაციით და გამომავალი ფენისგან softmax აქტივაციით. შემდეგ ჩვენ ვააქტიურებთ Eager Execution-ს `tf.compat.v1.enable_eager_execution()` ფუნქციის გამოყენებით.
შემდეგი, ჩვენ ვქმნით ნიმუშის შეყვანის ტენსორს TensorFlow-ის შემთხვევითი ნორმალური ფუნქციის გამოყენებით. და ბოლოს, ჩვენ გადავცემთ შეყვანას მოდელის მეშვეობით, რათა მივიღოთ გამომავალი პროგნოზები. ვინაიდან ჩვენ ვიყენებთ Eager Execution-ს, ოპერაციები შესრულებულია დაუყოვნებლივ და ჩვენ შეგვიძლია პირდაპირ ამობეჭდოთ გამომავალი.
ამ კოდის TensorFlow 2.0-ში გაშვებით, ჩვენ შეგვიძლია ვისარგებლოთ Keras-ის სიმარტივით და ექსპრესიულობით, რათა განვსაზღვროთ ჩვენი მოდელი, ამასთანავე ვისარგებლოთ Eager Execution-ის დაუყოვნებელი შესრულებისა და ინტერაქტიული ბუნებით.
TensorFlow 2.0 აერთიანებს Keras-ისა და Eager Execution-ის მახასიათებლებს, რათა უზრუნველყოს ძლიერი და მოსახერხებელი ღრმა სწავლის ჩარჩო. Keras-ის, როგორც ოფიციალური მაღალი დონის API-ს ინტეგრაცია ამარტივებს მოდელების შექმნისა და ტრენინგის პროცესს, ხოლო Eager Execution აძლიერებს ინტერაქტიულობას და მოქნილობას. ეს კომბინაცია საშუალებას აძლევს დეველოპერებს და მკვლევარებს ეფექტურად განაახლონ არსებული კოდი TensorFlow 2.0-მდე და ისარგებლონ მისი მოწინავე შესაძლებლობებით.
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