TensorFlow 2.0 เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สที่ได้รับความนิยมและใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึกที่พัฒนาโดย Google นำเสนอคุณสมบัติหลักมากมายที่ทำให้ทั้งใช้งานง่ายและมีประสิทธิภาพสำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ ในด้านปัญญาประดิษฐ์ ในคำตอบนี้ เราจะสำรวจรายละเอียดคุณลักษณะหลักเหล่านี้ โดยเน้นคุณค่าการสอนและให้ความรู้ที่เป็นข้อเท็จจริงเพื่อสนับสนุนความสำคัญของคุณลักษณะเหล่านี้
1. การดำเนินการอย่างกระตือรือร้น: หนึ่งในการปรับปรุงที่สำคัญใน TensorFlow 2.0 คือการใช้การดำเนินการอย่างกระตือรือร้นเป็นโหมดเริ่มต้น การดำเนินการอย่างกระตือรือร้นช่วยให้สามารถประเมินการดำเนินการได้ทันที ทำให้ง่ายต่อการดีบักและเข้าใจลักษณะการทำงานของโค้ด ช่วยลดความจำเป็นในการแยกเซสชันและทำให้รูปแบบการเขียนโปรแกรมโดยรวมง่ายขึ้น ฟีเจอร์นี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับผู้เริ่มต้นเนื่องจากมอบประสบการณ์ที่เป็นธรรมชาติและโต้ตอบได้มากขึ้นในขณะที่เขียนโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
ตัวอย่าง:
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)
Output:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. การรวม Keras: TensorFlow 2.0 ผสานรวมกับ Keras ซึ่งเป็น API เครือข่ายประสาทระดับสูงอย่างแน่นหนา Keras มีอินเทอร์เฟซโมดูลาร์ที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้สำหรับการสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก ด้วย TensorFlow 2.0 ตอนนี้ Keras เป็น API ระดับสูงอย่างเป็นทางการสำหรับ TensorFlow ซึ่งนำเสนอวิธีที่ง่ายและสอดคล้องกันในการกำหนด ฝึก และปรับใช้โมเดล การผสานรวมนี้ช่วยเพิ่มความสะดวกในการใช้งานและช่วยให้สามารถสร้างต้นแบบและการทดลองได้อย่างรวดเร็ว
ตัวอย่าง:
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. API แบบง่าย: TensorFlow 2.0 มี API แบบง่ายที่ลดความซับซ้อนและปรับปรุงความสามารถในการอ่าน API ได้รับการออกแบบใหม่ให้ใช้งานง่ายและสอดคล้องกันมากขึ้น ทำให้ง่ายต่อการเรียนรู้และใช้งาน API ใหม่ช่วยขจัดความจำเป็นในการพึ่งพาการควบคุมที่ชัดเจนและการรวบรวมกราฟ ทำให้โค้ดง่ายขึ้นและลดสำเร็จรูป การทำให้เข้าใจง่ายนี้มีประโยชน์สำหรับผู้เริ่มต้นเนื่องจากช่วยลดช่วงการเรียนรู้และช่วยให้สามารถพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้เร็วขึ้น
ตัวอย่าง:
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)
Output:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. ปรับปรุงการปรับใช้โมเดล: TensorFlow 2.0 แนะนำ TensorFlow SavedModel ซึ่งเป็นรูปแบบการทำให้เป็นอนุกรมสำหรับโมเดล TensorFlow SavedModel ทำให้ง่ายต่อการบันทึก โหลด และปรับใช้โมเดลข้ามแพลตฟอร์มและสภาพแวดล้อมต่างๆ โดยจะสรุปสถาปัตยกรรม ตัวแปร และกราฟการคำนวณของโมเดล ช่วยให้แชร์และแสดงโมเดลได้ง่าย คุณลักษณะนี้มีประโยชน์สำหรับทั้งผู้เริ่มต้นและผู้ปฏิบัติงานที่มีประสบการณ์ เนื่องจากทำให้กระบวนการปรับใช้แบบจำลองในการตั้งค่าการผลิตง่ายขึ้น
ตัวอย่าง:
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 Datasets: TensorFlow 2.0 มีโมดูล TensorFlow Datasets (TFDS) ซึ่งลดความซับซ้อนของขั้นตอนการโหลดและประมวลผลชุดข้อมูลล่วงหน้า TFDS นำเสนอคอลเลกชันชุดข้อมูลที่ใช้กันทั่วไป พร้อมด้วย API มาตรฐานสำหรับการเข้าถึงและจัดการชุดข้อมูลเหล่านั้น ฟีเจอร์นี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับผู้เริ่มต้นเนื่องจากไม่จำเป็นต้องประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าด้วยตนเองและช่วยให้ทำการทดลองกับชุดข้อมูลต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว
ตัวอย่าง:
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 นำเสนอฟีเจอร์หลักหลายอย่างที่ทำให้เป็นเฟรมเวิร์กที่ใช้งานง่ายและทรงพลังสำหรับแมชชีนเลิร์นนิง การใช้การดำเนินการอย่างกระตือรือร้น การผสานรวมกับ Keras, API ที่ง่ายขึ้น, การปรับใช้โมเดลที่ได้รับการปรับปรุง และชุดข้อมูล TensorFlow ทำให้สภาพแวดล้อมที่ใช้งานง่ายและมีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับการพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ฟีเจอร์เหล่านี้ปรับปรุงคุณค่าการสอนของ TensorFlow 2.0 ทำให้ผู้เริ่มต้นสามารถเข้าถึงได้ ในขณะเดียวกันก็ตอบสนองความต้องการของผู้ปฏิบัติงานที่มีประสบการณ์
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- เราจะใช้เลเยอร์การฝังเพื่อกำหนดแกนที่เหมาะสมสำหรับการแสดงคำเป็นเวกเตอร์ได้อย่างไร
- จุดประสงค์ของการรวมสูงสุดใน CNN คืออะไร?
- กระบวนการแยกคุณสมบัติในเครือข่ายประสาทเทียม (CNN) นำไปใช้กับการจดจำภาพอย่างไร
- จำเป็นต้องใช้ฟังก์ชันการเรียนรู้แบบอะซิงโครนัสสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ทำงานใน TensorFlow.js หรือไม่
- พารามิเตอร์จำนวนคำสูงสุด TensorFlow Keras Tokenizer API คืออะไร
- TensorFlow Keras Tokenizer API สามารถใช้ค้นหาคำที่ใช้บ่อยที่สุดได้หรือไม่
- โทโค่คืออะไร?
- อะไรคือความสัมพันธ์ระหว่างยุคต่างๆ ในโมเดล Machine Learning และความแม่นยำของการคาดการณ์จากการรันโมเดล
- Pack Neighbors API ใน Neural Structured Learning ของ TensorFlow สร้างชุดข้อมูลการฝึกอบรมแบบเสริมตามข้อมูลกราฟธรรมชาติหรือไม่
- Pack Neighbors API ใน Neural Structured Learning ของ TensorFlow คืออะไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals