TensorFlow 2.0, najnovija verzija TensorFlow-a, kombinuje karakteristike Keras-a i Eager Execution-a kako bi pružio korisniji i efikasniji okvir dubokog učenja. Keras je API za neuronske mreže visokog nivoa, dok Eager Execution omogućava trenutnu evaluaciju operacija, čineći TensorFlow interaktivnijim i intuitivnijim. Ova kombinacija donosi nekoliko prednosti programerima i istraživačima, poboljšavajući cjelokupno TensorFlow iskustvo.
Jedna od ključnih karakteristika TensorFlow 2.0 je integracija Kerasa kao zvaničnog API-ja visokog nivoa. Keras, prvobitno razvijen kao zasebna biblioteka, stekao je popularnost zbog svoje jednostavnosti i lakoće upotrebe. Sa TensorFlow 2.0, Keras je čvrsto integrisan u TensorFlow ekosistem, što ga čini preporučenim API-jem za većinu slučajeva upotrebe. Ova integracija omogućava korisnicima da iskoriste jednostavnost i fleksibilnost Kerasa, dok istovremeno imaju koristi od opsežnih mogućnosti TensorFlow-a.
Još jedan važan aspekt TensorFlow 2.0 je usvajanje Eager Execution kao podrazumevanog načina rada. Eager Execution omogućava korisnicima da odmah procene operacije kako se zovu, umesto da definišu računarski graf i pokreću ga kasnije. Ovaj dinamički način izvršavanja pruža intuitivnije iskustvo programiranja, omogućavajući lakše otklanjanje grešaka i bržu izradu prototipa. Dodatno, Eager Execution olakšava upotrebu iskaza toka kontrole kao što su petlje i uvjeti, koje je ranije bilo izazovno implementirati u TensorFlow.
Kombinacijom Keras i Eager Execution, TensorFlow 2.0 pojednostavljuje proces izgradnje, obuke i implementacije modela dubokog učenja. Programeri mogu koristiti Keras API visokog nivoa da definiraju svoje modele, koristeći prednost njegove sintakse prilagođene korisniku i opsežnog skupa unaprijed izgrađenih slojeva i modela. Oni tada mogu neprimjetno integrirati ove modele sa TensorFlow operacijama i funkcionalnostima nižeg nivoa. Ova integracija omogućava veću fleksibilnost i prilagođavanje, omogućavajući korisnicima da fino podese svoje modele i ugrade napredne funkcije u svoje radne tokove.
Nadalje, TensorFlow 2.0 uvodi koncept nazvan "tf.function", koji omogućava korisnicima da optimizuju svoj kod automatskim pretvaranjem Python funkcija u visoko efikasne TensorFlow grafove. Ova funkcija koristi prednosti Keras-a i Eager Execution-a, jer korisnici mogu pisati svoj kod u više Pythonic i imperativnom stilu, dok i dalje imaju koristi od optimizacije performansi koje pruža TensorFlow-ovo izvođenje statičkog grafa.
Da biste ilustrirali kako TensorFlow 2.0 kombinuje karakteristike Keras i Eager Execution, razmotrite sledeći primer:
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)
U ovom primjeru prvo uvozimo TensorFlow i Keras modul. Definiramo jednostavan model neuronske mreže koristeći Keras Sequential API, koji se sastoji od dva skrivena sloja s ReLU aktivacijom i izlaznog sloja sa softmax aktivacijom. Zatim omogućavamo Eager Execution pomoću funkcije `tf.compat.v1.enable_eager_execution()`.
Zatim kreiramo uzorak ulaznog tenzora koristeći TensorFlow's slučajnu normalnu funkciju. Konačno, propuštamo ulaz kroz model da bismo dobili predviđanja izlaza. Pošto koristimo Eager Execution, operacije se izvršavaju odmah i možemo direktno ispisati izlaz.
Pokretanjem ovog koda u TensorFlow 2.0, možemo iskoristiti jednostavnost i ekspresivnost Kerasa da definiramo naš model, a istovremeno imamo koristi od trenutnog izvršenja i interaktivne prirode Eager Executiona.
TensorFlow 2.0 kombinuje karakteristike Keras-a i Eager Execution-a kako bi pružio moćan okvir za duboko učenje prilagođen korisniku. Integracija Kerasa kao zvaničnog API-ja visokog nivoa pojednostavljuje proces izgradnje i obuke modela, dok Eager Execution poboljšava interaktivnost i fleksibilnost. Ova kombinacija omogućava programerima i istraživačima da efikasno nadograde svoj postojeći kod na TensorFlow 2.0 i iskoriste njegove napredne mogućnosti.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako se može koristiti sloj za ugrađivanje da se automatski dodijele odgovarajuće ose za dijagram reprezentacije riječi kao vektora?
- Koja je svrha maksimalnog udruživanja u CNN?
- Kako se proces izdvajanja karakteristika u konvolucionoj neuronskoj mreži (CNN) primjenjuje na prepoznavanje slika?
- Da li je potrebno koristiti funkciju asinhronog učenja za modele mašinskog učenja koji rade u TensorFlow.js?
- Koji je parametar maksimalnog broja riječi TensorFlow Keras Tokenizer API-ja?
- Može li se TensorFlow Keras Tokenizer API koristiti za pronalaženje najčešćih riječi?
- Šta je TOCO?
- Kakav je odnos između brojnih epoha u modelu mašinskog učenja i tačnosti predviđanja iz pokretanja modela?
- Da li API susjednih paketa u Neural Structured Learning TensorFlow-u proizvodi prošireni skup podataka za obuku zasnovan na podacima prirodnog grafa?
- Šta je API susjeda paketa u neuronskom strukturiranom učenju TensorFlow-a?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals