TensorFlow 2.0 нь Google-ийн хөгжүүлсэн машин сургалтын болон гүнзгий суралцахад зориулагдсан түгээмэл бөгөөд өргөн хэрэглэгддэг нээлттэй эхийн хүрээ юм. Энэ нь хиймэл оюун ухааны салбар дахь янз бүрийн хэрэглээнд ашиглахад хялбар, хүчирхэг болгодог хэд хэдэн үндсэн функцуудыг санал болгодог. Энэ хариултанд бид эдгээр гол шинж чанаруудыг нарийвчлан судалж, тэдгээрийн дидактик үнэ цэнийг онцолж, ач холбогдлыг нь батлах бодит мэдлэгээр хангах болно.
1. Eager Execution: TensorFlow 2.0-ийн томоохон сайжруулалтуудын нэг нь өгөгдмөл горимоор eager гүйцэтгэлийг баталсан явдал юм. Хүсэл эрмэлзэлтэй гүйцэтгэл нь үйлдлүүдийг нэн даруй үнэлэх боломжийг олгодог бөгөөд кодын дибаг хийх, ойлгоход хялбар болгодог. Энэ нь тусдаа сесс хийх шаардлагагүй бөгөөд програмчлалын ерөнхий загварыг хялбаршуулдаг. Энэ функц нь эхлэгчдэд маш чухал бөгөөд энэ нь машин сургалтын загвар бичих явцад илүү ойлгомжтой, интерактив туршлагыг өгдөг.
Жишээ нь:
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)
Үр дүн:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. Keras Integration: TensorFlow 2.0 нь Keras хэмээх өндөр түвшний мэдрэлийн сүлжээний API-тай нягт уялдаатай. Керас нь гүнзгий суралцах загваруудыг бий болгох хэрэглэгчдэд ээлтэй, модульчлагдсан интерфейсээр хангадаг. TensorFlow 2.0-ийн тусламжтайгаар Keras одоо TensorFlow-ийн албан ёсны өндөр түвшний API болж, загваруудыг тодорхойлох, сургах, байрлуулах хялбаршуулсан бөгөөд тууштай аргыг санал болгож байна. Энэхүү интеграци нь ашиглалтын хялбар байдлыг сайжруулж, хурдан загварчлал, туршилт хийх боломжийг олгодог.
Жишээ нь:
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. Хялбаршуулсан API: TensorFlow 2.0 нь хялбаршуулсан API-ээр хангадаг бөгөөд энэ нь нарийн төвөгтэй байдлыг багасгаж, унших чадварыг сайжруулдаг. API нь илүү ойлгомжтой, тууштай байхаар шинэчлэгдсэн бөгөөд үүнийг сурах, ашиглахад хялбар болгосон. Шинэ API нь тодорхой хяналтын хамаарал, график цуглуулгын хэрэгцээг арилгаж, кодыг хялбарчилж, өгөгдлийн хавтанг багасгасан. Энэхүү хялбарчлал нь сурах муруйг багасгаж, машин сургалтын загваруудыг илүү хурдан хөгжүүлэх боломжийг олгодог тул эхлэгчдэд ашигтай.
Жишээ нь:
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)
Үр дүн:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. Сайжруулсан загвар байршуулалт: TensorFlow 2.0 нь TensorFlow загваруудын цуваа хэлбэр болох TensorFlow SavedModel-ийг танилцуулж байна. SavedModel нь өөр өөр платформ болон орчинд загваруудыг хадгалах, ачаалах, байрлуулахад хялбар болгодог. Энэ нь загварын архитектур, хувьсагч, тооцооллын графикийг багтаасан бөгөөд загварыг хялбархан хуваалцах, үйлчлэх боломжийг олгодог. Энэ функц нь анхан шатны болон туршлагатай дадлагажигчдад үнэ цэнэтэй бөгөөд энэ нь үйлдвэрлэлийн тохиргоонд загваруудыг ашиглах үйл явцыг хялбаршуулдаг.
Жишээ нь:
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 нь TensorFlow Datasets (TFDS) модулийг хангадаг бөгөөд энэ нь өгөгдлийн багцыг ачаалах, урьдчилан боловсруулах үйл явцыг хялбаршуулдаг. TFDS нь түгээмэл хэрэглэгддэг өгөгдлийн багц, тэдгээрт хандах, удирдахад зориулсан стандарт API-уудын цуглуулгыг санал болгодог. Энэ функц нь гар аргаар өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах шаардлагагүй бөгөөд өөр өөр өгөгдлийн багцтай хурдан туршилт хийх боломжийг олгодог тул эхлэгчдэд онцгой ач холбогдолтой юм.
Жишээ нь:
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 нь ашиглахад хялбар, машин сургалтын хүчирхэг хүрээ болгодог хэд хэдэн үндсэн функцуудыг санал болгодог. Хүссэн гүйцэтгэл, Keras-тай нэгтгэх, хялбаршуулсан API, сайжруулсан загвар байршуулалт, TensorFlow өгөгдлийн багц зэрэг нь машин сургалтын загваруудыг хөгжүүлэхэд илүү ойлгомжтой, үр ашигтай орчинг бүрдүүлдэг. Эдгээр функцууд нь TensorFlow 2.0-ийн дидактик үнэ цэнийг сайжруулж, анхлан суралцагчдад хүртээмжтэй болгохын зэрэгцээ туршлагатай эмч нарын хэрэгцээг хангадаг.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Хэрхэн оруулах давхаргыг ашиглан үгсийг вектор болгон дүрслэх графикт тохирох тэнхлэгүүдийг автоматаар хуваарилах вэ?
- CNN-д хамгийн их нөөц бүрдүүлэх зорилго юу вэ?
- Хувирмал мэдрэлийн сүлжээ (CNN) дахь шинж чанарыг задлах процессыг дүрсийг танихад хэрхэн ашигладаг вэ?
- TensorFlow.js дээр ажиллаж байгаа машин сургалтын загваруудад асинхрон сургалтын функцийг ашиглах шаардлагатай юу?
- TensorFlow Keras Tokenizer API үгийн хамгийн их тооны параметр хэд вэ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API-г хамгийн түгээмэл үгсийг олоход ашиглаж болох уу?
- TOCO гэж юу вэ?
- Машин сургалтын загвар дахь хэд хэдэн эрин үе ба загварыг ажиллуулахаас урьдчилан таамаглах нарийвчлалын хооронд ямар хамааралтай вэ?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын API-тай хөрш зэргэлдээх багц нь байгалийн график өгөгдөл дээр суурилсан сургалтын нэмэгдүүлсэн мэдээллийн багц үүсгэдэг үү?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын програмын хөршүүдийн API гэж юу вэ?
Бусад асуулт, хариултыг EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals-аас үзнэ үү