TensorFlow 2.0 היא מסגרת פופולרית ונפוצה בקוד פתוח ללמידת מכונה ולמידה עמוקה שפותחה על ידי גוגל. הוא מציע מגוון תכונות מפתח שהופכות אותו לקל לשימוש וחזק עבור יישומים שונים בתחום הבינה המלאכותית. בתשובה זו, נחקור מאפיינים מרכזיים אלה בפירוט, נדגיש את ערכם הדידקטי ונספק ידע עובדתי כדי לתמוך בחשיבותם.
1. ביצוע להוט: אחד השיפורים הגדולים ב-TensorFlow 2.0 הוא אימוץ ביצוע להוט כמצב ברירת המחדל. ביצוע להוט מאפשר הערכה מיידית של פעולות, מה שמקל על ניפוי באגים והבנת התנהגות הקוד. זה מבטל את הצורך בפגישה נפרדת ומפשט את מודל התכנות הכולל. תכונה זו חשובה במיוחד למתחילים מכיוון שהיא מספקת חוויה אינטואיטיבית ואינטראקטיבית יותר בזמן כתיבת מודלים של למידת מכונה.
דוגמא:
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)
פלט:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. אינטגרציה של Keras: TensorFlow 2.0 משתלב באופן הדוק עם Keras, ממשק API לרשתות עצביות ברמה גבוהה. Keras מספקת ממשק ידידותי ומודולרי לבניית מודלים של למידה עמוקה. עם TensorFlow 2.0, Keras הוא כעת ה-API הרשמי ברמה גבוהה עבור TensorFlow, המציע דרך פשוטה ועקבית להגדיר, לאמן ולפרוס מודלים. אינטגרציה זו משפרת את קלות השימוש ומאפשרת אבות טיפוס וניסויים מהירים.
דוגמא:
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 פשוט: TensorFlow 2.0 מספק API פשוט שמפחית את המורכבות ומשפר את הקריאה. ה-API עוצב מחדש כדי להיות אינטואיטיבי ועקבי יותר, מה שמקל על הלמידה והשימוש. ה-API החדש מבטל את הצורך בתלות מפורשת בשליטה ובאוספי גרפים, מפשט את הקוד ומצמצם את ה-boilerplate. הפישוט הזה מועיל למתחילים מכיוון שהוא מקטין את עקומת הלמידה ומאפשר פיתוח מהיר יותר של מודלים של למידת מכונה.
דוגמא:
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)
פלט:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. פריסת מודל משופרת: TensorFlow 2.0 מציגה את TensorFlow SavedModel, פורמט סידורי לדגמי TensorFlow. SavedModel מקל על שמירה, טעינה ופריסה של מודלים על פני פלטפורמות וסביבות שונות. הוא מקפל את הארכיטקטורה, המשתנים וגרף החישוב של המודל, ומאפשר שיתוף והגשה קלה של מודלים. תכונה זו היא בעלת ערך הן למתרגלים מתחילים והן למתרגלים מנוסים, מכיוון שהיא מפשטת את תהליך פריסת המודלים בהגדרות הייצור.
דוגמא:
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. מערכי נתונים של TensorFlow: TensorFlow 2.0 מספק את מודול ערכות הנתונים של TensorFlow (TFDS), המפשט את תהליך הטעינה והעיבוד המקדים של מערכי נתונים. TFDS מציעה אוסף של מערכי נתונים נפוצים, יחד עם ממשקי API סטנדרטיים לגישה אליהם ולטפל בהם. תכונה זו שימושית במיוחד למתחילים מכיוון שהיא מבטלת את הצורך בעיבוד מוקדם של נתונים ידני ומאפשרת התנסות מהירה עם מערכי נתונים שונים.
דוגמא:
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 מציע מספר תכונות מפתח שהופכות אותו למסגרת קלה לשימוש ועוצמתית ללמידת מכונה. האימוץ של ביצוע נלהב, אינטגרציה עם Keras, API מפושט, פריסת מודלים משופרת ומערכי נתונים של TensorFlow מספקים סביבה אינטואיטיבית ויעילה יותר לפיתוח מודלים של למידת מכונה. תכונות אלו משפרות את הערך הדידקטי של TensorFlow 2.0, מה שהופך אותו לנגיש למתחילים תוך מענה לצרכים של מתרגלים מנוסים.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא יסודות EITC/AI/TFF TensorFlow:
- כיצד ניתן להשתמש בשכבת הטבעה כדי להקצות אוטומטית צירים מתאימים לחלקת ייצוג של מילים כווקטורים?
- מהי המטרה של איגוד מקסימלי ב-CNN?
- כיצד מיושם תהליך חילוץ התכונות ברשת עצבית קונבולוציונית (CNN) לזיהוי תמונה?
- האם יש צורך להשתמש בפונקציית למידה אסינכרונית עבור מודלים של למידת מכונה הפועלים ב- TensorFlow.js?
- מהו פרמטר מספר המילים המקסימלי של TensorFlow Keras Tokenizer API?
- האם ניתן להשתמש ב- TensorFlow Keras Tokenizer API כדי למצוא את המילים השכיחות ביותר?
- מה זה TOCO?
- מה הקשר בין מספר תקופות במודל למידת מכונה לבין דיוק החיזוי מהפעלת המודל?
- האם ה-API של חבילת השכנים ב-Neural Structured Learning של TensorFlow מייצר מערך אימון מוגבר המבוסס על נתוני גרפים טבעיים?
- מהו ה-Pack neighbors API בלמידה מובנית עצבית של TensorFlow?
הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals