TensorFlow 2.0, הגרסה האחרונה של TensorFlow, משלבת את התכונות של Keras ו-Eager Execution כדי לספק מסגרת למידה עמוקה ידידותית ויעילה יותר. Keras הוא ממשק API לרשתות עצביות ברמה גבוהה, בעוד ש-Eager Execution מאפשר הערכה מיידית של פעולות, מה שהופך את TensorFlow לאינטראקטיבי ואינטואיטיבי יותר. שילוב זה מביא מספר יתרונות למפתחים ולחוקרים, ומשפר את חווית TensorFlow הכוללת.
אחת מתכונות המפתח של TensorFlow 2.0 היא השילוב של Keras כ-API הרשמי ברמה גבוהה. Keras, שפותחה במקור כספרייה נפרדת, צברה פופולריות בשל הפשטות וקלות השימוש שלה. עם TensorFlow 2.0, Keras משולבת באופן הדוק במערכת האקולוגית של TensorFlow, מה שהופך אותה לממשק ה-API המומלץ לרוב מקרי השימוש. אינטגרציה זו מאפשרת למשתמשים למנף את הפשטות והגמישות של Keras תוך תועלת מהיכולות הנרחבות של TensorFlow.
היבט חשוב נוסף של TensorFlow 2.0 הוא האימוץ של Eager Execution כמצב הפעולה המוגדר כברירת מחדל. Eager Execution מאפשר למשתמשים להעריך פעולות באופן מיידי כפי שהן נקראות, במקום להגדיר גרף חישובי ולהריץ אותו מאוחר יותר. מצב ביצוע דינמי זה מספק חווית תכנות אינטואיטיבית יותר, המאפשר איתור באגים קל יותר ויצירת אב טיפוס מהיר יותר. בנוסף, Eager Execution מקל על השימוש בהצהרות זרימת בקרה כגון לולאות והתניות, שהיו מאתגרים בעבר ליישם ב- TensorFlow.
על ידי שילוב של Keras ו-Eager Execution, TensorFlow 2.0 מפשט את תהליך הבנייה, ההדרכה והפריסה של מודלים של למידה עמוקה. מפתחים יכולים להשתמש ב-Keras API ברמה גבוהה כדי להגדיר את המודלים שלהם, תוך ניצול התחביר הידידותי למשתמש שלו ומערך נרחב של שכבות ומודלים שנבנו מראש. לאחר מכן הם יכולים לשלב בצורה חלקה את המודלים הללו עם הפעולות והפונקציונליות של TensorFlow ברמה נמוכה יותר. אינטגרציה זו מאפשרת גמישות והתאמה אישית רבה יותר, ומאפשרת למשתמשים לכוונן את הדגמים שלהם ולשלב תכונות מתקדמות בתהליכי העבודה שלהם.
יתר על כן, TensorFlow 2.0 מציג מושג שנקרא "tf.function", המאפשר למשתמשים לבצע אופטימיזציה של הקוד שלהם על ידי המרה אוטומטית של פונקציות Python לגרפים יעילים ביותר של TensorFlow. תכונה זו ממנפת את היתרונות של Keras ושל Eager Execution כאחד, שכן המשתמשים יכולים לכתוב את הקוד שלהם בסגנון פיתוני וחיוני יותר, תוך שהם עדיין נהנים מהאופטימיזציות של הביצועים שמספקת ביצוע הגרף הסטטי של TensorFlow.
כדי להמחיש כיצד TensorFlow 2.0 משלב את התכונות של Keras ו-Eager Execution, שקול את הדוגמה הבאה:
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)
בדוגמה זו, אנו מייבאים תחילה את TensorFlow ואת מודול Keras. אנו מגדירים מודל רשת עצבית פשוט באמצעות ה-Keras Sequential API, המורכב משתי שכבות נסתרות עם הפעלת ReLU ושכבת פלט עם הפעלת softmax. לאחר מכן אנו מפעילים ביצוע להוט באמצעות הפונקציה `tf.compat.v1.enable_eager_execution()`.
לאחר מכן, אנו יוצרים טנזור קלט לדוגמה באמצעות הפונקציה הרגילה האקראית של TensorFlow. לבסוף, אנו מעבירים את הקלט דרך המודל כדי לקבל את תחזיות הפלט. מכיוון שאנו משתמשים ב-Eager Execution, הפעולות מבוצעות באופן מיידי, ונוכל להדפיס ישירות את הפלט.
על ידי הפעלת קוד זה ב-TensorFlow 2.0, נוכל לנצל את הפשטות והאקספרסיביות של Keras כדי להגדיר את המודל שלנו, תוך תועלת מהביצוע המיידי ומהאופי האינטראקטיבי של Eager Execution.
TensorFlow 2.0 משלב את התכונות של Keras ו-Eager Execution כדי לספק מסגרת למידה עמוקה חזקה וידידותית למשתמש. השילוב של Keras כ-API הרשמי ברמה גבוהה מפשט את תהליך הבנייה וההדרכה של מודלים, בעוד ש-Eager Execution משפר את האינטראקטיביות והגמישות. שילוב זה מאפשר למפתחים ולחוקרים לשדרג ביעילות את הקוד הקיים שלהם ל-TensorFlow 2.0 ולנצל את היכולות המתקדמות שלו.
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