TensorFlow 2.0 یک چارچوب منبع باز محبوب و پرکاربرد برای یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق است که توسط گوگل توسعه یافته است. طیف وسیعی از ویژگی های کلیدی را ارائه می دهد که استفاده از آن را آسان و قدرتمند برای برنامه های مختلف در زمینه هوش مصنوعی می کند. در این پاسخ، ما این ویژگی های کلیدی را به تفصیل بررسی خواهیم کرد، ارزش آموزشی آنها را برجسته می کنیم و دانش واقعی برای حمایت از اهمیت آنها ارائه می دهیم.
1. Eager Execution: یکی از پیشرفت های عمده در TensorFlow 2.0 استفاده از اجرای مشتاق به عنوان حالت پیش فرض است. اجرای مشتاقانه امکان ارزیابی فوری عملیات را فراهم می کند و اشکال زدایی و درک رفتار کد را آسان تر می کند. نیاز به یک جلسه جداگانه را از بین می برد و مدل برنامه نویسی کلی را ساده می کند. این ویژگی مخصوصاً برای مبتدیان ارزشمند است زیرا در هنگام نوشتن مدلهای یادگیری ماشینی، تجربه شهودی و تعاملیتری را ارائه میدهد.
مثال:
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)
خروجی:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. Keras ادغام: TensorFlow 2.0 به شدت با Keras، یک API شبکه های عصبی سطح بالا، ادغام می شود. Keras یک رابط کاربر پسند و ماژولار برای ساخت مدل های یادگیری عمیق ارائه می دهد. با TensorFlow 2.0، Keras اکنون API رسمی سطح بالا برای TensorFlow است که روشی ساده و ثابت برای تعریف، آموزش و استقرار مدلها ارائه میدهد. این ادغام سهولت استفاده را افزایش می دهد و امکان نمونه سازی و آزمایش سریع را فراهم می کند.
مثال:
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. Simplified API: TensorFlow 2.0 یک API ساده شده ارائه می دهد که پیچیدگی را کاهش می دهد و خوانایی را بهبود می بخشد. API دوباره طراحی شده است تا بصری تر و سازگارتر باشد و یادگیری و استفاده از آن را آسان تر می کند. API جدید نیاز به وابستگیهای کنترل صریح و مجموعههای نمودار را حذف میکند، کد را سادهسازی میکند و صفحه دیگ را کاهش میدهد. این ساده سازی برای مبتدیان مفید است زیرا منحنی یادگیری را کاهش می دهد و امکان توسعه سریعتر مدل های یادگیری ماشین را فراهم می کند.
مثال:
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)
خروجی:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. توسعه مدل بهبود یافته: TensorFlow 2.0 TensorFlow SavedModel را معرفی می کند، یک قالب سریال سازی برای مدل های TensorFlow. SavedModel ذخیره، بارگیری و استقرار مدل ها را در پلتفرم ها و محیط های مختلف آسان تر می کند. معماری مدل، متغیرها و نمودار محاسباتی را در بر می گیرد و امکان اشتراک گذاری و سرویس دهی آسان مدل را فراهم می کند. این ویژگی هم برای مبتدیان و هم برای متخصصان با تجربه ارزشمند است، زیرا فرآیند استقرار مدل ها در تنظیمات تولید را ساده می کند.
مثال:
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 ماژول TensorFlow Datasets (TFDS) را ارائه می دهد که فرآیند بارگیری و پیش پردازش مجموعه داده ها را ساده می کند. TFDS مجموعه ای از مجموعه داده های رایج را به همراه API های استاندارد شده برای دسترسی و دستکاری آنها ارائه می دهد. این ویژگی به ویژه برای مبتدیان مفید است زیرا نیاز به پیش پردازش دستی داده ها را از بین می برد و امکان آزمایش سریع با مجموعه داده های مختلف را فراهم می کند.
مثال:
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 چندین ویژگی کلیدی را ارائه می دهد که آن را به یک چارچوب ساده و قدرتمند برای یادگیری ماشین تبدیل می کند. استفاده از اجرای مشتاقانه، ادغام با Keras، API ساده شده، استقرار مدل بهبود یافته و مجموعه داده های TensorFlow، محیط بصری و کارآمدتری را برای توسعه مدل های یادگیری ماشین فراهم می کند. این ویژگیها ارزش آموزشی TensorFlow 2.0 را افزایش میدهد و آن را برای مبتدیان در دسترس قرار میدهد و در عین حال نیازهای تمرینکنندگان با تجربه را نیز برآورده میکند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد اصول EITC/AI/TFF TensorFlow:
- چگونه می توان از یک لایه جاسازی برای اختصاص خودکار محورهای مناسب برای نمودار نمایش کلمات به عنوان بردار استفاده کرد؟
- هدف از تجمع حداکثری در CNN چیست؟
- فرآیند استخراج ویژگی در یک شبکه عصبی کانولوشن (CNN) چگونه برای تشخیص تصویر اعمال می شود؟
- آیا استفاده از تابع یادگیری ناهمزمان برای مدل های یادگیری ماشینی که در TensorFlow.js اجرا می شوند ضروری است؟
- پارامتر حداکثر تعداد کلمات TensorFlow Keras Tokenizer API چیست؟
- آیا می توان از TensorFlow Keras Tokenizer API برای یافتن بیشترین کلمات استفاده کرد؟
- TOCO چیست؟
- رابطه بین تعدادی از دورهها در یک مدل یادگیری ماشینی و دقت پیشبینی از اجرای مدل چیست؟
- آیا بسته همسایه API در Neural Structured Learning TensorFlow یک مجموعه آموزشی تقویت شده بر اساس داده های نمودار طبیعی تولید می کند؟
- بسته همسایه API در یادگیری ساختار عصبی تنسورفلو چیست؟
سوالات و پاسخ های بیشتر را در EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals مشاهده کنید