TensorFlow 2.0، آخرین نسخه TensorFlow، ویژگیهای Keras و Eager Execution را ترکیب میکند تا یک چارچوب یادگیری عمیق کاربرپسندتر و کارآمدتر ارائه دهد. Keras یک API شبکه های عصبی سطح بالا است، در حالی که Eager Execution ارزیابی فوری عملیات را امکان پذیر می کند و TensorFlow را تعاملی تر و شهودی تر می کند. این ترکیب مزایای متعددی را برای توسعه دهندگان و محققان به همراه دارد و تجربه کلی TensorFlow را بهبود می بخشد.
یکی از ویژگی های کلیدی TensorFlow 2.0 ادغام Keras به عنوان API رسمی سطح بالا است. Keras که در ابتدا به عنوان یک کتابخانه جداگانه توسعه یافت، به دلیل سادگی و سهولت استفاده از آن محبوبیت پیدا کرد. با TensorFlow 2.0، Keras کاملاً در اکوسیستم TensorFlow ادغام شده است و آن را به API توصیه شده برای اکثر موارد استفاده تبدیل می کند. این ادغام به کاربران اجازه می دهد تا از سادگی و انعطاف پذیری Keras استفاده کنند و در عین حال از قابلیت های گسترده TensorFlow بهره مند شوند.
یکی دیگر از جنبه های مهم TensorFlow 2.0 استفاده از Eager Execution به عنوان حالت پیش فرض عملکرد است. Eager Execution به کاربران این امکان را میدهد تا به جای تعریف یک نمودار محاسباتی و اجرای آن، بلافاصله عملیات را همانطور که نامیده میشوند ارزیابی کنند. این حالت اجرای پویا یک تجربه برنامه نویسی بصری تری را فراهم می کند و امکان اشکال زدایی آسان تر و نمونه سازی سریعتر را فراهم می کند. علاوه بر این، Eager Execution استفاده از دستورات جریان کنترل مانند حلقهها و شرطیها را تسهیل میکند، که قبلاً اجرای آنها در TensorFlow چالش برانگیز بود.
با ترکیب Keras و Eager Execution، TensorFlow 2.0 فرآیند ساخت، آموزش و استقرار مدل های یادگیری عمیق را ساده می کند. توسعه دهندگان می توانند از API سطح بالای Keras برای تعریف مدل های خود استفاده کنند و از نحو کاربر پسند آن و مجموعه گسترده ای از لایه ها و مدل های از پیش ساخته شده بهره ببرند. سپس آنها می توانند به طور یکپارچه این مدل ها را با عملیات و عملکردهای سطح پایین تر TensorFlow ادغام کنند. این ادغام به انعطافپذیری و سفارشیسازی بیشتر اجازه میدهد و کاربران را قادر میسازد تا مدلهای خود را دقیق تنظیم کنند و ویژگیهای پیشرفته را در جریان کار خود بگنجانند.
علاوه بر این، TensorFlow 2.0 مفهومی به نام "tf.function" را معرفی می کند که به کاربران اجازه می دهد کد خود را با تبدیل خودکار توابع پایتون به نمودارهای TensorFlow بسیار کارآمد بهینه کنند. این ویژگی از مزایای Keras و Eager Execution بهره میبرد، زیرا کاربران میتوانند کد خود را به سبک پایتونیکتر و ضروریتر بنویسند، در حالی که همچنان از بهینهسازیهای عملکرد ارائه شده توسط اجرای نمودار استاتیک TensorFlow بهره میبرند.
برای نشان دادن اینکه چگونه TensorFlow 2.0 ویژگیهای Keras و Eager Execution را ترکیب میکند، به مثال زیر توجه کنید:
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)
در این مثال ابتدا TensorFlow و ماژول Keras را وارد می کنیم. ما یک مدل شبکه عصبی ساده را با استفاده از Keras Sequential API تعریف می کنیم که از دو لایه پنهان با فعال سازی ReLU و یک لایه خروجی با فعال سازی softmax تشکیل شده است. سپس Eager Execution را با استفاده از تابع `tf.compat.v1.enable_eager_execution()` فعال می کنیم.
در مرحله بعد، یک تانسور ورودی نمونه با استفاده از تابع عادی تصادفی TensorFlow ایجاد می کنیم. در نهایت، ورودی را از مدل عبور می دهیم تا پیش بینی های خروجی را به دست آوریم. از آنجایی که ما از Eager Execution استفاده می کنیم، عملیات بلافاصله اجرا می شود و می توانیم مستقیماً خروجی را چاپ کنیم.
با اجرای این کد در TensorFlow 2.0، میتوانیم از سادگی و گویا بودن Keras برای تعریف مدل خود بهره ببریم و در عین حال از اجرای فوری و ماهیت تعاملی Eager Execution بهره مند شویم.
TensorFlow 2.0 ویژگیهای Keras و Eager Execution را برای ارائه یک چارچوب یادگیری عمیق قدرتمند و کاربرپسند ترکیب میکند. ادغام Keras به عنوان API رسمی سطح بالا، فرآیند ساخت و آموزش مدل ها را ساده می کند، در حالی که Eager Execution تعامل و انعطاف پذیری را افزایش می دهد. این ترکیب به توسعه دهندگان و محققان این امکان را می دهد تا کدهای موجود خود را به طور موثر به TensorFlow 2.0 ارتقا دهند و از قابلیت های پیشرفته آن بهره ببرند.
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