TensorFlow 2.0, phiên bản mới nhất của TensorFlow, kết hợp các tính năng của Keras và Eager Execution để cung cấp một khung học sâu hiệu quả và thân thiện với người dùng hơn. Keras là một API mạng thần kinh cấp cao, trong khi Eager Execution cho phép đánh giá các hoạt động ngay lập tức, làm cho TensorFlow trở nên tương tác và trực quan hơn. Sự kết hợp này mang lại một số lợi ích cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu, nâng cao trải nghiệm TensorFlow tổng thể.
Một trong những tính năng chính của TensorFlow 2.0 là tích hợp Keras dưới dạng API cấp cao chính thức. Keras, ban đầu được phát triển như một thư viện riêng biệt, đã trở nên phổ biến nhờ tính đơn giản và dễ sử dụng. Với TensorFlow 2.0, Keras được tích hợp chặt chẽ vào hệ sinh thái TensorFlow, khiến nó trở thành API được đề xuất cho hầu hết các trường hợp sử dụng. Sự tích hợp này cho phép người dùng tận dụng tính đơn giản và tính linh hoạt của Keras đồng thời hưởng lợi từ các khả năng mở rộng của TensorFlow.
Một khía cạnh quan trọng khác của TensorFlow 2.0 là việc áp dụng Thực thi háo hức làm chế độ hoạt động mặc định. Thực thi háo hức cho phép người dùng đánh giá các hoạt động ngay lập tức khi chúng được gọi, thay vì xác định biểu đồ tính toán và chạy nó sau đó. Chế độ thực thi động này cung cấp trải nghiệm lập trình trực quan hơn, cho phép gỡ lỗi dễ dàng hơn và tạo mẫu nhanh hơn. Ngoài ra, Thực thi háo hức tạo điều kiện thuận lợi cho việc sử dụng các câu lệnh luồng điều khiển như vòng lặp và điều kiện, vốn là thách thức trước đây khi triển khai trong TensorFlow.
Bằng cách kết hợp Keras và Eager Execution, TensorFlow 2.0 đơn giản hóa quá trình xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình học sâu. Các nhà phát triển có thể sử dụng API Keras cấp cao để xác định mô hình của họ, tận dụng cú pháp thân thiện với người dùng và tập hợp rộng rãi các lớp và mô hình dựng sẵn. Sau đó, họ có thể tích hợp liền mạch các mô hình này với các hoạt động và chức năng cấp thấp hơn của TensorFlow. Sự tích hợp này cho phép linh hoạt và tùy chỉnh cao hơn, cho phép người dùng tinh chỉnh các mô hình của họ và kết hợp các tính năng nâng cao vào quy trình làm việc của họ.
Hơn nữa, TensorFlow 2.0 giới thiệu một khái niệm gọi là "tf.function", cho phép người dùng tối ưu hóa mã của họ bằng cách tự động chuyển đổi các hàm Python thành biểu đồ TensorFlow hiệu quả cao. Tính năng này tận dụng các lợi ích của cả Keras và Eager Execution, vì người dùng có thể viết mã của họ theo phong cách Pythonic và bắt buộc hơn, trong khi vẫn được hưởng lợi từ các tối ưu hóa hiệu suất do thực thi biểu đồ tĩnh của TensorFlow cung cấp.
Để minh họa cách TensorFlow 2.0 kết hợp các tính năng của Máy ảnh và Thực thi Eager, hãy xem xét ví dụ sau:
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)
Trong ví dụ này, trước tiên chúng tôi nhập mô-đun TensorFlow và Keras. Chúng tôi xác định một mô hình mạng thần kinh đơn giản bằng API Keras Sequential, bao gồm hai lớp ẩn với kích hoạt ReLU và một lớp đầu ra với kích hoạt softmax. Sau đó, chúng tôi kích hoạt Thực thi Eager bằng chức năng `tf.compat.v1.enable_eager_execution()`.
Tiếp theo, chúng ta tạo một tenxơ đầu vào mẫu bằng cách sử dụng hàm thông thường ngẫu nhiên của TensorFlow. Cuối cùng, chúng tôi chuyển đầu vào thông qua mô hình để thu được các dự đoán đầu ra. Vì chúng tôi đang sử dụng Thực thi háo hức nên các thao tác được thực thi ngay lập tức và chúng tôi có thể in trực tiếp đầu ra.
Bằng cách chạy mã này trong TensorFlow 2.0, chúng tôi có thể tận dụng tính đơn giản và tính biểu cảm của Keras để xác định mô hình của mình, đồng thời hưởng lợi từ tính chất tương tác và thực thi ngay lập tức của Eager Execution.
TensorFlow 2.0 kết hợp các tính năng của Keras và Eager Execution để cung cấp một khung học sâu mạnh mẽ và thân thiện với người dùng. Việc tích hợp Keras dưới dạng API cấp cao chính thức giúp đơn giản hóa quy trình xây dựng và đào tạo mô hình, trong khi Thực thi háo hức nâng cao tính tương tác và tính linh hoạt. Sự kết hợp này cho phép các nhà phát triển và nhà nghiên cứu nâng cấp hiệu quả mã hiện tại của họ lên TensorFlow 2.0 và tận dụng các khả năng nâng cao của nó.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến Các nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Làm cách nào người ta có thể sử dụng lớp nhúng để tự động gán các trục thích hợp cho biểu đồ biểu diễn các từ dưới dạng vectơ?
- Mục đích của việc gộp tối đa trong CNN là gì?
- Quá trình trích xuất đặc điểm trong mạng thần kinh tích chập (CNN) được áp dụng như thế nào để nhận dạng hình ảnh?
- Có cần thiết phải sử dụng chức năng học không đồng bộ cho các mô hình học máy chạy trong TensorFlow.js không?
- Tham số số lượng từ tối đa của API TensorFlow Keras Tokenizer là gì?
- API TensorFlow Keras Tokenizer có thể được sử dụng để tìm những từ thường gặp nhất không?
- TOCO là gì?
- Mối quan hệ giữa một số kỷ nguyên trong mô hình học máy và độ chính xác của dự đoán khi chạy mô hình là gì?
- API gói hàng xóm trong Học tập có cấu trúc thần kinh của TensorFlow có tạo ra tập dữ liệu đào tạo tăng cường dựa trên dữ liệu biểu đồ tự nhiên không?
- API hàng xóm gói trong Học tập có cấu trúc thần kinh của TensorFlow là gì?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong Nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow