TensorFlow 2.0 minangka kerangka open-source sing populer lan akeh digunakake kanggo machine learning lan deep learning sing dikembangake dening Google. Nawakake macem-macem fitur utama sing nggawe gampang digunakake lan kuat kanggo macem-macem aplikasi ing bidang intelijen buatan. Ing jawaban iki, kita bakal njelajah fitur-fitur kunci kasebut kanthi rinci, nyorot nilai didaktik lan menehi kawruh faktual kanggo ndhukung pentinge.
1. Eksekusi Eager: Salah sawijining dandan utama ing TensorFlow 2.0 yaiku adopsi eksekusi semangat minangka mode standar. Eksekusi kanthi semangat ngidini evaluasi operasi langsung, supaya luwih gampang kanggo debug lan ngerti prilaku kode kasebut. Ngilangi kabutuhan sesi sing kapisah lan nyederhanakake model program sakabèhé. Fitur iki penting banget kanggo pamula amarga menehi pengalaman sing luwih intuisi lan interaktif nalika nulis model pembelajaran mesin.
Conto:
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)
Output:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. Integrasi Keras: TensorFlow 2.0 terintegrasi kanthi ketat karo Keras, API jaringan saraf tingkat dhuwur. Keras nyedhiyakake antarmuka sing ramah pangguna lan modular kanggo mbangun model pembelajaran sing jero. Kanthi TensorFlow 2.0, Keras saiki dadi API tingkat dhuwur resmi kanggo TensorFlow, nawakake cara sing gampang lan konsisten kanggo nemtokake, nglatih, lan nyebarake model. Integrasi iki nambah ease saka nggunakake lan ngidini kanggo prototyping cepet lan eksperimen.
Conto:
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 Sederhana: TensorFlow 2.0 nyedhiyakake API sing disederhanakake sing nyuda kerumitan lan nambah keterbacaan. API wis dirancang maneh supaya luwih intuisi lan konsisten, dadi luwih gampang kanggo sinau lan nggunakake. API anyar ngilangake perlu kanggo dependensi kontrol eksplisit lan koleksi grafik, simplifying kode lan ngurangi boilerplate. Penyederhanaan iki migunani kanggo pamula amarga nyuda kurva sinau lan ngidini pangembangan model pembelajaran mesin sing luwih cepet.
Conto:
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)
Output:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. Apik Penyebaran Model: TensorFlow 2.0 pirso TensorFlow SavedModel, format serialization kanggo model TensorFlow. SavedModel nggampangake nyimpen, mbukak, lan nyebarake model ing macem-macem platform lan lingkungan. Iki ngemot arsitektur model, variabel, lan grafik komputasi, saéngga gampang dienggo bareng lan dilayani. Fitur iki larang regane kanggo pamula lan praktisi sing berpengalaman, amarga nyederhanakake proses nyebarake model ing setelan produksi.
Conto:
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 nyedhiyakake modul TensorFlow Datasets (TFDS), sing nyederhanakake proses loading lan preprocessing dataset. TFDS nawakake koleksi dataset sing umum digunakake, bebarengan karo API standar kanggo ngakses lan manipulasi. Fitur iki utamané migunani kanggo pamula amarga ngilangake preprocessing data manual lan ngidini kanggo eksperimen cepet karo dataset beda.
Conto:
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 nawakake sawetara fitur utama sing nggawe kerangka kerja sing gampang digunakake lan kuat kanggo sinau mesin. Adopsi eksekusi sing semangat, integrasi karo Keras, API sing disederhanakake, panyebaran model sing luwih apik, lan TensorFlow Datasets nyedhiyakake lingkungan sing luwih intuisi lan efisien kanggo ngembangake model pembelajaran mesin. Fitur-fitur kasebut nambah nilai didaktik TensorFlow 2.0, saengga bisa diakses para pamula nalika uga nyukupi kabutuhan praktisi berpengalaman.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Kepiye carane bisa nggunakake lapisan embedding kanthi otomatis nemtokake sumbu sing cocog kanggo plot representasi tembung minangka vektor?
- Apa tujuan nglumpukake maksimal ing CNN?
- Kepiye proses ekstraksi fitur ing jaringan saraf convolutional (CNN) ditrapake kanggo pangenalan gambar?
- Apa perlu nggunakake fungsi sinau ora sinkron kanggo model pembelajaran mesin sing mlaku ing TensorFlow.js?
- Apa parameter maksimum tembung TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Apa TensorFlow Keras Tokenizer API bisa digunakake kanggo nemokake tembung sing paling kerep?
- Apa iku TOCO?
- Apa hubungane antarane sawetara jaman ing model pembelajaran mesin lan akurasi prediksi saka model kasebut?
- Apa API tetanggan paket ing Neural Structured Learning saka TensorFlow ngasilake set data latihan sing ditambahake adhedhasar data grafik alami?
- Apa API tetangga paket ing Neural Structured Learning saka TensorFlow?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals