TensorFlow 2.0, versi paling anyar saka TensorFlow, nggabungake fitur Keras lan Eager Execution kanggo nyedhiyakake kerangka sinau jero sing luwih ramah pangguna lan efisien. Keras minangka API jaringan saraf tingkat dhuwur, dene Eager Execution mbisakake evaluasi operasi kanthi cepet, nggawe TensorFlow luwih interaktif lan intuisi. Kombinasi iki nggawa sawetara keuntungan kanggo pangembang lan peneliti, nambah pengalaman TensorFlow sakabèhé.
Salah sawijining fitur utama TensorFlow 2.0 yaiku integrasi Keras minangka API tingkat dhuwur resmi. Keras, wiwitane dikembangake minangka perpustakaan sing kapisah, entuk popularitas amarga kesederhanaan lan gampang digunakake. Kanthi TensorFlow 2.0, Keras digabungake kanthi rapet menyang ekosistem TensorFlow, dadi API sing disaranake kanggo umume kasus panggunaan. Integrasi iki ngidini pangguna nggunakake kesederhanaan lan keluwesan Keras nalika entuk manfaat saka kemampuan ekstensif TensorFlow.
Aspek penting liyane saka TensorFlow 2.0 yaiku adopsi Eager Execution minangka mode operasi standar. Eager Execution mbisakake pangguna ngevaluasi operasi kanthi langsung kaya sing diarani, tinimbang nemtokake grafik komputasi lan mlaku mengko. Mode eksekusi dinamis iki nyedhiyakake pengalaman pemrograman sing luwih intuisi, ngidini debugging luwih gampang lan prototipe luwih cepet. Kajaba iku, Eager Execution nggampangake panggunaan pernyataan aliran kontrol kayata puteran lan kondisional, sing sadurunge nantang dileksanakake ing TensorFlow.
Kanthi nggabungake Keras lan Eksekusi Eager, TensorFlow 2.0 nyederhanakake proses mbangun, latihan, lan nggunakake model pembelajaran sing jero. Pangembang bisa nggunakake API Keras tingkat dhuwur kanggo nemtokake modele, njupuk kauntungan saka sintaks pangguna-loropaken lan set ekstensif lapisan lan model sing wis dibangun. Dheweke banjur bisa nggabungake model kasebut kanthi lancar karo operasi lan fungsionalitas tingkat ngisor TensorFlow. Integrasi iki ngidini fleksibilitas lan kustomisasi sing luwih gedhe, supaya pangguna bisa nyempurnakake model lan nggabungake fitur canggih menyang alur kerja.
Salajengipun, TensorFlow 2.0 ngenalake konsep sing diarani "tf.function," sing ngidini pangguna ngoptimalake kode kanthi otomatis ngowahi fungsi Python dadi grafik TensorFlow sing efisien banget. Fitur iki entuk manfaat saka Keras lan Eksekusi Eager, amarga pangguna bisa nulis kode kanthi gaya Pythonic lan imperatif, nalika isih entuk manfaat saka optimasi kinerja sing diwenehake dening eksekusi grafik statis TensorFlow.
Kanggo nggambarake carane TensorFlow 2.0 nggabungake fitur Keras lan Eager Execution, coba conto ing ngisor iki:
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)
Ing conto iki, pisanan kita ngimpor TensorFlow lan modul Keras. Kita nemtokake model jaringan saraf sing prasaja nggunakake Keras Sequential API, sing kasusun saka rong lapisan sing didhelikake kanthi aktivasi ReLU lan lapisan output kanthi aktivasi softmax. Banjur ngaktifake Eager Execution nggunakake fungsi `tf.compat.v1.enable_eager_execution()`.
Sabanjure, kita nggawe tensor input sampel nggunakake fungsi normal acak TensorFlow. Pungkasan, kita ngliwati input liwat model kanggo entuk prediksi output. Amarga kita nggunakake Eager Execution, operasi kasebut langsung dieksekusi, lan kita bisa langsung nyithak output.
Kanthi mbukak kode iki ing TensorFlow 2.0, kita bisa njupuk kauntungan saka kesederhanaan lan ekspresif Keras kanggo nemtokake model kita, nalika entuk manfaat saka eksekusi langsung lan sifat interaktif saka Eager Execution.
TensorFlow 2.0 nggabungake fitur Keras lan Eager Execution kanggo nyedhiyakake kerangka sinau jero sing kuat lan pangguna-loropaken. Integrasi Keras minangka API tingkat dhuwur resmi nyederhanakake proses mbangun lan model latihan, dene Eager Execution nambah interaktivitas lan keluwesan. Kombinasi iki ngidini para pangembang lan peneliti bisa nganyarke kode sing wis ana kanthi efisien menyang TensorFlow 2.0 lan njupuk kauntungan saka kemampuan sing luwih maju.
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
Pitakon lan jawaban liyane:
- Lapangan: Kacerdhasan gawéyan
- program: Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals (pindhah menyang program sertifikasi)
- Pawulangan: TensorFlow ing Google Colaboratory (pindhah menyang pelajaran sing gegandhengan)
- Topik: Upgrade kode sing ana kanggo TensorFlow 2.0 (pindhah menyang topik sing gegandhengan)
- Review ujian