TensorFlow 2.0, TensorFlow యొక్క తాజా వెర్షన్, మరింత వినియోగదారు-స్నేహపూర్వక మరియు సమర్థవంతమైన లోతైన అభ్యాస ఫ్రేమ్వర్క్ను అందించడానికి Keras మరియు ఈగర్ ఎగ్జిక్యూషన్ యొక్క లక్షణాలను మిళితం చేస్తుంది. Keras అనేది ఒక ఉన్నత-స్థాయి న్యూరల్ నెట్వర్క్ల API, అయితే ఈగర్ ఎగ్జిక్యూషన్ కార్యకలాపాలను తక్షణమే మూల్యాంకనం చేస్తుంది, TensorFlowని మరింత ఇంటరాక్టివ్గా మరియు స్పష్టమైనదిగా చేస్తుంది. ఈ కలయిక డెవలపర్లు మరియు పరిశోధకులకు అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది, మొత్తం టెన్సర్ఫ్లో అనుభవాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది.
టెన్సర్ఫ్లో 2.0 యొక్క ముఖ్య లక్షణాలలో ఒకటి కెరాస్ను అధికారిక ఉన్నత-స్థాయి APIగా ఏకీకృతం చేయడం. కేరాస్, మొదట ప్రత్యేక లైబ్రరీగా అభివృద్ధి చేయబడింది, దాని సరళత మరియు వాడుకలో సౌలభ్యం కారణంగా ప్రజాదరణ పొందింది. టెన్సర్ఫ్లో 2.0తో, కెరాస్ టెన్సర్ఫ్లో ఎకోసిస్టమ్లో పటిష్టంగా విలీనం చేయబడింది, ఇది చాలా వినియోగ సందర్భాలలో సిఫార్సు చేయబడిన API. TensorFlow యొక్క విస్తృతమైన సామర్థ్యాల నుండి లబ్ది పొందుతున్నప్పుడు Keras యొక్క సరళత మరియు సౌలభ్యాన్ని ఉపయోగించుకునేందుకు ఈ ఏకీకరణ వినియోగదారులను అనుమతిస్తుంది.
TensorFlow 2.0 యొక్క మరొక ముఖ్యమైన అంశం ఏమిటంటే, ఈగర్ ఎగ్జిక్యూషన్ని డిఫాల్ట్ మోడ్ ఆఫ్ ఆపరేషన్గా స్వీకరించడం. ఈగర్ ఎగ్జిక్యూషన్ అనేది గణన గ్రాఫ్ను నిర్వచించడం మరియు తర్వాత అమలు చేయడం కంటే, వారు పిలిచిన వెంటనే ఆపరేషన్లను అంచనా వేయడానికి వినియోగదారులను అనుమతిస్తుంది. ఈ డైనమిక్ ఎగ్జిక్యూషన్ మోడ్ మరింత స్పష్టమైన ప్రోగ్రామింగ్ అనుభవాన్ని అందిస్తుంది, సులభంగా డీబగ్గింగ్ మరియు వేగవంతమైన ప్రోటోటైపింగ్ను అనుమతిస్తుంది. అదనంగా, ఈగర్ ఎగ్జిక్యూషన్ లూప్లు మరియు షరతుల వంటి నియంత్రణ ఫ్లో స్టేట్మెంట్ల వినియోగాన్ని సులభతరం చేస్తుంది, ఇవి గతంలో TensorFlowలో అమలు చేయడానికి సవాలుగా ఉన్నాయి.
కేరాస్ మరియు ఈగర్ ఎగ్జిక్యూషన్లను కలపడం ద్వారా, టెన్సర్ఫ్లో 2.0 లోతైన అభ్యాస నమూనాలను నిర్మించడం, శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు అమలు చేయడం వంటి ప్రక్రియలను సులభతరం చేస్తుంది. డెవలపర్లు తమ మోడల్లను నిర్వచించడానికి అధిక-స్థాయి కేరాస్ APIని ఉపయోగించవచ్చు, దాని వినియోగదారు-స్నేహపూర్వక వాక్యనిర్మాణం మరియు విస్తృతమైన ప్రీ-బిల్ట్ లేయర్లు మరియు మోడల్ల ప్రయోజనాన్ని పొందవచ్చు. వారు ఈ మోడల్లను టెన్సర్ఫ్లో దిగువ-స్థాయి కార్యకలాపాలు మరియు కార్యాచరణలతో సజావుగా అనుసంధానించగలరు. ఈ ఇంటిగ్రేషన్ ఎక్కువ సౌలభ్యం మరియు అనుకూలీకరణను అనుమతిస్తుంది, వినియోగదారులు వారి మోడల్లను చక్కగా ట్యూన్ చేయడానికి మరియు వారి వర్క్ఫ్లోలలో అధునాతన ఫీచర్లను పొందుపరచడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
ఇంకా, TensorFlow 2.0 "tf.function" అనే కాన్సెప్ట్ను పరిచయం చేస్తుంది, ఇది పైథాన్ ఫంక్షన్లను స్వయంచాలకంగా అత్యంత సమర్థవంతమైన TensorFlow గ్రాఫ్లుగా మార్చడం ద్వారా వినియోగదారులు తమ కోడ్ను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ ఫీచర్ కేరాస్ మరియు ఈగర్ ఎగ్జిక్యూషన్ రెండింటి ప్రయోజనాలను ప్రభావితం చేస్తుంది, ఎందుకంటే వినియోగదారులు తమ కోడ్ను మరింత పైథానిక్ మరియు ఇంపెరేటివ్ స్టైల్లో వ్రాయగలరు, అయితే టెన్సర్ఫ్లో యొక్క స్టాటిక్ గ్రాఫ్ ఎగ్జిక్యూషన్ అందించిన పనితీరు ఆప్టిమైజేషన్ల నుండి ప్రయోజనం పొందుతున్నారు.
టెన్సర్ఫ్లో 2.0 కేరాస్ మరియు ఈగర్ ఎగ్జిక్యూషన్ లక్షణాలను ఎలా మిళితం చేస్తుందో వివరించడానికి, ఈ క్రింది ఉదాహరణను పరిగణించండి:
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)
ఈ ఉదాహరణలో, మేము ముందుగా TensorFlow మరియు Keras మాడ్యూల్ను దిగుమతి చేస్తాము. మేము Keras సీక్వెన్షియల్ APIని ఉపయోగించి ఒక సాధారణ న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్ను నిర్వచించాము, ఇందులో ReLU యాక్టివేషన్తో రెండు దాచిన లేయర్లు మరియు సాఫ్ట్మాక్స్ యాక్టివేషన్తో అవుట్పుట్ లేయర్ ఉంటాయి. మేము `tf.compat.v1.enable_eager_execution()` ఫంక్షన్ని ఉపయోగించి ఈగర్ ఎగ్జిక్యూషన్ని ప్రారంభిస్తాము.
తర్వాత, మేము TensorFlow యొక్క యాదృచ్ఛిక సాధారణ ఫంక్షన్ని ఉపయోగించి నమూనా ఇన్పుట్ టెన్సర్ను సృష్టిస్తాము. చివరగా, అవుట్పుట్ అంచనాలను పొందేందుకు మేము మోడల్ ద్వారా ఇన్పుట్ను పాస్ చేస్తాము. మేము ఈగర్ ఎగ్జిక్యూషన్ని ఉపయోగిస్తున్నందున, ఆపరేషన్లు వెంటనే అమలు చేయబడతాయి మరియు మేము అవుట్పుట్ను నేరుగా ప్రింట్ చేయవచ్చు.
TensorFlow 2.0లో ఈ కోడ్ని అమలు చేయడం ద్వారా, ఈగర్ ఎగ్జిక్యూషన్ యొక్క తక్షణ అమలు మరియు ఇంటరాక్టివ్ స్వభావం నుండి ప్రయోజనం పొందుతూ, మా మోడల్ను నిర్వచించడానికి కేరాస్ యొక్క సరళత మరియు వ్యక్తీకరణను మనం ఉపయోగించుకోవచ్చు.
TensorFlow 2.0 శక్తివంతమైన మరియు వినియోగదారు-స్నేహపూర్వక లోతైన అభ్యాస ఫ్రేమ్వర్క్ను అందించడానికి Keras మరియు ఈగర్ ఎగ్జిక్యూషన్ యొక్క లక్షణాలను మిళితం చేస్తుంది. అధికారిక ఉన్నత-స్థాయి APIగా Keras యొక్క ఏకీకరణ నమూనాల నిర్మాణ మరియు శిక్షణ ప్రక్రియను సులభతరం చేస్తుంది, అయితే ఈగర్ ఎగ్జిక్యూషన్ ఇంటరాక్టివిటీ మరియు ఫ్లెక్సిబిలిటీని పెంచుతుంది. ఈ కలయిక డెవలపర్లు మరియు పరిశోధకులు తమ ప్రస్తుత కోడ్ను TensorFlow 2.0కి సమర్థవంతంగా అప్గ్రేడ్ చేయడానికి మరియు దాని అధునాతన సామర్థ్యాలను సద్వినియోగం చేసుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్:
- పదాలను వెక్టర్లుగా సూచించే ప్లాట్కు సరైన అక్షాలను స్వయంచాలకంగా కేటాయించడానికి పొందుపరిచే లేయర్ను ఎలా ఉపయోగించవచ్చు?
- CNNలో గరిష్ట పూలింగ్ యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి?
- కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN)లో ఫీచర్ వెలికితీత ప్రక్రియ ఇమేజ్ రికగ్నిషన్కు ఎలా వర్తించబడుతుంది?
- TensorFlow.jsలో నడుస్తున్న మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల కోసం అసమకాలిక అభ్యాస ఫంక్షన్ని ఉపయోగించడం అవసరమా?
- TensorFlow Keras Tokenizer API గరిష్ట సంఖ్యలో పదాల పరామితి అంటే ఏమిటి?
- తరచుగా పదాలను కనుగొనడానికి TensorFlow Keras Tokenizer APIని ఉపయోగించవచ్చా?
- TOCO అంటే ఏమిటి?
- మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లోని అనేక యుగాలకు మరియు మోడల్ను అమలు చేయడం నుండి ప్రిడిక్షన్ యొక్క ఖచ్చితత్వానికి మధ్య సంబంధం ఏమిటి?
- టెన్సర్ఫ్లో యొక్క న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్లోని ప్యాక్ పొరుగువారి API సహజ గ్రాఫ్ డేటా ఆధారంగా ఆగ్మెంటెడ్ ట్రైనింగ్ డేటాసెట్ను ఉత్పత్తి చేస్తుందా?
- టెన్సర్ఫ్లో యొక్క న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్లో ప్యాక్ పొరుగువారి API అంటే ఏమిటి?
EITC/AI/TFF TensorFlow ఫండమెంటల్స్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి