TensorFlow 2.0 అనేది Google చే అభివృద్ధి చేయబడిన మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ కోసం జనాదరణ పొందిన మరియు విస్తృతంగా ఉపయోగించే ఓపెన్ సోర్స్ ఫ్రేమ్వర్క్. ఇది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలోని వివిధ అప్లికేషన్ల కోసం ఉపయోగించడానికి సులభమైన మరియు శక్తివంతమైనదిగా చేసే కీలక ఫీచర్ల శ్రేణిని అందిస్తుంది. ఈ సమాధానంలో, మేము ఈ కీలక లక్షణాలను వివరంగా విశ్లేషిస్తాము, వాటి ఉపదేశ విలువను హైలైట్ చేస్తాము మరియు వాటి ప్రాముఖ్యతకు మద్దతుగా వాస్తవిక జ్ఞానాన్ని అందిస్తాము.
1. ఈగర్ ఎగ్జిక్యూషన్: TensorFlow 2.0లోని ప్రధాన మెరుగుదలలలో ఒకటి డిఫాల్ట్ మోడ్గా ఆత్రుతగా అమలు చేయడం. ఈజీర్ ఎగ్జిక్యూషన్ అనేది కార్యకలాపాల యొక్క తక్షణ మూల్యాంకనాన్ని అనుమతిస్తుంది, ఇది కోడ్ యొక్క ప్రవర్తనను డీబగ్ చేయడం మరియు అర్థం చేసుకోవడం సులభం చేస్తుంది. ఇది ప్రత్యేక సెషన్ అవసరాన్ని తొలగిస్తుంది మరియు మొత్తం ప్రోగ్రామింగ్ మోడల్ను సులభతరం చేస్తుంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను వ్రాసేటప్పుడు ఇది మరింత స్పష్టమైన మరియు ఇంటరాక్టివ్ అనుభవాన్ని అందిస్తుంది కాబట్టి ఈ ఫీచర్ ప్రారంభకులకు చాలా విలువైనది.
ఉదాహరణ:
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)
అవుట్పుట్:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. కేరాస్ ఇంటిగ్రేషన్: టెన్సర్ఫ్లో 2.0 హై-లెవల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ల API అయిన కేరాస్తో గట్టిగా కలిసిపోతుంది. లోతైన అభ్యాస నమూనాలను రూపొందించడానికి Keras వినియోగదారు-స్నేహపూర్వక మరియు మాడ్యులర్ ఇంటర్ఫేస్ను అందిస్తుంది. TensorFlow 2.0తో, Keras ఇప్పుడు TensorFlow కోసం అధికారిక ఉన్నత-స్థాయి API, మోడల్లను నిర్వచించడానికి, శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు అమలు చేయడానికి సరళమైన మరియు స్థిరమైన మార్గాన్ని అందిస్తోంది. ఈ ఏకీకరణ వాడుకలో సౌలభ్యాన్ని పెంచుతుంది మరియు వేగవంతమైన నమూనా మరియు ప్రయోగాలను అనుమతిస్తుంది.
ఉదాహరణ:
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. సరళీకృత API: TensorFlow 2.0 సంక్లిష్టతను తగ్గించి చదవడానికి మెరుగుపరిచే సరళీకృత APIని అందిస్తుంది. API మరింత సహజంగా మరియు స్థిరంగా ఉండేలా పునఃరూపకల్పన చేయబడింది, ఇది నేర్చుకోవడం మరియు ఉపయోగించడం సులభం చేస్తుంది. కొత్త API స్పష్టమైన నియంత్రణ డిపెండెన్సీలు మరియు గ్రాఫ్ సేకరణల అవసరాన్ని తొలగిస్తుంది, కోడ్ను సులభతరం చేస్తుంది మరియు బాయిలర్ప్లేట్ను తగ్గిస్తుంది. ఈ సరళీకరణ ప్రారంభకులకు ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే ఇది అభ్యాస వక్రతను తగ్గిస్తుంది మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను వేగంగా అభివృద్ధి చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
ఉదాహరణ:
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)
అవుట్పుట్:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. మెరుగైన మోడల్ డిప్లాయ్మెంట్: TensorFlow 2.0 TensorFlow మోడల్ల కోసం సీరియలైజేషన్ ఫార్మాట్ అయిన TensorFlow SavedModelని పరిచయం చేసింది. SavedModel వివిధ ప్లాట్ఫారమ్లు మరియు పరిసరాలలో మోడల్లను సేవ్ చేయడం, లోడ్ చేయడం మరియు అమలు చేయడం సులభం చేస్తుంది. ఇది మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్, వేరియబుల్స్ మరియు కంప్యూటేషన్ గ్రాఫ్లను నిక్షిప్తం చేస్తుంది, ఇది సులభంగా మోడల్ షేరింగ్ మరియు సర్వింగ్ను అనుమతిస్తుంది. ఈ ఫీచర్ ప్రారంభ మరియు అనుభవజ్ఞులైన అభ్యాసకులకు విలువైనది, ఎందుకంటే ఇది ఉత్పత్తి సెట్టింగ్లలో నమూనాలను అమలు చేసే ప్రక్రియను సులభతరం చేస్తుంది.
ఉదాహరణ:
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 డేటాసెట్లు: TensorFlow 2.0 TensorFlow డేటాసెట్స్ (TFDS) మాడ్యూల్ను అందిస్తుంది, ఇది డేటాసెట్లను లోడ్ చేసే మరియు ప్రీప్రాసెసింగ్ ప్రక్రియను సులభతరం చేస్తుంది. TFDS సాధారణంగా ఉపయోగించే డేటాసెట్ల సేకరణను అందిస్తుంది, వాటితో పాటు వాటిని యాక్సెస్ చేయడానికి మరియు మార్చడానికి ప్రామాణిక APIలను అందిస్తుంది. మాన్యువల్ డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్ అవసరాన్ని తొలగిస్తుంది మరియు విభిన్న డేటాసెట్లతో శీఘ్ర ప్రయోగాన్ని అనుమతిస్తుంది కాబట్టి ఈ ఫీచర్ ప్రారంభకులకు ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది.
ఉదాహరణ:
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 మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం ఉపయోగించడానికి సులభమైన మరియు శక్తివంతమైన ఫ్రేమ్వర్క్గా చేసే అనేక కీలక లక్షణాలను అందిస్తుంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అభివృద్ధి చేయడానికి ఆసక్తిగల అమలు, కేరాస్తో ఏకీకరణ, సరళీకృత API, మెరుగైన మోడల్ విస్తరణ మరియు టెన్సర్ఫ్లో డేటాసెట్లు మరింత స్పష్టమైన మరియు సమర్థవంతమైన వాతావరణాన్ని అందిస్తాయి. ఈ ఫీచర్లు టెన్సర్ఫ్లో 2.0 యొక్క ఉపదేశ విలువను మెరుగుపరుస్తాయి, అనుభవజ్ఞులైన అభ్యాసకుల అవసరాలను తీర్చడంతోపాటు ప్రారంభకులకు అందుబాటులో ఉండేలా చేస్తుంది.
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