டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 என்பது கூகுள் உருவாக்கிய இயந்திர கற்றல் மற்றும் ஆழமான கற்றலுக்கான பிரபலமான மற்றும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் திறந்த மூல கட்டமைப்பாகும். இது செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் பல்வேறு பயன்பாடுகளுக்கு பயன்படுத்த எளிதான மற்றும் சக்திவாய்ந்ததாக இருக்கும் முக்கிய அம்சங்களை வழங்குகிறது. இந்த பதிலில், இந்த முக்கிய அம்சங்களை விரிவாக ஆராய்வோம், அவற்றின் செயற்கையான மதிப்பை முன்னிலைப்படுத்தி, அவற்றின் முக்கியத்துவத்தை ஆதரிக்க உண்மை அறிவை வழங்குவோம்.
1. ஆவலுடன் செயல்படுத்துதல்: TensorFlow 2.0 இல் உள்ள முக்கிய மேம்பாடுகளில் ஒன்று ஆர்வத்துடன் செயல்படுத்துவதை இயல்புநிலை பயன்முறையாக ஏற்றுக்கொள்வது. ஆர்வமுள்ள செயல்படுத்தல் செயல்பாடுகளை உடனடி மதிப்பீடு செய்ய அனுமதிக்கிறது, இது குறியீட்டின் நடத்தையை பிழைத்திருத்த மற்றும் புரிந்துகொள்வதை எளிதாக்குகிறது. இது ஒரு தனி அமர்வுக்கான தேவையை நீக்குகிறது மற்றும் ஒட்டுமொத்த நிரலாக்க மாதிரியை எளிதாக்குகிறது. இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை எழுதும் போது மிகவும் உள்ளுணர்வு மற்றும் ஊடாடும் அனுபவத்தை வழங்குவதால் இந்த அம்சம் ஆரம்பநிலைக்கு மிகவும் மதிப்புமிக்கது.
உதாரணமாக:
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)
வெளியீடு:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. கெராஸ் ஒருங்கிணைப்பு: டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 உயர்நிலை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் ஏபிஐயான கெராஸுடன் இறுக்கமாக ஒருங்கிணைக்கிறது. ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கான பயனர் நட்பு மற்றும் மட்டு இடைமுகத்தை Keras வழங்குகிறது. டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 உடன், கெராஸ் இப்போது டென்சர்ஃப்ளோவுக்கான அதிகாரப்பூர்வ உயர்நிலை ஏபிஐ ஆகும், இது மாதிரிகளை வரையறுக்க, பயிற்சி மற்றும் வரிசைப்படுத்த எளிய மற்றும் நிலையான வழியை வழங்குகிறது. இந்த ஒருங்கிணைப்பு பயன்பாட்டின் எளிமையை மேம்படுத்துகிறது மற்றும் விரைவான முன்மாதிரி மற்றும் பரிசோதனையை அனுமதிக்கிறது.
உதாரணமாக:
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. எளிமைப்படுத்தப்பட்ட API: TensorFlow 2.0 எளிமையான API ஐ வழங்குகிறது, இது சிக்கலைக் குறைக்கிறது மற்றும் வாசிப்புத் திறனை மேம்படுத்துகிறது. API ஆனது மிகவும் உள்ளுணர்வு மற்றும் சீரானதாக மறுவடிவமைப்பு செய்யப்பட்டுள்ளது, இது கற்றுக்கொள்வதையும் பயன்படுத்துவதையும் எளிதாக்குகிறது. புதிய ஏபிஐ வெளிப்படையான கட்டுப்பாட்டு சார்புகள் மற்றும் வரைபட சேகரிப்புகளின் தேவையை நீக்குகிறது, குறியீட்டை எளிதாக்குகிறது மற்றும் கொதிகலனைக் குறைக்கிறது. கற்றல் வளைவைக் குறைத்து, இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளை வேகமாக உருவாக்க அனுமதிக்கும் இந்த எளிமைப்படுத்தல் ஆரம்பநிலையாளர்களுக்குப் பயனளிக்கிறது.
உதாரணமாக:
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)
வெளியீடு:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. மேம்படுத்தப்பட்ட மாதிரி வரிசைப்படுத்தல்: TensorFlow 2.0 ஆனது TensorFlow மாடல்களுக்கான வரிசைப்படுத்தல் வடிவமான TensorFlow SavedModel ஐ அறிமுகப்படுத்துகிறது. SavedModel ஆனது வெவ்வேறு தளங்கள் மற்றும் சூழல்களில் மாடல்களைச் சேமிப்பது, ஏற்றுவது மற்றும் வரிசைப்படுத்துவது ஆகியவற்றை எளிதாக்குகிறது. இது மாதிரியின் கட்டமைப்பு, மாறிகள் மற்றும் கணக்கீட்டு வரைபடத்தை இணைக்கிறது, இது மாதிரி பகிர்வு மற்றும் சேவையை எளிதாக்குகிறது. இந்த அம்சம் ஆரம்ப மற்றும் அனுபவம் வாய்ந்த பயிற்சியாளர்களுக்கு மதிப்புமிக்கது, ஏனெனில் இது உற்பத்தி அமைப்புகளில் மாதிரிகளை வரிசைப்படுத்தும் செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது.
உதாரணமாக:
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 தரவுத்தொகுப்புகள்: TensorFlow 2.0 ஆனது TensorFlow Datasets (TFDS) தொகுதியை வழங்குகிறது, இது தரவுத்தொகுப்புகளை ஏற்றுதல் மற்றும் முன்செயலாக்கம் செய்யும் செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது. TFDS ஆனது பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் தரவுத்தொகுப்புகளின் தொகுப்பை வழங்குகிறது, மேலும் அவற்றை அணுகுவதற்கும் கையாளுவதற்கும் தரப்படுத்தப்பட்ட APIகளுடன். இந்த அம்சம் ஆரம்பநிலைக்கு மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும், ஏனெனில் இது கையேடு தரவு முன் செயலாக்கத்தின் தேவையை நீக்குகிறது மற்றும் வெவ்வேறு தரவுத்தொகுப்புகளுடன் விரைவான பரிசோதனையை அனுமதிக்கிறது.
உதாரணமாக:
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)
டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 பல முக்கிய அம்சங்களை வழங்குகிறது, இது இயந்திர கற்றலுக்கான எளிதான மற்றும் சக்திவாய்ந்த கட்டமைப்பை உருவாக்குகிறது. ஆர்வமுள்ள செயல்படுத்தல், கேராஸ் உடனான ஒருங்கிணைப்பு, எளிமைப்படுத்தப்பட்ட API, மேம்படுத்தப்பட்ட மாதிரி வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோ டேட்டாசெட் ஆகியவை இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கு மிகவும் உள்ளுணர்வு மற்றும் திறமையான சூழலை வழங்குகிறது. இந்த அம்சங்கள் டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 இன் செயற்கையான மதிப்பை மேம்படுத்துகின்றன, மேலும் அனுபவம் வாய்ந்த பயிற்சியாளர்களின் தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்யும் அதே வேளையில் ஆரம்பநிலைக்கு அணுகக்கூடியதாக ஆக்குகிறது.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள்:
- திசையன்களாக வார்த்தைகளை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதற்கு சரியான அச்சுகளை தானாக ஒதுக்க உட்பொதித்தல் அடுக்கை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
- CNNல் அதிகபட்சமாக பூலிங் செய்வதன் நோக்கம் என்ன?
- கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் (சிஎன்என்) அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் செயல்முறை பட அங்கீகாரத்திற்கு எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது?
- TensorFlow.js இல் இயங்கும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுக்கு ஒத்திசைவற்ற கற்றல் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துவது அவசியமா?
- TensorFlow Keras Tokenizer API அதிகபட்ச சொற்களின் அளவுரு என்ன?
- TensorFlow Keras Tokenizer APIஐ அடிக்கடி வார்த்தைகளைக் கண்டறிய பயன்படுத்த முடியுமா?
- TOCO என்றால் என்ன?
- இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியில் உள்ள பல சகாப்தங்களுக்கும் மாதிரியை இயக்குவதிலிருந்து கணிப்பதன் துல்லியத்திற்கும் என்ன தொடர்பு?
- டென்சர்ஃப்ளோவின் நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங்கில் உள்ள பேக் அண்டை நாடுகளின் ஏபிஐ, இயற்கையான வரைபடத் தரவின் அடிப்படையில் ஆக்மென்டட் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பை உருவாக்குகிறதா?
- டென்சர்ஃப்ளோவின் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றலில் பேக் அண்டை நாடுகளின் API என்றால் என்ன?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals இல் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க