TensorFlow 2.0, TensorFlow இன் சமீபத்திய பதிப்பானது, Keras மற்றும் Eager Execution இன் அம்சங்களை ஒருங்கிணைத்து மிகவும் பயனர் நட்பு மற்றும் திறமையான ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்பை வழங்குகிறது. கெராஸ் ஒரு உயர்-நிலை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் API ஆகும், அதே சமயம் ஈகர் எக்சிகியூஷன் செயல்பாடுகளை உடனடி மதிப்பீட்டை செயல்படுத்துகிறது, டென்சர்ஃப்ளோவை மேலும் ஊடாடும் மற்றும் உள்ளுணர்வுடன் ஆக்குகிறது. இந்த கலவையானது டெவலப்பர்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கு பல நன்மைகளைத் தருகிறது, ஒட்டுமொத்த TensorFlow அனுபவத்தை மேம்படுத்துகிறது.
டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 இன் முக்கிய அம்சங்களில் ஒன்று கெராஸின் அதிகாரப்பூர்வ உயர்-நிலை API ஆக ஒருங்கிணைப்பு ஆகும். கேராஸ், முதலில் ஒரு தனி நூலகமாக உருவாக்கப்பட்டது, அதன் எளிமை மற்றும் பயன்பாட்டின் எளிமை காரணமாக பிரபலமடைந்தது. டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 உடன், கெராஸ் டென்சர்ஃப்ளோ சுற்றுச்சூழல் அமைப்பில் இறுக்கமாக ஒருங்கிணைக்கப்பட்டுள்ளது, இது பெரும்பாலான பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுக்கு பரிந்துரைக்கப்படும் ஏபிஐ ஆகும். இந்த ஒருங்கிணைப்பு, டென்சர்ஃப்ளோவின் விரிவான திறன்களிலிருந்து பயனடையும் போது, கெராஸின் எளிமை மற்றும் நெகிழ்வுத்தன்மையைப் பயன்படுத்த பயனர்களை அனுமதிக்கிறது.
டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 இன் மற்றொரு முக்கியமான அம்சம், ஈகர் எக்ஸிகியூஷனை இயல்புநிலை செயல்பாட்டு பயன்முறையாக ஏற்றுக்கொள்வது. Eager Execution ஆனது கணக்கீட்டு வரைபடத்தை வரையறுத்து பின்னர் இயக்குவதற்குப் பதிலாக, அவர்கள் அழைக்கப்படும் செயல்பாடுகளை உடனடியாக மதிப்பீடு செய்ய பயனர்களுக்கு உதவுகிறது. இந்த டைனமிக் எக்ஸிகியூஷன் பயன்முறையானது மிகவும் உள்ளுணர்வு நிரலாக்க அனுபவத்தை வழங்குகிறது, இது எளிதாக பிழைத்திருத்தம் மற்றும் வேகமான முன்மாதிரியை அனுமதிக்கிறது. கூடுதலாக, Eager Execution ஆனது TensorFlow இல் செயல்படுத்துவதற்கு முன்பு சவாலாக இருந்த லூப்கள் மற்றும் நிபந்தனைகள் போன்ற கட்டுப்பாட்டு ஓட்ட அறிக்கைகளைப் பயன்படுத்த உதவுகிறது.
Keras மற்றும் Eager Execution ஆகியவற்றை இணைப்பதன் மூலம், TensorFlow 2.0 ஆனது ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குதல், பயிற்சி செய்தல் மற்றும் பயன்படுத்துதல் ஆகியவற்றை எளிதாக்குகிறது. டெவலப்பர்கள் உயர்நிலை Keras API ஐப் பயன்படுத்தி, அதன் பயனர் நட்பு தொடரியல் மற்றும் விரிவான முன் கட்டப்பட்ட அடுக்குகள் மற்றும் மாதிரிகள் ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்தி, தங்கள் மாடல்களை வரையறுக்கலாம். அவர்கள் இந்த மாதிரிகளை டென்சர்ஃப்ளோவின் கீழ்-நிலை செயல்பாடுகள் மற்றும் செயல்பாடுகளுடன் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்க முடியும். இந்த ஒருங்கிணைப்பு அதிக நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் தனிப்பயனாக்கத்தை அனுமதிக்கிறது, பயனர்கள் தங்கள் மாதிரிகளை நன்றாக மாற்றவும் மற்றும் மேம்பட்ட அம்சங்களை தங்கள் பணிப்பாய்வுகளில் இணைக்கவும் உதவுகிறது.
மேலும், TensorFlow 2.0 ஆனது "tf.function" என்று அழைக்கப்படும் ஒரு கருத்தை அறிமுகப்படுத்துகிறது, இது பயனர்கள் தங்கள் குறியீட்டை மேம்படுத்தி பைதான் செயல்பாடுகளை தானாக மிகவும் திறமையான TensorFlow வரைபடங்களாக மாற்ற அனுமதிக்கிறது. இந்த அம்சம் Keras மற்றும் Eager Execution ஆகிய இரண்டின் நன்மைகளையும் பயன்படுத்துகிறது, ஏனெனில் பயனர்கள் தங்கள் குறியீட்டை மிகவும் பைத்தோனிக் மற்றும் கட்டாய பாணியில் எழுத முடியும், அதே நேரத்தில் டென்சர்ஃப்ளோவின் நிலையான வரைபட செயலாக்கத்தால் வழங்கப்பட்ட செயல்திறன் மேம்படுத்தல்களிலிருந்து பயனடைகிறது.
டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 எப்படி Keras மற்றும் Eager Execution அம்சங்களை ஒருங்கிணைக்கிறது என்பதை விளக்க, பின்வரும் உதாரணத்தைக் கவனியுங்கள்:
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)
இந்த எடுத்துக்காட்டில், நாம் முதலில் TensorFlow மற்றும் Keras தொகுதியை இறக்குமதி செய்கிறோம். Keras Sequential API ஐப் பயன்படுத்தி ஒரு எளிய நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியை நாங்கள் வரையறுக்கிறோம், இது ReLU செயல்படுத்தலுடன் இரண்டு மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகளையும் சாஃப்ட்மேக்ஸ் செயல்படுத்தலுடன் ஒரு வெளியீட்டு லேயரையும் கொண்டுள்ளது. பின்னர் `tf.compat.v1.enable_eager_execution()` செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி ஈகர் எக்ஸிகியூஷனை இயக்குவோம்.
அடுத்து, டென்சர்ஃப்ளோவின் சீரற்ற இயல்பான செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி மாதிரி உள்ளீட்டு டென்சரை உருவாக்குகிறோம். இறுதியாக, வெளியீட்டு கணிப்புகளைப் பெற மாதிரியின் மூலம் உள்ளீட்டை அனுப்புகிறோம். நாங்கள் ஈகர் எக்ஸிகியூஷனைப் பயன்படுத்துவதால், செயல்பாடுகள் உடனடியாகச் செயல்படுத்தப்படும், மேலும் வெளியீட்டை நேரடியாக அச்சிடலாம்.
டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 இல் இந்தக் குறியீட்டை இயக்குவதன் மூலம், ஈஜர் எக்சிகியூஷனின் உடனடி செயலாக்கம் மற்றும் ஊடாடும் தன்மையிலிருந்து பயனடையும் போது, எங்கள் மாதிரியை வரையறுக்க Keras இன் எளிமை மற்றும் வெளிப்பாட்டுத்தன்மையைப் பயன்படுத்திக் கொள்ளலாம்.
டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 கெராஸ் மற்றும் ஈஜர் எக்ஸிகியூஷனின் அம்சங்களை ஒருங்கிணைத்து சக்திவாய்ந்த மற்றும் பயனர் நட்பு ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்பை வழங்குகிறது. அதிகாரப்பூர்வ உயர்நிலை API ஆக Keras இன் ஒருங்கிணைப்பு மாதிரிகளை உருவாக்குதல் மற்றும் பயிற்சி செய்யும் செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது, அதே சமயம் Eager Execution ஊடாடும் மற்றும் நெகிழ்வுத்தன்மையை மேம்படுத்துகிறது. இந்த கலவையானது டெவலப்பர்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சியாளர்கள் தங்கள் தற்போதைய குறியீட்டை TensorFlow 2.0 க்கு திறமையாக மேம்படுத்தி அதன் மேம்பட்ட திறன்களைப் பயன்படுத்திக் கொள்ள உதவுகிறது.
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
மேலும் கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள்:
- களம்: செயற்கை நுண்ணறிவு
- திட்டம்: EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள் (சான்றிதழ் திட்டத்திற்குச் செல்லவும்)
- பாடம்: கூகிள் ஒத்துழைப்பில் டென்சர்ஃப்ளோ (தொடர்புடைய பாடத்திற்குச் செல்லவும்)
- தலைப்பு: டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 க்கான உங்கள் இருக்கும் குறியீட்டை மேம்படுத்தவும் (தொடர்புடைய தலைப்புக்குச் செல்லவும்)
- தேர்வு ஆய்வு