TensorFlow 2.0, TensorFlow को नवीनतम संस्करण, अधिक प्रयोगकर्ता-अनुकूल र कुशल गहिरो सिकाइ फ्रेमवर्क प्रदान गर्न Keras र Eager Execution को सुविधाहरू संयोजन गर्दछ। Keras एक उच्च स्तरको न्यूरल नेटवर्क API हो, जबकि Eager Execution ले TensorFlow लाई थप अन्तरक्रियात्मक र सहज बनाउँदै सञ्चालनको तत्काल मूल्याङ्कन गर्न सक्षम बनाउँछ। यो संयोजनले समग्र TensorFlow अनुभव बढाउँदै विकासकर्ता र अनुसन्धानकर्ताहरूलाई धेरै फाइदाहरू ल्याउँछ।
TensorFlow 2.0 को मुख्य विशेषताहरू मध्ये एक आधिकारिक उच्च-स्तर API को रूपमा Keras को एकीकरण हो। केरास, मूल रूपमा छुट्टै पुस्तकालयको रूपमा विकसित गरिएको, यसको सरलता र प्रयोगमा सहजताको कारणले लोकप्रियता प्राप्त गर्यो। TensorFlow 2.0 को साथ, Keras लाई TensorFlow इकोसिस्टममा कडाइका साथ एकीकृत गरिएको छ, यसलाई धेरै जसो प्रयोगका केसहरूमा सिफारिस गरिएको API बनाइएको छ। यो एकीकरणले प्रयोगकर्ताहरूलाई TensorFlow को व्यापक क्षमताहरूबाट लाभ उठाउँदै Keras को सरलता र लचिलोपनको लाभ उठाउन अनुमति दिन्छ।
TensorFlow 2.0 को अर्को महत्त्वपूर्ण पक्ष अपरेशनको पूर्वनिर्धारित मोडको रूपमा Eager Execution लाई अपनाउनु हो। Eager Execution ले प्रयोगकर्ताहरूलाई कम्प्युटेसनल ग्राफ परिभाषित गरेर पछि चलाउनको सट्टा उनीहरूलाई बोलाइए अनुसार तुरुन्तै सञ्चालनहरू मूल्याङ्कन गर्न सक्षम बनाउँछ। यो गतिशील कार्यान्वयन मोडले अझ सहज प्रोग्रामिङ अनुभव प्रदान गर्दछ, सजिलो डिबगिङ र छिटो प्रोटोटाइपिङको लागि अनुमति दिँदै। थप रूपमा, Eager Execution ले लूप र कन्डिशनल जस्ता नियन्त्रण प्रवाह कथनहरूको प्रयोगलाई सुविधा दिन्छ, जुन पहिले TensorFlow मा कार्यान्वयन गर्न चुनौतीपूर्ण थियो।
Keras र Eager Execution को संयोजन गरेर, TensorFlow 2.0 ले गहिरो सिकाइ मोडेलहरू निर्माण, तालिम र प्रयोग गर्ने प्रक्रियालाई सरल बनाउँछ। विकासकर्ताहरूले यसको प्रयोगकर्ता-अनुकूल वाक्य रचना र पूर्व-निर्मित तहहरू र मोडेलहरूको विस्तृत सेटको फाइदा उठाउँदै, तिनीहरूको मोडेलहरू परिभाषित गर्न उच्च-स्तर Keras API प्रयोग गर्न सक्छन्। त्यसपछि तिनीहरूले यी मोडेलहरूलाई TensorFlow को तल्लो-स्तरको सञ्चालन र कार्यक्षमताहरूसँग सहज रूपमा एकीकृत गर्न सक्छन्। यो एकीकरणले अधिक लचिलोपन र अनुकूलनको लागि अनुमति दिन्छ, प्रयोगकर्ताहरूलाई तिनीहरूको मोडेलहरू राम्रो-ट्यून गर्न र तिनीहरूको कार्यप्रवाहहरूमा उन्नत सुविधाहरू समावेश गर्न सक्षम बनाउँछ।
यसबाहेक, TensorFlow 2.0 ले "tf.function" भनिने अवधारणा प्रस्तुत गर्दछ जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई पाइथन प्रकार्यहरूलाई उच्च कुशल TensorFlow ग्राफहरूमा स्वतः रूपान्तरण गरेर आफ्नो कोडलाई अनुकूलन गर्न अनुमति दिन्छ। TensorFlow को स्थिर ग्राफ कार्यान्वयनद्वारा प्रदान गरिएको कार्यसम्पादन अप्टिमाइजेसनहरूबाट लाभान्वित हुँदै गर्दा प्रयोगकर्ताहरूले आफ्नो कोड थप पाइथोनिक र अनिवार्य शैलीमा लेख्न सक्ने भएकाले यो सुविधाले Keras र Eager Execution दुवैका फाइदाहरू लिन्छ।
TensorFlow 2.0 ले Keras र Eager Execution को सुविधाहरू कसरी संयोजन गर्दछ भनेर वर्णन गर्न, निम्न उदाहरणलाई विचार गर्नुहोस्:
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)
यस उदाहरणमा, हामी पहिले TensorFlow र Keras मोड्युल आयात गर्छौं। हामीले Keras Sequential API को प्रयोग गरेर एउटा साधारण न्यूरल नेटवर्क मोडेल परिभाषित गर्छौं, जसमा ReLU सक्रियता र softmax एक्टिभेसनको साथ आउटपुट तह दुई लुकेका तहहरू हुन्छन्। त्यसपछि हामी `tf.compat.v1.enable_eager_execution()` प्रकार्य प्रयोग गरेर Eager Execution सक्षम गर्छौं।
अर्को, हामी TensorFlow को अनियमित सामान्य प्रकार्य प्रयोग गरेर एउटा नमूना इनपुट टेन्सर सिर्जना गर्छौं। अन्तमा, हामी आउटपुट भविष्यवाणीहरू प्राप्त गर्न मोडेल मार्फत इनपुट पास गर्छौं। हामीले Eager Execution प्रयोग गरिरहँदा, अपरेसनहरू तुरुन्तै कार्यान्वयन हुन्छन्, र हामी सीधै आउटपुट प्रिन्ट गर्न सक्छौं।
TensorFlow 2.0 मा यो कोड चलाएर, Eager Execution को तत्काल कार्यान्वयन र अन्तरक्रियात्मक प्रकृतिबाट लाभ उठाउँदै, हामीले हाम्रो मोडेललाई परिभाषित गर्न केरासको सरलता र अभिव्यक्तताको फाइदा लिन सक्छौं।
TensorFlow 2.0 ले शक्तिशाली र प्रयोगकर्ता-अनुकूल गहिरो सिकाइ ढाँचा प्रदान गर्न केरास र Eager Execution को सुविधाहरू संयोजन गर्दछ। आधिकारिक उच्च-स्तरीय API को रूपमा Keras को एकीकरणले मोडेलहरू निर्माण र तालिमको प्रक्रियालाई सरल बनाउँछ, जबकि Eager Execution ले अन्तरक्रियात्मकता र लचीलापन बढाउँछ। यो संयोजनले विकासकर्ताहरू र अनुसन्धानकर्ताहरूलाई उनीहरूको अवस्थित कोडलाई TensorFlow 2.0 मा कुशलतापूर्वक अपग्रेड गर्न र यसको उन्नत क्षमताहरूको फाइदा लिन सक्षम बनाउँछ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू:
- भेक्टरको रूपमा शब्दहरूको प्रतिनिधित्वको प्लटको लागि स्वचालित रूपमा उचित अक्षहरू तोक्न एक इम्बेडिङ तह कसरी प्रयोग गर्न सकिन्छ?
- CNN मा अधिकतम पूलिङको उद्देश्य के हो?
- कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) मा सुविधा निकासी प्रक्रिया छवि पहिचानमा कसरी लागू हुन्छ?
- के TensorFlow.js मा चलिरहेको मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको लागि एसिन्क्रोनस लर्निङ प्रकार्य प्रयोग गर्न आवश्यक छ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API अधिकतम संख्याको शब्द प्यारामिटर के हो?
- के TensorFlow Keras Tokenizer API को धेरै पटक शब्दहरू फेला पार्न प्रयोग गर्न सकिन्छ?
- TOCO के हो?
- मेसिन लर्निङ मोडेलमा धेरै युगहरू र मोडेल चलाउँदा भविष्यवाणीको शुद्धता बीचको सम्बन्ध के हो?
- के न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ अफ टेन्सरफ्लोमा प्याक छिमेकी API ले प्राकृतिक ग्राफ डेटामा आधारित एक संवर्धित प्रशिक्षण डेटासेट उत्पादन गर्छ?
- TensorFlow को न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङमा प्याक छिमेकी API के हो?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्