TensorFlow 2.0၊ TensorFlow ၏နောက်ဆုံးထွက်ဗားရှင်းသည် ပိုမိုအသုံးပြုရလွယ်ကူပြီး ထိရောက်သောနက်နဲသောသင်ယူမှုမူဘောင်ကိုပေးစွမ်းရန်အတွက် Keras နှင့် Eager Execution ၏အင်္ဂါရပ်များကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ Keras သည် မြင့်မားသောအဆင့်အာရုံကြောကွန်ရက် API တစ်ခုဖြစ်ပြီး Eager Execution သည် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ချက်ချင်းအကဲဖြတ်နိုင်စေပြီး TensorFlow ကို ပိုမိုအပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်ပြီး အလိုလိုသိလာစေသည်။ ဤပေါင်းစပ်မှုသည် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများနှင့် သုတေသီများအတွက် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ယူဆောင်လာပြီး TensorFlow အတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
TensorFlow 2.0 ၏အဓိကအင်္ဂါရပ်များထဲမှတစ်ခုမှာတရားဝင်အဆင့်မြင့် API အဖြစ် Keras ၏ပေါင်းစပ်မှုဖြစ်သည်။ မူလက သီးခြားစာကြည့်တိုက်အဖြစ် ဖန်တီးထားသော Keras သည် ၎င်း၏ရိုးရှင်းမှုနှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူခြင်းကြောင့် လူကြိုက်များခဲ့သည်။ TensorFlow 2.0 ဖြင့် Keras သည် TensorFlow ဂေဟစနစ်သို့ တင်းတင်းကျပ်ကျပ် ပေါင်းစည်းထားပြီး အသုံးပြုမှုအများစုအတွက် အကြံပြုထားသော API ဖြစ်သည်။ ဤပေါင်းစပ်မှုသည် အသုံးပြုသူများအား TensorFlow ၏ကျယ်ပြန့်သောစွမ်းရည်များမှအကျိုးခံစားနေစဉ် Keras ၏ရိုးရှင်းမှုနှင့်ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ကိုအသုံးချနိုင်စေပါသည်။
TensorFlow 2.0 ၏နောက်ထပ်အရေးကြီးသောအချက်မှာ Eager Execution ကို ပုံသေလုပ်ဆောင်မှုမုဒ်အဖြစ် လက်ခံခြင်းဖြစ်သည်။ Eager Execution သည် အသုံးပြုသူများအား တွက်ချက်မှုဂရပ်ကို သတ်မှတ်ပြီး နောက်ပိုင်းတွင် လုပ်ဆောင်ခြင်းထက် ၎င်းတို့ကို ခေါ်ဝေါ်သည့်အတိုင်း လုပ်ဆောင်ချက်များကို ချက်ချင်းအကဲဖြတ်နိုင်စေပါသည်။ ဤရွေ့လျားလုပ်ဆောင်မှုမုဒ်သည် ပိုမိုလွယ်ကူသော အမှားရှာပြင်ခြင်းနှင့် ပုံတူပုံစံရိုက်ခြင်းတို့ကို ပိုမိုလွယ်ကူစေပြီး အလိုလိုသိမြင်နိုင်သော ပရိုဂရမ်းမင်းအတွေ့အကြုံကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ထို့အပြင်၊ Eager Execution သည် TensorFlow တွင် အကောင်အထည်ဖော်ရန် ယခင်က စိန်ခေါ်ခဲ့သည့် loops နှင့် conditionals များကဲ့သို့သော control flow statements များကို အသုံးပြုမှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေပါသည်။
Keras နှင့် Eager Execution ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် TensorFlow 2.0 သည် တည်ဆောက်ခြင်း၊ လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးပြုခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေသည်။ Developer များသည် ၎င်း၏အသုံးပြုရလွယ်ကူသော syntax နှင့် pre-builted အလွှာများနှင့် မော်ဒယ်များ၏ ကျယ်ပြန့်သောအစုံအလင်ကို အသုံးပြု၍ ၎င်းတို့၏မော်ဒယ်များကို သတ်မှတ်ရန် အဆင့်မြင့် Keras API ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ထို့နောက် ၎င်းတို့သည် TensorFlow ၏ အောက်ခြေအဆင့် လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များဖြင့် ဤမော်ဒယ်များကို ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။ ဤပေါင်းစပ်မှုသည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များကို ချိန်ညှိနိုင်ပြီး အဆင့်မြင့်အင်္ဂါရပ်များကို ၎င်းတို့၏ အလုပ်အသွားအလာများတွင် ထည့်သွင်းနိုင်စေကာ ပိုမိုပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် စိတ်ကြိုက်ပြုလုပ်နိုင်စေပါသည်။
ထို့အပြင်၊ TensorFlow 2.0 သည် သုံးစွဲသူများအား Python လုပ်ဆောင်ချက်များကို စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားသော TensorFlow ဂရပ်များအဖြစ် အလိုအလျောက်ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့၏ကုဒ်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်နိုင်စေမည့် "tf.function" ဟူသော အယူအဆကို မိတ်ဆက်ပေးပါသည်။ TensorFlow ၏ static graph execute မှ ပံ့ပိုးပေးထားသည့် စွမ်းဆောင်ရည်ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်မှုများမှ အကျိုးကျေးဇူးဆက်လက်ရရှိနေချိန်တွင် အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏ကုဒ်ကို Pythonic နှင့် imperative style ဖြင့်ရေးသားနိုင်သောကြောင့် Keras နှင့် Eager Execution နှစ်ခုလုံး၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
TensorFlow 2.0 သည် Keras နှင့် Eager Execution ၏အင်္ဂါရပ်များကို ပေါင်းစပ်ပုံကို သရုပ်ဖော်ရန် အောက်ပါဥပမာကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ-
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)
ဤဥပမာတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် TensorFlow နှင့် Keras module ကို ဦးစွာတင်သွင်းပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ReLU activation နှင့် softmax activation ဖြင့် လျှို့ဝှက်အလွှာနှစ်ခုပါ၀င်သော Keras Sequential API ကိုအသုံးပြု၍ ရိုးရှင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်ကို သတ်မှတ်ဖော်ပြပါသည်။ ထို့နောက် `tf.compat.v1.enable_eager_execution()` လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ Eager Execution ကို ဖွင့်ပါ။
ထို့နောက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် TensorFlow ၏ ကျပန်းပုံမှန်လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ နမူနာ input tensor တစ်ခုကို ဖန်တီးသည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ output ခန့်မှန်းချက်များကိုရယူရန် မော်ဒယ်မှတဆင့် input ကိုဖြတ်သန်းပါ။ ကျွန်ုပ်တို့သည် Eager Execution ကို အသုံးပြုနေသောကြောင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ချက်ချင်းလုပ်ဆောင်ပြီး output ကို တိုက်ရိုက် print ထုတ်နိုင်ပါသည်။
TensorFlow 2.0 တွင် ဤကုဒ်ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် Eager Execution ၏ ချက်ချင်းလုပ်ဆောင်မှုနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုသဘောသဘာဝတို့မှ အကျိုးရှိစေပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏မော်ဒယ်ကိုသတ်မှတ်ရန်အတွက် Keras ၏ရိုးရှင်းမှုနှင့် ဖော်ပြနိုင်စွမ်းကို အခွင့်ကောင်းယူနိုင်ပါသည်။
TensorFlow 2.0 သည် အစွမ်းထက်ပြီး အသုံးပြုရလွယ်ကူသော နက်နဲသောသင်ယူမှုဘောင်ကို ပေးဆောင်ရန် Keras နှင့် Eager Execution ၏အင်္ဂါရပ်များကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ တရားဝင်အဆင့်မြင့် API အဖြစ် Keras ၏ပေါင်းစပ်မှုသည် တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များ၏လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေပြီး Eager Execution သည် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုနှင့် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ ဤပေါင်းစပ်မှုသည် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများနှင့် သုတေသီများသည် ၎င်းတို့၏လက်ရှိကုဒ်ကို TensorFlow 2.0 သို့ ထိရောက်စွာ အဆင့်မြှင့်တင်ပြီး ၎င်း၏အဆင့်မြင့်လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို အခွင့်ကောင်းယူနိုင်စေပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ:
- စာလုံးများကို vector များအဖြစ် ကိုယ်စားပြုသည့်ကွက်တစ်ခုအတွက် သင့်လျော်သော ပုဆိန်များကို အလိုအလျောက်သတ်မှတ်ရန် မြှပ်ထားသောအလွှာကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
- CNN တွင် အမြင့်ဆုံးပေါင်းထည့်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
- convolutional neural network (CNN) ရှိ အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းတွင် မည်သို့သက်ရောက်သနည်း။
- TensorFlow.js တွင်အသုံးပြုနေသည့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအတွက် အညီအမျှ သင်ယူမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသလား။
- TensorFlow Keras Tokenizer API သည် စကားလုံးများ၏ အများဆုံး အရေအတွက် ကန့်သတ်ချက် ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
- TensorFlow Keras Tokenizer API ကို အသုံးအများဆုံး စကားလုံးများကို ရှာတွေ့နိုင်ပါသလား။
- TOCO ဆိုတာဘာလဲ။
- စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုရှိ ခေတ်များစွာ၏ ဆက်စပ်မှုနှင့် မော်ဒယ်ကို လုပ်ဆောင်ခြင်းမှ ခန့်မှန်းချက် တိကျမှုတို့အကြား ဆက်စပ်မှုမှာ အဘယ်နည်း။
- TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင်ရှိသော အိမ်နီးချင်း API သည် သဘာဝဂရပ်ဒေတာကို အခြေခံ၍ တိုးမြှင့်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ထုတ်လုပ်ပါသလား။
- TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင် pack အိမ်နီးချင်း API သည် အဘယ်နည်း။
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။