TensorFlow 2 ရှိ TF အဆင့်မြှင့်ခြင်း V2.0 တူးလ်၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ TensorFlow 1.x မှ TensorFlow 2.0 သို့ ၎င်းတို့၏ လက်ရှိကုဒ်ကို ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများအား အဆင့်မြှင့်တင်ရာတွင် ကူညီပေးရန်ဖြစ်သည်။ ဤကိရိယာသည် TensorFlow ဗားရှင်းအသစ်နှင့် လိုက်ဖက်မှုရှိစေရန် ကုဒ်ကို ပြင်ဆင်ရန် အလိုအလျောက်နည်းလမ်းကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ၎င်းသည် ကုဒ်ရွှေ့ပြောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေရန်၊ ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များနှင့် အပလီကေးရှင်းများကို နောက်ဆုံးထုတ် TensorFlow နှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် developer များအတွက် လိုအပ်သော အားထုတ်မှုကို လျှော့ချရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
TensorFlow 2.0 တွင် အဓိကပြောင်းလဲမှုများထဲမှတစ်ခုမှာ ပုံသေမုဒ်အဖြစ် စိတ်အားထက်သန်စွာ ကွပ်မျက်ခြင်းကို နိဒါန်းပျိုးခြင်းဖြစ်သည်။ TensorFlow 1.x တွင်၊ developer များသည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဂရပ်ကို သတ်မှတ်ပြီး session တစ်ခုအတွင်း ၎င်းကို လုပ်ဆောင်ရမည်ဖြစ်သည်။ သို့သော်လည်း TensorFlow 2.0 သည် မော်ဒယ်များတွင် အမှားရှာရန်နှင့် ထပ်တလဲလဲလုပ်ရန် လွယ်ကူစေသည်။ TF အဆင့်မြှင့်ခြင်း V2 တူးလ်သည် TensorFlow 2.0 တွင် မိတ်ဆက်ထားသော အခြားအင်္ဂါရပ်အသစ်များကို စိတ်အားထက်သန်စွာ ကုဒ်အသွင်ပြောင်းရာတွင် ကူညီပေးပါသည်။
TF အဆင့်မြှင့်ခြင်း V2 ကိရိယာသည် ရွှေ့ပြောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများစွာကို ပေးဆောင်သည်။ ၎င်းသည် TensorFlow 1.x ကုဒ်ကို TensorFlow 2.0 ကုဒ်သို့ အလိုအလျောက်ပြောင်းနိုင်ပြီး syntax နှင့် API ခေါ်ဆိုမှုများကို အပ်ဒိတ်လုပ်နိုင်ပါသည်။ ၎င်းတွင် TensorFlow 2.0 ရှိ ၎င်းတို့၏ တူညီသော တွဲဖက်များနှင့် အစားထိုးခြင်း ရပ်ဆိုင်းထားသော လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် မော်ဂျူးများ ပါဝင်သည်။ တူးလ်သည် ဗားရှင်းအသစ်တွင် ကွဲသွားနိုင်သည့် ကုဒ်ပုံစံများကို ဖော်ထုတ်ပြီး သင့်လျော်သော ပြုပြင်မွမ်းမံမှုများကို အကြံပြုခြင်းဖြင့် လိုက်ဖက်ညီသော ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရာတွင်လည်း ကူညီပေးပါသည်။
ထို့အပြင်၊ TF အဆင့်မြှင့်တင်မှု V2 ကိရိယာသည် ကုဒ်တွင်ပြုလုပ်ထားသော အပြောင်းအလဲများကို မီးမောင်းထိုးပြသည့် အသေးစိတ်အစီရင်ခံစာကို ထုတ်ပေးသည်။ ဤအစီရင်ခံစာသည် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများအား ကိရိယာဖြင့်ပြုလုပ်သော ပြုပြင်မွမ်းမံမှုများကို နားလည်စေပြီး လူကိုယ်တိုင်ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုလိုအပ်သည့် ကုဒ်၏နယ်ပယ်များတွင် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ပံ့ပိုးခြင်းဖြင့်၊ ကိရိယာသည် ပွင့်လင်းမြင်သာမှုကို သေချာစေပြီး ရွှေ့ပြောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အပေါ် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများအား အပြည့်အဝထိန်းချုပ်နိုင်စေပါသည်။
TF upgrade V2 tool ၏ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို သရုပ်ဖော်ရန်၊ ရိုးရှင်းသော ဥပမာကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ `tf.layers` module ကို အသုံးပြု၍ အခြေခံ အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်ကို သတ်မှတ်ပေးသည့် TensorFlow 1.x ကုဒ်အတိုအထွာတစ်ခုရှိသည် ဆိုပါစို့။
python import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784)) y = tf.layers.dense(x, units=10)
TF အဆင့်မြှင့်တင်မှု V2 ကိရိယာကို အသုံးပြု၍ ကုဒ်ကို TensorFlow 2.0 အစီအမံအဖြစ် အလိုအလျောက် ပြောင်းလဲနိုင်သည်-
python import tensorflow.compat.v1 as tf import tensorflow.compat.v2 as tf2 tf.compat.v1.disable_v2_behavior() x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784)) y = tf2.keras.layers.Dense(units=10)(x)
ဤဥပမာတွင်၊ ကိရိယာသည် လိုက်ဖက်ညီသော မော်ဂျူးများ (`tensorflow.compat.v1` နှင့် `tensorflow.compat.v2`) ကို အသုံးပြုရန် သွင်းကုန်ထုတ်ပြန်ချက်များအား အပ်ဒိတ်လုပ်သည်။ ၎င်းသည် TensorFlow 2 API မှ ညီမျှသော `tf2.0.keras.layers.Dense` အတန်းနှင့် အစားထိုးသည်။
TensorFlow 2 ရှိ TF အဆင့်မြှင့်တင်မှု V2.0 တူးလ်သည် TensorFlow 1.x မှ TensorFlow 2.0 သို့ ကုဒ်ပြောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေရန် ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် ဆောင်ရွက်သည်။ ၎င်းသည် ကုဒ်ပြောင်းခြင်းကို အလိုအလျောက်ပြုလုပ်ပေးကာ ဗားရှင်းအသစ်နှင့် လိုက်ဖက်မှုရှိစေရန်နှင့် ပြုလုပ်ထားသော အပြောင်းအလဲများ၏ အသေးစိတ်အစီရင်ခံစာကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤကိရိယာသည် TensorFlow 2.0 တွင် မိတ်ဆက်ထားသော အင်္ဂါရပ်များနှင့် တိုးတက်မှုအသစ်များကို အခွင့်ကောင်းယူနိုင်စေမည့် ၎င်းတို့၏လက်ရှိကုဒ်ကို အဆင့်မြှင့်ရန် developer များအတွက် လိုအပ်သော အားထုတ်မှုအား သိသိသာသာ လျှော့ချပေးပါသည်။
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။