TensorFlow 2.0 သည် စက်သင်ယူမှုနှင့် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုများအတွက် Google မှ ဖန်တီးထားသော လူကြိုက်များပြီး အသုံးများသော open-source framework တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်ရှိ အမျိုးမျိုးသောအက်ပ်လီကေးရှင်းများအတွက် အသုံးပြုရလွယ်ကူစေပြီး အစွမ်းထက်စေသည့် အဓိကအင်္ဂါရပ်များစွာကို ပေးဆောင်ထားသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤအဓိကသော့ချက်အင်္ဂါရပ်များကို အသေးစိတ်စူးစမ်းလေ့လာပြီး ၎င်းတို့၏ သင်ကြားပြသမှုတန်ဖိုးကို မီးမောင်းထိုးပြကာ ၎င်းတို့၏ အရေးပါမှုကို ပံ့ပိုးရန်အတွက် အဖြစ်မှန်ဆိုင်ရာ အသိပညာများ ပံ့ပိုးပေးမည်ဖြစ်သည်။
1. Eager Execution- TensorFlow 2.0 တွင် အဓိကတိုးတက်မှုများထဲမှတစ်ခုမှာ default mode အဖြစ် စိတ်အားထက်သန်စွာ ကွပ်မျက်ခြင်းကို လက်ခံခြင်းဖြစ်သည်။ စိတ်အားထက်သန်စွာ အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းသည် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ချက်ချင်းအကဲဖြတ်နိုင်စေပြီး၊ ကုဒ်၏အပြုအမူကို အမှားရှာရန်နှင့် နားလည်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ ၎င်းသည် သီးခြား session တစ်ခုအတွက် လိုအပ်မှုကို ဖယ်ရှားပြီး အလုံးစုံ ပရိုဂရမ်းမင်းပုံစံကို ရိုးရှင်းစေသည်။ စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ရေးသားစဉ်တွင် ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်ပြီး အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသောအတွေ့အကြုံကို ပေးစွမ်းသောကြောင့် ဤအင်္ဂါရပ်သည် စတင်သူများအတွက် အထူးတန်ဖိုးရှိပါသည်။
ဥပမာ:
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)
output:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. Keras ပေါင်းစည်းခြင်း- TensorFlow 2.0 သည် အဆင့်မြင့် အာရုံကြောကွန်ရက် API တစ်ခုဖြစ်သည့် Keras နှင့် တင်းကျပ်စွာ ပေါင်းစပ်ထားသည်။ Keras သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် အသုံးပြုရလွယ်ကူပြီး မော်ဂျူလာ အင်တာဖေ့စ်ကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ TensorFlow 2.0 ဖြင့် Keras သည် ယခုအခါ TensorFlow အတွက် တရားဝင်အဆင့်မြင့် API ဖြစ်ပြီး မော်ဒယ်များကို သတ်မှတ်ရန်၊ လေ့ကျင့်ရန်နှင့် အသုံးချရန် ရိုးရှင်းပြီး တသမတ်တည်း နည်းလမ်းကို ပေးဆောင်ထားပါသည်။ ဤပေါင်းစပ်မှုသည် အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုကို မြှင့်တင်ပေးပြီး လျင်မြန်သော ပုံတူပုံစံနှင့် လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုများကို ခွင့်ပြုပေးပါသည်။
ဥပမာ:
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. ရိုးရှင်းသော API- TensorFlow 2.0 သည် ရှုပ်ထွေးမှုကို လျှော့ချပေးပြီး ဖတ်ရှုနိုင်မှုကို မြှင့်တင်ပေးသည့် ရိုးရှင်းသော API ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ API ကို ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်ပြီး တသမတ်တည်းဖြစ်စေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး သင်ယူရန်နှင့် အသုံးပြုရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ API အသစ်သည် ရှင်းလင်းပြတ်သားသော ထိန်းချုပ်မှုမှီခိုမှုနှင့် ဂရပ်ဖစ်စုဆောင်းမှုများ လိုအပ်မှုကို ဖယ်ရှားပေးကာ၊ ကုဒ်ကို ရိုးရှင်းစေပြီး ဘွိုင်လာပြားကို လျှော့ချပေးသည်။ ဤရိုးရှင်းမှုသည် သင်ယူမှုမျဉ်းကို လျှော့ချပေးပြီး စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ တီထွင်နိုင်သောကြောင့် စတင်အသုံးပြုသူများအတွက် အကျိုးရှိစေပါသည်။
ဥပမာ:
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)
output:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. ပိုမိုကောင်းမွန်သော မော်ဒယ် အသုံးချခြင်း- TensorFlow 2.0 သည် TensorFlow မော်ဒယ်များအတွက် အမှတ်စဉ်ဖော်မတ်ဖြစ်သော TensorFlow SavedModel ကို မိတ်ဆက်ပေးသည်။ SavedModel သည် မတူညီသော ပလပ်ဖောင်းများနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် မော်ဒယ်များကို သိမ်းဆည်းရန်၊ တင်ရန်နှင့် အသုံးချရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်၏ ဗိသုကာလက်ရာများ၊ ကိန်းရှင်များနှင့် တွက်ချက်မှုဂရပ်တို့ကို ဖုံးအုပ်ထားကာ လွယ်ကူစွာ မော်ဒယ်ခွဲဝေမှုနှင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးနိုင်ရန် ခွင့်ပြုပေးသည်။ ထုတ်လုပ်မှုဆက်တင်များတွင် မော်ဒယ်များကို အသုံးချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေသောကြောင့် ဤဝန်ဆောင်မှုသည် စတင်သူများနှင့် အတွေ့အကြုံရှိ လေ့ကျင့်သူနှစ်ဦးစလုံးအတွက် အဖိုးတန်ပါသည်။
ဥပမာ:
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 Datasets- TensorFlow 2.0 သည် TensorFlow Datasets (TFDS) module ကို ထောက်ပံ့ပေးပြီး ဒေတာအတွဲများကို တင်ခြင်းနှင့် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေပါသည်။ TFDS သည် ၎င်းတို့ကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခြင်းနှင့် ကြိုးကိုင်ခြင်းအတွက် စံသတ်မှတ်ထားသော API များနှင့်အတူ အသုံးများသော ဒေတာအတွဲများကို စုစည်းပေးပါသည်။ ၎င်းသည် လက်ဖြင့်ဒေတာကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် လိုအပ်မှုကို ဖယ်ရှားပေးပြီး မတူညီသောဒေတာအတွဲများကို အမြန်စမ်းသပ်မှုပြုလုပ်နိုင်သောကြောင့် ဤအင်္ဂါရပ်သည် စတင်သူများအတွက် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။
ဥပမာ:
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)
TensorFlow 2.0 သည် စက်သင်ယူခြင်းအတွက် အသုံးပြုရလွယ်ကူပြီး အစွမ်းထက်သောဘောင်တစ်ခုဖြစ်စေသည့် အဓိကအင်္ဂါရပ်များစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။ စိတ်အားထက်သန်စွာ ကွပ်မျက်ခြင်း၊ Keras နှင့် ပေါင်းစည်းခြင်း၊ ရိုးရှင်းသော API၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော မော်ဒယ် ဖြန့်ကျက်ခြင်းနှင့် TensorFlow Datasets တို့သည် စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များကို တီထွင်ရန်အတွက် ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်ပြီး ထိရောက်သော ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤအင်္ဂါရပ်များသည် TensorFlow 2.0 ၏ Didactic တန်ဖိုးကို မြှင့်တင်ပေးပြီး အတွေ့အကြုံရှိ လေ့ကျင့်သူများ၏ လိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးကာ အစပြုသူများအတွက် အသုံးပြုနိုင်ရန် ပြုလုပ်ပေးပါသည်။
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။
နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-
- field: ဉာဏ်ရည်တု
- ပရိုဂရမျ: EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ (လက်မှတ်အစီအစဉ်ကိုသွားပါ။)
- သင်ခန်းစာကို: မင်္ဂလာပါ 2.0 (သက်ဆိုင်ရာသင်ခန်းစာကို သွားပါ။)
- Topic: TensorFlow 2.0 အတွက်နိဒါန်း (သက်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာကို သွားပါ။)
- စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်