O TensorFlow 2.0 é uma estrutura de código aberto popular e amplamente usada para aprendizado de máquina e aprendizado profundo desenvolvido pelo Google. Ele oferece uma variedade de recursos importantes que o tornam fácil de usar e poderoso para várias aplicações no campo da inteligência artificial. Nesta resposta, exploraremos esses recursos principais em detalhes, destacando seu valor didático e fornecendo conhecimento factual para apoiar sua importância.
1. Execução antecipada: uma das principais melhorias no TensorFlow 2.0 é a adoção da execução antecipada como modo padrão. A execução antecipada permite a avaliação imediata das operações, facilitando a depuração e a compreensão do comportamento do código. Elimina a necessidade de uma sessão separada e simplifica o modelo geral de programação. Esse recurso é particularmente valioso para iniciantes, pois fornece uma experiência mais intuitiva e interativa ao escrever modelos de aprendizado de máquina.
Exemplo:
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)
Saída:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. Integração Keras: TensorFlow 2.0 integra-se totalmente com Keras, uma API de redes neurais de alto nível. O Keras fornece uma interface amigável e modular para a construção de modelos de aprendizado profundo. Com o TensorFlow 2.0, o Keras agora é a API oficial de alto nível do TensorFlow, oferecendo uma maneira simplificada e consistente de definir, treinar e implantar modelos. Essa integração aumenta a facilidade de uso e permite prototipagem e experimentação rápidas.
Exemplo:
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. API simplificada: o TensorFlow 2.0 fornece uma API simplificada que reduz a complexidade e melhora a legibilidade. A API foi redesenhada para ser mais intuitiva e consistente, tornando-a mais fácil de aprender e usar. A nova API elimina a necessidade de dependências de controle explícitas e coleções de gráficos, simplificando o código e reduzindo o clichê. Essa simplificação é benéfica para iniciantes, pois reduz a curva de aprendizado e permite um desenvolvimento mais rápido de modelos de aprendizado de máquina.
Exemplo:
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)
Saída:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. Implantação de modelo aprimorada: o TensorFlow 2.0 apresenta o TensorFlow SavedModel, um formato de serialização para modelos do TensorFlow. SavedModel facilita salvar, carregar e implantar modelos em diferentes plataformas e ambientes. Ele encapsula a arquitetura, as variáveis e o gráfico de computação do modelo, permitindo fácil compartilhamento e serviço do modelo. Esse recurso é valioso tanto para iniciantes quanto para profissionais experientes, pois simplifica o processo de implantação de modelos em configurações de produção.
Exemplo:
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. Conjuntos de dados do TensorFlow: o TensorFlow 2.0 fornece o módulo Conjuntos de dados do TensorFlow (TFDS), que simplifica o processo de carregamento e pré-processamento de conjuntos de dados. O TFDS oferece uma coleção de conjuntos de dados comumente usados, juntamente com APIs padronizadas para acessá-los e manipulá-los. Esse recurso é particularmente útil para iniciantes, pois elimina a necessidade de pré-processamento manual de dados e permite uma rápida experimentação com diferentes conjuntos de dados.
Exemplo:
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)
O TensorFlow 2.0 oferece vários recursos importantes que o tornam uma estrutura poderosa e fácil de usar para aprendizado de máquina. A adoção de execução rápida, integração com Keras, API simplificada, implantação de modelo aprimorada e conjuntos de dados do TensorFlow fornecem um ambiente mais intuitivo e eficiente para o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina. Esses recursos aprimoram o valor didático do TensorFlow 2.0, tornando-o acessível para iniciantes e atendendo às necessidades de profissionais experientes.
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