TensorFlow 2.0, TensorFlow का नवीनतम संस्करण, अधिक उपयोगकर्ता-अनुकूल और कुशल गहन शिक्षण ढांचा प्रदान करने के लिए Keras और Eager Execution की सुविधाओं को जोड़ता है। केरस एक उच्च-स्तरीय तंत्रिका नेटवर्क एपीआई है, जबकि ईगर एक्ज़ीक्यूशन संचालन के तत्काल मूल्यांकन को सक्षम बनाता है, जिससे टेन्सरफ्लो अधिक इंटरैक्टिव और सहज हो जाता है। यह संयोजन डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के लिए कई लाभ लाता है, जिससे समग्र TensorFlow अनुभव बढ़ता है।
TensorFlow 2.0 की प्रमुख विशेषताओं में से एक आधिकारिक उच्च-स्तरीय एपीआई के रूप में केरस का एकीकरण है। केरस, जिसे मूल रूप से एक अलग पुस्तकालय के रूप में विकसित किया गया था, ने अपनी सादगी और उपयोग में आसानी के कारण लोकप्रियता हासिल की। TensorFlow 2.0 के साथ, Keras को TensorFlow पारिस्थितिकी तंत्र में मजबूती से एकीकृत किया गया है, जिससे यह अधिकांश उपयोग के मामलों के लिए अनुशंसित API बन गया है। यह एकीकरण उपयोगकर्ताओं को टेन्सरफ्लो की व्यापक क्षमताओं से लाभ उठाते हुए केरस की सादगी और लचीलेपन का लाभ उठाने की अनुमति देता है।
TensorFlow 2.0 का एक अन्य महत्वपूर्ण पहलू ऑपरेशन के डिफ़ॉल्ट मोड के रूप में उत्सुक निष्पादन को अपनाना है। उत्सुक निष्पादन उपयोगकर्ताओं को कम्प्यूटेशनल ग्राफ़ को परिभाषित करने और इसे बाद में चलाने के बजाय तुरंत संचालन का मूल्यांकन करने में सक्षम बनाता है। यह गतिशील निष्पादन मोड अधिक सहज प्रोग्रामिंग अनुभव प्रदान करता है, जिससे आसान डिबगिंग और तेज़ प्रोटोटाइपिंग की अनुमति मिलती है। इसके अतिरिक्त, उत्सुक निष्पादन लूप और कंडीशनल जैसे नियंत्रण प्रवाह विवरणों के उपयोग की सुविधा प्रदान करता है, जिन्हें पहले TensorFlow में लागू करना चुनौतीपूर्ण था।
केरास और ईगर एक्ज़ीक्यूशन को मिलाकर, टेन्सरफ़्लो 2.0 गहन शिक्षण मॉडल के निर्माण, प्रशिक्षण और तैनाती की प्रक्रिया को सरल बनाता है। डेवलपर्स अपने मॉडल को परिभाषित करने के लिए उच्च-स्तरीय केरस एपीआई का उपयोग कर सकते हैं, इसके उपयोगकर्ता के अनुकूल सिंटैक्स और पूर्व-निर्मित परतों और मॉडलों के व्यापक सेट का लाभ उठा सकते हैं। फिर वे इन मॉडलों को TensorFlow के निचले स्तर के संचालन और कार्यात्मकताओं के साथ सहजता से एकीकृत कर सकते हैं। यह एकीकरण अधिक लचीलेपन और अनुकूलन की अनुमति देता है, जिससे उपयोगकर्ता अपने मॉडल को ठीक कर सकते हैं और अपने वर्कफ़्लो में उन्नत सुविधाओं को शामिल कर सकते हैं।
इसके अलावा, TensorFlow 2.0 "tf.function" नामक एक अवधारणा प्रस्तुत करता है, जो उपयोगकर्ताओं को Python फ़ंक्शंस को अत्यधिक कुशल TensorFlow ग्राफ़ में स्वचालित रूप से परिवर्तित करके अपने कोड को अनुकूलित करने की अनुमति देता है। यह सुविधा केरास और ईगर एक्ज़ीक्यूशन दोनों के लाभों का लाभ उठाती है, क्योंकि उपयोगकर्ता अपने कोड को अधिक पायथोनिक और अनिवार्य शैली में लिख सकते हैं, जबकि अभी भी टेन्सरफ़्लो के स्थिर ग्राफ़ निष्पादन द्वारा प्रदान किए गए प्रदर्शन अनुकूलन से लाभ उठा सकते हैं।
यह समझाने के लिए कि कैसे TensorFlow 2.0 केरास और ईगर एक्ज़ीक्यूशन की विशेषताओं को जोड़ता है, निम्नलिखित उदाहरण पर विचार करें:
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)
इस उदाहरण में, हम पहले TensorFlow और Keras मॉड्यूल आयात करते हैं। हम केरस सीक्वेंशियल एपीआई का उपयोग करके एक सरल तंत्रिका नेटवर्क मॉडल को परिभाषित करते हैं, जिसमें ReLU सक्रियण के साथ दो छिपी हुई परतें और सॉफ्टमैक्स सक्रियण के साथ एक आउटपुट परत होती है। फिर हम `tf.compat.v1.enable_eager_execution()` फ़ंक्शन का उपयोग करके उत्सुक निष्पादन को सक्षम करते हैं।
इसके बाद, हम TensorFlow के यादृच्छिक सामान्य फ़ंक्शन का उपयोग करके एक नमूना इनपुट टेंसर बनाते हैं। अंत में, हम आउटपुट पूर्वानुमान प्राप्त करने के लिए मॉडल के माध्यम से इनपुट पास करते हैं। चूँकि हम उत्सुक निष्पादन का उपयोग कर रहे हैं, ऑपरेशन तुरंत निष्पादित होते हैं, और हम सीधे आउटपुट प्रिंट कर सकते हैं।
इस कोड को TensorFlow 2.0 में चलाकर, हम अपने मॉडल को परिभाषित करने के लिए केरस की सादगी और अभिव्यक्ति का लाभ उठा सकते हैं, जबकि उत्सुक निष्पादन के तत्काल निष्पादन और इंटरैक्टिव प्रकृति से लाभ उठा सकते हैं।
TensorFlow 2.0 एक शक्तिशाली और उपयोगकर्ता के अनुकूल गहन शिक्षण ढांचा प्रदान करने के लिए केरास और ईगर एक्ज़ीक्यूशन की सुविधाओं को जोड़ती है। आधिकारिक उच्च-स्तरीय एपीआई के रूप में केरस का एकीकरण मॉडल के निर्माण और प्रशिक्षण की प्रक्रिया को सरल बनाता है, जबकि ईगर एक्ज़ीक्यूशन अन्तरक्रियाशीलता और लचीलेपन को बढ़ाता है। यह संयोजन डेवलपर्स और शोधकर्ताओं को अपने मौजूदा कोड को कुशलतापूर्वक TensorFlow 2.0 में अपग्रेड करने और इसकी उन्नत क्षमताओं का लाभ उठाने में सक्षम बनाता है।
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