TensorFlow 2.0 Google द्वारा विकसित मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के लिए एक लोकप्रिय और व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है। यह प्रमुख विशेषताओं की एक श्रृंखला प्रदान करता है जो इसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए उपयोग में आसान और शक्तिशाली दोनों बनाती है। इस उत्तर में, हम इन प्रमुख विशेषताओं का विस्तार से पता लगाएंगे, उनके उपदेशात्मक मूल्य पर प्रकाश डालेंगे और उनके महत्व का समर्थन करने के लिए तथ्यात्मक ज्ञान प्रदान करेंगे।
1. उत्सुक निष्पादन: TensorFlow 2.0 में प्रमुख सुधारों में से एक डिफ़ॉल्ट मोड के रूप में उत्सुक निष्पादन को अपनाना है। उत्सुक निष्पादन संचालन के तत्काल मूल्यांकन की अनुमति देता है, जिससे डिबग करना और कोड के व्यवहार को समझना आसान हो जाता है। यह एक अलग सत्र की आवश्यकता को समाप्त करता है और समग्र प्रोग्रामिंग मॉडल को सरल बनाता है। यह सुविधा शुरुआती लोगों के लिए विशेष रूप से मूल्यवान है क्योंकि यह मशीन लर्निंग मॉडल लिखते समय अधिक सहज और इंटरैक्टिव अनुभव प्रदान करती है।
उदाहरण:
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)
आउटपुट:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. केरस एकीकरण: टेन्सरफ्लो 2.0 एक उच्च-स्तरीय तंत्रिका नेटवर्क एपीआई, केरस के साथ मजबूती से एकीकृत होता है। केरस गहन शिक्षण मॉडल बनाने के लिए एक उपयोगकर्ता के अनुकूल और मॉड्यूलर इंटरफ़ेस प्रदान करता है। TensorFlow 2.0 के साथ, Keras अब TensorFlow के लिए आधिकारिक उच्च-स्तरीय API है, जो मॉडल को परिभाषित करने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने का एक सरल और सुसंगत तरीका प्रदान करता है। यह एकीकरण उपयोग में आसानी को बढ़ाता है और तेजी से प्रोटोटाइप और प्रयोग की अनुमति देता है।
उदाहरण:
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. सरलीकृत एपीआई: टेन्सरफ्लो 2.0 एक सरलीकृत एपीआई प्रदान करता है जो जटिलता को कम करता है और पठनीयता में सुधार करता है। एपीआई को अधिक सहज और सुसंगत बनाने के लिए फिर से डिज़ाइन किया गया है, जिससे इसे सीखना और उपयोग करना आसान हो गया है। नया एपीआई स्पष्ट नियंत्रण निर्भरता और ग्राफ़ संग्रह की आवश्यकता को समाप्त करता है, कोड को सरल बनाता है और बॉयलरप्लेट को कम करता है। यह सरलीकरण शुरुआती लोगों के लिए फायदेमंद है क्योंकि यह सीखने की अवस्था को कम करता है और मशीन लर्निंग मॉडल के तेजी से विकास की अनुमति देता है।
उदाहरण:
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)
आउटपुट:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. बेहतर मॉडल परिनियोजन: TensorFlow 2.0 TensorFlow SavedModel पेश करता है, जो TensorFlow मॉडल के लिए एक क्रमांकन प्रारूप है। सेव्डमॉडल विभिन्न प्लेटफार्मों और वातावरणों में मॉडलों को सहेजना, लोड करना और तैनात करना आसान बनाता है। यह मॉडल के आर्किटेक्चर, वेरिएबल्स और गणना ग्राफ को समाहित करता है, जिससे मॉडल को साझा करना और परोसना आसान हो जाता है। यह सुविधा शुरुआती और अनुभवी चिकित्सकों दोनों के लिए मूल्यवान है, क्योंकि यह उत्पादन सेटिंग्स में मॉडल तैनात करने की प्रक्रिया को सरल बनाती है।
उदाहरण:
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 डेटासेट: TensorFlow 2.0 TensorFlow डेटासेट (TFDS) मॉड्यूल प्रदान करता है, जो डेटासेट को लोड करने और प्रीप्रोसेसिंग करने की प्रक्रिया को सरल बनाता है। टीएफडीएस आम तौर पर उपयोग किए जाने वाले डेटासेट का एक संग्रह प्रदान करता है, साथ ही उन तक पहुंचने और हेरफेर करने के लिए मानकीकृत एपीआई भी प्रदान करता है। यह सुविधा शुरुआती लोगों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है क्योंकि यह मैन्युअल डेटा प्रीप्रोसेसिंग की आवश्यकता को समाप्त करती है और विभिन्न डेटासेट के साथ त्वरित प्रयोग की अनुमति देती है।
उदाहरण:
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 कई प्रमुख विशेषताएं प्रदान करता है जो इसे मशीन लर्निंग के लिए उपयोग में आसान और शक्तिशाली ढांचा बनाती है। उत्सुक निष्पादन को अपनाना, केरास के साथ एकीकरण, सरलीकृत एपीआई, बेहतर मॉडल परिनियोजन और टेन्सरफ्लो डेटासेट मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने के लिए अधिक सहज और कुशल वातावरण प्रदान करते हैं। ये सुविधाएँ TensorFlow 2.0 के उपदेशात्मक मूल्य को बढ़ाती हैं, जिससे यह शुरुआती लोगों के लिए सुलभ हो जाता है और साथ ही अनुभवी चिकित्सकों की जरूरतों को भी पूरा करता है।
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