TensorFlow 2.0, TensorFlow ਦਾ ਨਵੀਨਤਮ ਸੰਸਕਰਣ, ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ Keras ਅਤੇ Eager Execution ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਕੇਰਸ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ API ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਤੁਰੰਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ TensorFlow ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਮੇਲ ਸਮੁੱਚੇ TensorFlow ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਲਈ ਕਈ ਲਾਭ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ।
TensorFlow 2.0 ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਅਧਿਕਾਰਤ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ API ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ Keras ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ ਹੈ। ਕੇਰਸ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਜੋਂ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਨੇ ਆਪਣੀ ਸਾਦਗੀ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਕਾਰਨ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ। TensorFlow 2.0 ਦੇ ਨਾਲ, Keras ਨੂੰ TensorFlow ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਕੀਤੀ API ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਏਕੀਕਰਣ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੀਆਂ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਤੋਂ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕੇਰਸ ਦੀ ਸਰਲਤਾ ਅਤੇ ਲਚਕਤਾ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਟੈਨਸਰਫਲੋ 2.0 ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ ਈਗਰ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਦੇ ਡਿਫੌਲਟ ਮੋਡ ਵਜੋਂ ਅਪਣਾਇਆ ਜਾਣਾ। ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬੁਲਾਏ ਜਾਣ 'ਤੇ ਤੁਰੰਤ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਮੋਡ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸੌਖੀ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਕੰਟਰੋਲ ਫਲੋ ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੂਪਸ ਅਤੇ ਕੰਡੀਸ਼ਨਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਸਨ।
Keras ਅਤੇ Eager Execution ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਕੇ, TensorFlow 2.0 ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਡਿਵੈਲਪਰ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ Keras API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਸਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਸੰਟੈਕਸ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀ-ਬਿਲਟ ਲੇਅਰਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਸੈੱਟ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ। ਉਹ ਫਿਰ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ TensorFlow ਦੇ ਹੇਠਲੇ-ਪੱਧਰ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਅਤੇ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਏਕੀਕਰਣ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਉੱਨਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, TensorFlow 2.0 "tf.function" ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਸੰਕਲਪ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਾਇਥਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚ ਕੁਸ਼ਲ TensorFlow ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਵਿੱਚ ਸਵੈਚਲਿਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਕੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੇਰਸ ਅਤੇ ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਪਣੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪਾਈਥੋਨਿਕ ਅਤੇ ਲਾਜ਼ਮੀ ਸ਼ੈਲੀ ਵਿੱਚ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਜੇ ਵੀ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਸਥਿਰ ਗ੍ਰਾਫ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਤੋਂ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਟੈਂਸਰਫਲੋ 2.0 ਕੇਰਸ ਅਤੇ ਈਗਰ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਉਦਾਹਰਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ:
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)
ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ TensorFlow ਅਤੇ Keras ਮੋਡੀਊਲ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਕੇਰਾਸ ਸੀਕੁਐਂਸ਼ੀਅਲ API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ReLU ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਦੋ ਛੁਪੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਅਤੇ softmax ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੇਅਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਫਿਰ `tf.compat.v1.enable_eager_execution()` ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ।
ਅੱਗੇ, ਅਸੀਂ TensorFlow ਦੇ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਆਮ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਇਨਪੁਟ ਟੈਂਸਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਤੁਰੰਤ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਸਿੱਧੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਟੈਨਸਰਫਲੋ 2.0 ਵਿੱਚ ਇਸ ਕੋਡ ਨੂੰ ਚਲਾ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੇਰਸ ਦੀ ਸਾਦਗੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਤੁਰੰਤ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਅਤੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਸੁਭਾਅ ਤੋਂ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ।
TensorFlow 2.0 ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ Keras ਅਤੇ Eager Execution ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਅਧਿਕਾਰਤ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ API ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੇਰਸ ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਇੰਟਰਐਕਟੀਵਿਟੀ ਅਤੇ ਲਚਕਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਮੇਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਕੋਡ ਨੂੰ TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀਆਂ ਉੱਨਤ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਟੀਐਫਐਫ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਫੰਡਮੈਂਟਲ:
- ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦੇ ਪਲਾਟ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਸਹੀ ਧੁਰੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਲੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ CNN ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੂਲਿੰਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ TensorFlow.js ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਰਹੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਲਰਨਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API ਅਧਿਕਤਮ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕੀ ਹੈ?
- ਕੀ TensorFlow Keras Tokenizer API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- TOCO ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਕਈ ਯੁੱਗਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਕੀ ਸਬੰਧ ਹੈ?
- ਕੀ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਕੀ ਹੈ?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ