TensorFlow 2.0 ਗੂਗਲ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ। ਇਹ ਕਈ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਵਰਤਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਸਤਾਰ ਵਿੱਚ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਕ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਦੇਣ ਲਈ ਤੱਥਾਂ ਦਾ ਗਿਆਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਾਂਗੇ।
1. ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ: ਟੈਨਸਰਫਲੋ 2.0 ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਸੁਧਾਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਡਿਫੌਲਟ ਮੋਡ ਵਜੋਂ ਅਪਣਾਉਣਾ। ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਤੁਰੰਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੋਡ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਮਝਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਸੈਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਮਤੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਵੇਲੇ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ:
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)
ਆਉਟਪੁੱਟ:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. ਕੇਰਸ ਏਕੀਕਰਣ: ਟੈਨਸਰਫਲੋ 2.0 ਕੇਰਾਸ, ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ API ਦੇ ਨਾਲ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੈ। ਕੇਰਸ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਅਤੇ ਮਾਡਯੂਲਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। TensorFlow 2.0 ਦੇ ਨਾਲ, Keras ਹੁਣ TensorFlow ਲਈ ਅਧਿਕਾਰਤ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ API ਹੈ, ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ, ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਸਰਲ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਤਰੀਕਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਏਕੀਕਰਣ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸੌਖ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ:
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. ਸਧਾਰਨ API: TensorFlow 2.0 ਇੱਕ ਸਰਲ API ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। API ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਹੋਣ ਲਈ ਮੁੜ-ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਸਿੱਖਣਾ ਅਤੇ ਵਰਤਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨਵਾਂ API ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨਿਰਭਰਤਾ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਕੋਡ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਬੋਇਲਰਪਲੇਟ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਰਲੀਕਰਨ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਕਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ:
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)
ਆਉਟਪੁੱਟ:
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. ਸੁਧਾਰੀ ਹੋਈ ਮਾਡਲ ਤੈਨਾਤੀ: TensorFlow 2.0 TensorFlow SavedModel ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, TensorFlow ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸੀਰੀਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਫਾਰਮੈਟ। SavedModel ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ, ਲੋਡ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਵੇਰੀਏਬਲ ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਅਤੇ ਸਰਵਿੰਗ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਅਤੇ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਉਤਪਾਦਨ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ:
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. ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਡੇਟਾਸੇਟਸ: ਟੈਨਸਰਫਲੋ 2.0 ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਡੇਟਾਸੇਟਸ (ਟੀਐਫਡੀਐਸ) ਮੋਡੀਊਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। TFDS ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸੈਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ API ਦੇ ਨਾਲ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮੈਨੂਅਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ:
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 ਕਈ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵਰਤਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣਾ, ਕੇਰਸ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਣ, ਸਰਲੀਕ੍ਰਿਤ API, ਸੁਧਾਰੀ ਮਾਡਲ ਤੈਨਾਤੀ, ਅਤੇ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ TensorFlow 2.0 ਦੇ ਸਿੱਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
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
ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ:
- ਫੀਲਡ: ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ
- ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ: ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਟੀਐਫਐਫ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਫੰਡਮੈਂਟਲ (ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਪਾਠ: ਟੈਂਸਰਫਲੋ 2.0 (ਸੰਬੰਧਿਤ ਪਾਠ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਵਿਸ਼ਾ: ਟੈਂਸਰਫਲੋ 2.0 ਦੀ ਜਾਣ ਪਛਾਣ (ਸਬੰਧਤ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ