ProHoster > Blog > Lajmet e internetit > Publikimi i sistemit të mësimit automatik TensorFlow 2.0

Publikimi i sistemit të mësimit automatik TensorFlow 2.0

Presented lëshim i rëndësishëm i platformës së mësimit të makinerive TensorFlow 2.0, e cila ofron realizime të gatshme të algoritmeve të ndryshëm të thellë të mësimit të makinerive, një ndërfaqe të lehtë për ndërtimin e modeleve në gjuhën Python dhe një ndërfaqe të nivelit të ulët për gjuhën C++, që lejon menaxhimin e ndërtimit dhe ekzekutimit të grafëve të llogaritjeve. Kodi i sistemit është shkruar në gjuhët C++ dhe Python dhe shpërndahet në bazë të licencës Apache.

Platforma u zhvillua fillimisht nga ekipi Google Brain dhe përdoret në shërbimet e Google për njohjen e zërit, identifikimin e fytyrave në fotografi, përcaktimin e ngjashmërive të imazheve, filtrimin e spamit në Gmail, kërkimin e lajmeve në Google News dhe organizimin e përkthimeve me kuptim. Sistemet e shpërndara të mësimit të makinerive mund të ndihmohen në pajisje standarde, falë mbështetjes të integruar në TensorFlow për shpërndarjen e llogaritjeve në shumë CPU ose GPU.

TensorFlow ofron një bibliotekë algoritmesh të gatshëm për llogaritje numerike, të realizuar përmes grafëve të rrjedhës së dhënave (data flow graphs). Ngritjet në këto grafe realizojnë operacione matematikore ose pika hyrjeje/daljeje, ndërsa lidhjet e grafit përfaqësojnë masiv të shumtë të dhënash (tenzorë), të cilat rrjedhin midis ngritjeve.
Ngritjet mund të caktohen për pajisje llogaritëse dhe të ekzekutohen asinkronisht, duke trajtuar paralelisht të gjitha tenzorët përkatës, duke lejuar që ngritjet të funksionojnë në mënyrë të njëkohshme në një rrjet nervor, ashtu si aktivizimi i njëkohshëm i neuroneve në tru.

Kjo version i ri u përqendrua kryesisht në thjeshtësimin dhe lehtësimin e përdorimit. Disa innovations:

  • PĂ«r ndĂ«rtimin dhe trajnimin e modeleve Ă«shtĂ« propozuar njĂ« API e re e nivelit tĂ« lartĂ« Keras, e cila ofron disa mundĂ«si ndĂ«rfaqesh pĂ«r ndĂ«rtimin e modeleve (Sekondar, Funksionale, NĂ«nklasifikimi) me mundĂ«sinĂ« e tyre ekzekutimit tĂ« menjĂ«hershĂ«m (pa kompilim paraprak) dhe me njĂ« mekanizĂ«m tĂ« thjeshtĂ« pĂ«r debuggim;
  • Shtuar API tf.distribute.Strategy pĂ«r organizimin e mĂ«simit tĂ« shpĂ«rndarĂ« tĂ« modeleve me ndryshime minimale nĂ« kodin ekzistues. PĂ«rveç mundĂ«sisĂ« pĂ«r tĂ« shpĂ«rndarĂ« llogaritjet nĂ« shumĂ« GPU, Ă«shtĂ« nĂ« dispozicion mbĂ«shtetje eksperimentale pĂ«r shpĂ«rndarjen e procesit tĂ« trajnimit nĂ« shumĂ« procesorĂ« tĂ« pavarur dhe mundĂ«sinĂ« e pĂ«rdorimit tĂ« cloud TPU (njĂ«sia e pĂ«rpunimit tĂ« tenzorĂ«ve);
  • NĂ« vend tĂ« modelit deklarativ tĂ« ndĂ«rtimit tĂ« grafit me ekzekutim pĂ«rmes tf.Session, ofrohet mundĂ«sia pĂ«r tĂ« shkruar funksione tĂ« zakonshme nĂ« gjuhĂ«n Python, tĂ« cilat pĂ«rmes thirrjes tf.function mund tĂ« shndĂ«rrohen nĂ« grafĂ« dhe mĂ« pas tĂ« ekzekutohen me distancĂ«, tĂ« serializohen ose tĂ« optimizohen pĂ«r tĂ« rritur performancĂ«n;
  • Shtuar pĂ«rkthyesi AutoGraph, i cili shndĂ«rron rrjedhĂ«n e komandave Python nĂ« shprehje TensorFlow, duke lejuar pĂ«rdorimin e kodit nĂ« gjuhĂ«n Python brenda funksioneve tĂ« dekoruara me tf.function, tf.data, tf.distribute dhe tf.keras;
  • NĂ« SavedModel Ă«shtĂ« unifikuar formati i shkĂ«mbimit tĂ« modeleve dhe Ă«shtĂ« shtuar mbĂ«shtetje pĂ«r ruajtjen dhe rikthimin e gjendjes sĂ« modeleve. Modelet e ndĂ«rtuara pĂ«r TensorFlow tani mund tĂ« pĂ«rdoren nĂ« TensorFlow Lite (nĂ« pajisjet mobile), TensorFlow JS (nĂ« shfletues ose Node.js), TensorFlow Serving dhe TensorFlow Hub;
  • API-tĂ« tf.train.Optimizers dhe tf.keras.Optimizers janĂ« unifikuar, ndĂ«rsa pĂ«r tĂ« llogaritur gradienĂ«t Ă«shtĂ« propozuar klasi i ri GradientTape;
  • Performanca Ă«shtĂ« rritur ndjeshĂ«m gjatĂ« pĂ«rdorimit tĂ« GPU.
    Shpejtësia e mësimit të modeleve në sistemet me GPU NVIDIA Volta dhe Turing është rritur deri në tri herë;
  • ËshtĂ« bĂ«rĂ« NjĂ« pastrim i madh i API-sĂ«, shumĂ« thirrje janĂ« rinovuar ose fshirĂ«, mbĂ«shtetja pĂ«r variablat globalĂ« nĂ« metodat ndihmĂ«se Ă«shtĂ« ndĂ«rprerĂ«. NĂ« vend tĂ« tf.app, tf.flags, tf.logging, Ă«shtĂ« propozuar njĂ« API i ri absl-py. PĂ«r vazhdimin e pĂ«rdorimit tĂ« vjetĂ«r tĂ« API-sĂ«, Ă«shtĂ« pĂ«rgatitur moduli compat.v1.

Burimi: opennet.ru

Blini hosting tĂ« besueshĂ«m pĂ«r faqe interneti me mbrojtje nga DDoS, serverĂ« VPS VDS đŸ”„ Blini hosting tĂ« besueshĂ«m pĂ«r faqe interneti me mbrojtje nga DDoS, serverĂ« VPS VDS | ProHoster