Ditulis oleh Wolff Dobson dan Josh Gordon Apa yang akan hadir di TensorFlow 2.0 dan Standardisasi Keras , kami memperkenalkan fitur baru dan arah yang dituju platform ini.TensorFlow Developer Summit , kami mengumumkan bahwa Anda bisa mencoba pratinjau awal TensorFlow 2.0.
Cara memulai
Cara terbaik untuk mulai menggunakan TensorFlow 2.0 Alpha adalah dengan langsung membuka situs TensorFlow yang baru . Anda bisa menemukan panduan dan tutorial tahap awal untuk rilis alpha di tensorflow.org/alpha . Setiap tutorial yang Anda temukan di dokumen Alpha akan secara otomatis mendownload dan menginstal TensorFlow 2.0 Alpha, dan banyak lagi yang akan segera datang!pemula dan lanjut , kemudian membaca panduan seperti Effective TensorFlow 2.0 .
Contoh pemula menggunakan Keras Sequential API: cara paling sederhana untuk mulai menggunakan TensorFlow 2.0.Contoh lanjut menunjukkan cara menulis forward pass secara imperatif, cara menulis training loop khusus menggunakan GradientTape, dan cara menggunakan tf.function untuk meng-compile kode Anda secara otomatis (hanya dengan satu baris!).
Juga terdapat berbagai panduan baru, termasuk:
Yang terpenting, panduan tentang AutoGraph (yang memungkinkan Anda untuk mendapatkan semua kinerja dan portabilitas grafik, tanpa harus menulis kode level grafik).
Panduan tentang mengupgrade kode Anda (dengan skrip konversi yang memudahkan konversi kode TensorFlow 1.x menjadi 2.0)
Panduan tahap awal tambahan untuk Keras .
Ada juga referensi API yang direvisi, jika Anda ingin melihat apa saja yang berubah (sekarang dengan simbol yang jauh lebih sedikit). Perhatikan bahwa, ketika TensorFlow 2.0 dalam status pengembangan aktif, dokumen 1.x akan menjadi halaman landing default di tensorflow.org. Jika Anda menjelajahi referensi API, pastikan Anda telah memilih versi TensorFlow yang tepat.
Penginstalan
Untuk menginstal rilis Alpha, kami sarankan untuk membuat lingkungan virtual baru dan menggunakan:# CPU
pip install tensorflow==2.0.0-alpha0
# GPU
pip install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0
Yang terpenting, kami sarankan untuk melihat panduan penginstalan di tensorflow.org untuk detail selengkapnya (catatan: ini akan diupdate dalam waktu dekat, rilis ini adalah yang terbaru!). Anda juga bisa mencoba Alpha di Colab dengan menggunakan salah satu notebook baru di situs pada bagian TensorFlow 2.0 Alpha.
Fungsi, bukan sesi
Mari kita dalami bagaimana dua fitur 2.0 ini bekerja sama: Eksekusi eager dan @tf.function.a = tf.constant([1, 2])
b = tf.constant([3, 4])
print(a + b)
# returns: tf.Tensor([4 6], shape=(2,), dtype=int32)
TensorFlow 2.0 menggunakan Keras sebagai pengalaman developer inti. Dengan 2.0, Anda bisa menggunakan Keras seperti yang Anda tahu, membangun model dengan Sequential API, kemudian menggunakan compile dan fit. Semua contoh tf.keras yang familier dari tensorflow.org ini langsung berfungsi di versi 2.0.contoh ini :# See https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/r2/guide/autograph.ipynb
def train_one_step(model, optimizer, x, y):
with tf.GradientTape() as tape:
logits = model(x)
loss = compute_loss(y, logits)
grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
compute_accuracy(y, logits)
return loss
def train(model, optimizer):
train_ds = mnist_dataset()
step = 0
loss = 0.0
for x, y in train_ds:
step += 1
loss = train_one_step(model, optimizer, x, y)
if tf.equal(step % 10, 0):
tf.print('Step', step, ': loss',
loss, '; accuracy', compute_accuracy.result())
return step, loss, accuracy
Autograph dibangun ke dalam tf.function, jadi Anda tidak perlu melakukan hal khusus untuk mendapatkan klausa if atau for yang berjalan dengan efisiensi grafik.# See https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/r2/guide/autograph.ipynb
@tf.function
def train(model, optimizer):
train_ds = mnist_dataset()
step = 0
loss = 0
accuracy = 0
for x, y in train_ds:
# as above, including the "if" and "print()"
return step
tutorial baru untuk Boosted Trees dan Model Understanding.
Kami dengan senang hati menerima pengujian dan masukan!
Kami akan sangat menghargai setiap masukan ketika Anda mencoba versi terbaru dan mengupgrade model Anda! Silakan bergabung dengan kelompok pengguna testing@ TensorFlow dan silakan menghadiri TF 2.0 support stand-ups mingguan kami (Selasa, 14:00 PT).label 2.0 . Hal paling membantu yang bisa Anda lakukan adalah memasukkan contoh minimal serta lengkap yang mereproduksi bug secara tepat.
Segera hadir lebih banyak lagi
Untuk mendapatkan informasi terbaru tentang masalah yang diketahui dan pekerjaan pengembangan untuk TensorFlow 2.0, silakan lihat TF 2.0 Project Tracker di Github kami. Kami terus bekerja dan meningkatkan TensorFlow 2.0, sehingga Anda akan sering menjumpai upgrade ke paket nightly build. Agar jelas, ini adalah rilis pratinjau developer. Kami menghargai setiap masukan Anda!mendengarnya dan menandai karya Anda. Silakan beri tahu kami di sini .tensorflow/examples/community .
Agen Maxbet Terpercaya Through which Article is stuffed with helpful. Many thanks for that kind connected to expressing C Follow through later on.
ReplyDeleteSitus Judi QQ
ReplyDeleteSitus Judi Online
Situs Judi BandarQ
Situs Judi Domino QQ
Situs Judi Poker Online
Poker Online
Judi Online
Situs BandarQ Online
BandarQ
PKV Games
En Kaliteli Sosyal Medyanın Prenses Bayanları Bu Sitede Yalova Escort
ReplyDelete
ReplyDeletetuvalette veren kızların hd videosu liseli porno granny mature hd yasli porno video indir
thank you for sharing this information with us. daftar situs poker online
ReplyDeleteTensorFlow 2.0 Alpha offers an intuitive, flexible platform for machine learning development. It features eager execution by default, streamlined APIs, and improved Keras integration for rapid prototyping. Lawyers can specialize in various areas such as criminal law, civil litigation, corporate law, family law, intellectual property, and more.
ReplyDeletebest family court lawyers near me
One major feature of the Ehsaas Program Eligibility Checking Process is its integration with NADRA, which verifies an individual’s demographic and financial background.
ReplyDeleteIM Properties are used in Logic Apps to store and manage message-related data during workflow execution. They help track and pass key information between actions for better data flow control. Always ensure IM Properties are properly flushed before a workflow finishes or terminates to maintain data consistency.
ReplyDelete