資訊專欄INFORMATION COLUMN
python import tensorflow as tf # 創(chuàng)建張量 x = tf.constant([[1, 2], [3, 4]]) # 重塑張量 y = tf.reshape(x, [1, 4]) # 切片張量 z = x[:, 1] # 連接張量 w = tf.concat([x, x], axis=0)2. 模型構(gòu)建 TensorFlow 2.0的API使得構(gòu)建深度學習模型變得更加簡單。你可以使用高級API，例如Keras，也可以使用低級API來構(gòu)建自定義模型。以下是一個使用Keras構(gòu)建模型的示例：
python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
# 定義模型
model = tf.keras.Sequential([
layers.Dense(64, activation="relu", input_shape=(784,)),
layers.Dense(10, activation="softmax")
])
# 編譯模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),
loss="categorical_crossentropy",
metrics=["accuracy"])
# 訓練模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
3. 自定義訓練循環(huán)
如果你需要更多的控制權(quán)，你可以使用TensorFlow 2.0的低級API來自定義訓練循環(huán)。以下是一個示例：
python
import tensorflow as tf
# 定義模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation="relu"),
tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax")
])
# 定義優(yōu)化器和損失函數(shù)
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(0.001)
loss_fn = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy()
# 自定義訓練循環(huán)
for epoch in range(10):
for x, y in train_dataset:
with tf.GradientTape() as tape:
logits = model(x)
loss_value = loss_fn(y, logits)
grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_weights)
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_weights))
4. 分布式訓練
TensorFlow 2.0支持分布式訓練，這使得訓練大型模型變得更加容易。你可以使用多種分布式策略來加速訓練。以下是一個使用MirroredStrategy的示例：
python import tensorflow as tf # 定義模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax") ]) # 定義優(yōu)化器和損失函數(shù) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(0.001) loss_fn = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy() # 定義分布式策略 strategy = tf.distribute.MirroredStrategy() # 在分布式環(huán)境下訓練模型 with strategy.scope(): train_dataset = strategy.experimental_distribute_dataset(train_dataset) test_dataset = strategy.experimental_distribute_dataset(test_dataset) model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=["accuracy"]) model.fit(train_dataset, epochs=10, validation_data=test_dataset)總之，TensorFlow 2.0具有許多強大的編程技術(shù)，可以幫助你更好地使用這個框架。無論你是初學者還是有經(jīng)驗的開發(fā)人員，都可以從TensorFlow 2.0文檔中學習到很多有用的知識。
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摘要：圖和之間的關(guān)系圖例與各版本之間的環(huán)境依賴關(guān)系的原裝驅(qū)動并不支持，因此需要禁用掉并且重裝卡官方驅(qū)動。會有很多同學在不知道的情況下安裝了，最后導致和無法使用或者無法安裝等問題。 ...
摘要：簡介是針對移動設(shè)備和嵌入式設(shè)備的輕量化解決方案，占用空間小，低延遲。支持浮點運算和量化模型，并已針對移動平臺進行優(yōu)化，可以用來創(chuàng)建和運行自定義模型。此外，轉(zhuǎn)換的方式有兩種，的方式和命令行方式。生成為了將模型轉(zhuǎn)為，模型需要導出。 簡介 Tensorflow Lite是針對移動設(shè)備和嵌入式設(shè)備的輕量化解決方案，占用空間小，低延遲。Tensorflow Lite在android8.1以上的設(shè)...
閱讀 3202·2023-04-26 01:39
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