Tensorflow คือเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงที่ให้บริการโดย Google เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สที่ใช้ร่วมกับ Python เพื่อใช้อัลกอริทึม แอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึก และอื่นๆ อีกมากมาย ใช้ในการวิจัยและเพื่อการผลิต
แพ็คเกจ 'tensorflow' สามารถติดตั้งบน Windows ได้โดยใช้บรรทัดโค้ดด้านล่าง -
pip install tensorflow
Tensor เป็นโครงสร้างข้อมูลที่ใช้ใน TensorFlow ช่วยเชื่อมต่อขอบในแผนภาพการไหล แผนภาพการไหลนี้เรียกว่า 'กราฟการไหลของข้อมูล' เทนเซอร์เป็นเพียงอาร์เรย์หลายมิติหรือรายการ
Keras เป็น API การเรียนรู้เชิงลึกซึ่งเขียนด้วยภาษา Python เป็น API ระดับสูงที่มีอินเทอร์เฟซที่มีประสิทธิภาพซึ่งช่วยแก้ปัญหาการเรียนรู้ของเครื่อง มันทำงานบนเฟรมเวิร์ก Tensorflow มันถูกสร้างขึ้นเพื่อช่วยทดลองในลักษณะที่รวดเร็ว โดยนำเสนอสิ่งที่เป็นนามธรรมและการสร้างบล็อคที่จำเป็นต่อการพัฒนาและการห่อหุ้มโซลูชันแมชชีนเลิร์นนิง
Keras มีอยู่แล้วในแพ็คเกจ Tensorflow สามารถเข้าถึงได้โดยใช้รหัสบรรทัดด้านล่าง
import tensorflow from tensorflow import keras
Keras functional API ช่วยสร้างโมเดลที่มีความยืดหยุ่นมากกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลที่สร้างโดยใช้ Sequential API API ที่ใช้งานได้สามารถทำงานกับโมเดลที่มีโทโพโลยีที่ไม่ใช่เชิงเส้น สามารถแชร์เลเยอร์และทำงานกับอินพุตและเอาต์พุตได้หลายรายการ โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกมักจะเป็นกราฟ acyclic แบบกำกับทิศทาง (DAG) ที่มีหลายเลเยอร์ API การทำงานช่วยสร้างกราฟของเลเยอร์
เรากำลังใช้ Google Colaboratory เพื่อเรียกใช้โค้ดด้านล่าง Google Colab หรือ Colaboratory ช่วยเรียกใช้โค้ด Python บนเบราว์เซอร์และไม่ต้องมีการกำหนดค่าใดๆ และเข้าถึง GPU ได้ฟรี (หน่วยประมวลผลกราฟิก) Colaboratory ถูกสร้างขึ้นบน Jupyter Notebook ต่อไปนี้เป็นข้อมูลโค้ด -
ตัวอย่าง
class CustomDense(layers.Layer):
def __init__(self, units=32):
super(CustomDense, self).__init__()
self.units = units
def build(self, input_shape):
self.w = self.add_weight(
shape=(input_shape[-1], self.units),
initializer="random_normal",
trainable=True,
)
self.b = self.add_weight(
shape=(self.units,), initializer="random_normal", trainable=True
)
def call(self, inputs):
return tf.matmul(inputs, self.w) + self.b
inputs = keras.Input((4,))
outputs = CustomDense(10)(inputs)
print("Keras model is being generated")
model = keras.Model(inputs, outputs) เครดิตโค้ด – https://www.tensorflow.org/guide/keras/functional
ผลลัพธ์
Keras model is being generated
คำอธิบาย
-
Keras มาพร้อมกับเลเยอร์ในตัวหลายชั้น และบางเลเยอร์ก็มี "Conv1D", "Conv2D", "Conv2DTranspose" และอื่นๆ
-
วิธีการ 'โทร' ระบุการคำนวณที่ดำเนินการโดยเลเยอร์
-
วิธีการ 'build' จะสร้างน้ำหนักให้กับเลเยอร์
-
โมเดลถูกสร้างขึ้น
