Aʻo TensorFlow no nā mea hoʻomaka
ʻO TensorFlow kekahi o nā ʻōnaehana kaulana loa no ke aʻo hohonu a me ke aʻo mīkini. I hoʻomohala ʻia e ka hui Google Brain, ua hoʻohana nui ʻia ʻo TensorFlow i nā papahana noiʻi he nui a me nā noi ʻoihana. Hāʻawi kēia ʻatikala i kahi aʻo ʻanuʻu e kōkua iā ʻoe, ma ke ʻano he mea hoʻomaka, e hoʻomaka me TensorFlow.
1. Ke hoʻomaopopo nei i nā kumu kumu o TensorFlow
Ma mua o ko mākou hoʻomaka ʻana e hoʻokomo a hoʻohana iā TensorFlow, he mea nui e hoʻomaopopo i ke ʻano o TensorFlow a me nā manaʻo kumu ma hope ona. He ʻōnaehana kumu wehe ʻo TensorFlow no ka helu helu a me ke aʻo ʻana i ka mīkini. Hoʻohana ia i nā kiʻi kahe ʻikepili e hana i nā hana helu, kahi e hōʻike ai nā kikowaena i loko o ka kiʻi i nā hana makemakika, a hōʻike nā lihi i nā ʻāpana ʻikepili multidimensional (tensors) i hoʻopili ʻia ma waena o lākou.
2. Ke kau ʻana o TensorFlow
ʻO ka hana mua i ka hoʻohana ʻana iā TensorFlow ʻo ia ke kau ʻana. Eia pehea e hoʻouka ai iā TensorFlow me ka hoʻohana ʻana i ka pip, ka luna hoʻokele pūʻolo Python.
1. Ke kau ʻana o Python:
E hōʻoia i loaʻa iā ʻoe ʻo Python ma kāu ʻōnaehana. Kūpono ʻo TensorFlow me Python 3.6 a i 3.9 i ka manawa o kēia kākau ʻana. Hiki iā ʻoe ke hoʻoiho iā Python mai ka pūnaewele Python kūhelu.
2. Kaiapuni Pūnaewele:
Manaʻo nui ʻia e hana i kahi ʻano virtual e hoʻokaʻawale i kāu papahana TensorFlow:
"ʻAʻohe
python -m venv myenv
kumu myenv/bin/activate No nā mea hoʻohana Mac/Linux
myenv\Scripts\activate No nā mea hoʻohana Windows
".
3. Ke kau ʻana o TensorFlow:
I kēia manawa, e hoʻouka iā TensorFlow me ka hoʻohana ʻana i ka pip:
"ʻAʻohe
pip hoʻokomo tensorflow
".
3. Aloha Honua me TensorFlow
I kēia manawa ua hoʻokomo ʻia ʻo TensorFlow, e hana kākou i kahi palapala Python maʻalahi e hōʻoia i ka hoʻonohonoho ʻana. E hana i kahi faila Python hou a kapa iā ia ʻo `hello_tensorflow.py`.
“`python
lawe mai i ka tensorflow e like me tf
E hana i kahi mea mau
aloha = tf.constant('Aloha, TensorFlow!')
Hoʻomaka i ka hālāwai
me tf.Session() e like me sess:
hopena = sess.holo(aloha)
paʻi (hopena)
".
E hoʻololi i ke code e like me ka TensorFlow mana 2.x:
“`python
lawe mai i ka tensorflow e like me tf
E hana i kahi mea mau
aloha = tf.constant('Aloha, TensorFlow!')
E holo me ka hoʻohana ʻana i ka eager execution (ua hoʻā ʻia ma ka paʻamau)
paʻi(aloha.numpy())
".
E mālama i ka faila, a laila e holo:
"ʻAʻohe
python hello_tensorflow.py
".
4. Ke hoʻomaopopo nei i nā Tensors a me nā hana kumu
ʻO nā Tensors ke ʻano ʻikepili mua ma TensorFlow, ʻo ia hoʻi nā pūʻulu multidimensional. Eia kekahi mau laʻana e kōkua iā ʻoe e hoʻomaopopo i nā tensors:
“`python
lawe mai i ka tensorflow e like me tf
Ke hana nei i nā tensor
scalar = tf. kūpaʻa(7) scalar
vector = tf. paʻa([1, 2, 3]) vector
matrix = tf.matrix mau([[1, 2], [3, 4]])
tensor3d = tf.constant([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]) 3D tensor
paʻi(f'Scalar: {scalar}')
paʻi(f'Vector: {vector}')
paʻi(f'Matrix: {matrix}')
paʻi(f'Tensor 3D: {tensor3d}')
".
No ka hana ʻana i nā hana maʻamau ma nā tensors:
“`python
a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
b = tf.mau([[5, 6], [7, 8]])
Hana hoʻohui
hoʻohui = tf.hoʻohui(a, b)
Nā hana hoʻonui matrix
mul = tf.matmul(a, b)
paʻi (f'Hoʻohui: {hoʻohui}')
paʻi(f'Matrix Multiplication: {mul}')
".
5. Ke hana nei i kahi kumu hoʻohālike pūnaewele neural maʻalahi
ʻO ka hana aʻe, ʻo ia ka hana ʻana i kahi kumu hoʻohālike pūnaewele neural maʻalahi. E kūkulu mākou i kahi kumu hoʻohālike hoʻokaʻawale kiʻi me ka hoʻohana ʻana i ka ʻikepili MNIST, kahi waihona ʻikepili o nā kiʻi huahelu i kākau lima ʻia. E hoʻomaka kākou:
“`python
lawe mai i ka tensorflow e like me tf
mai tensorflow.keras e lawe mai i nā ʻikepili, nā papa, nā kumu hoʻohālike
Ke hoʻoiho nei i ka ʻikepili MNIST
(nā kiʻi_kaʻaahi, nā lepili_kaʻaahi), (nā kiʻi_hoʻāʻo, nā lepili_hoʻāʻo) = datasets.mnist.load_data()
Hoʻohālikelike kiʻi
nā kiʻi_kaʻaahi, nā kiʻi_hoʻāʻo = nā kiʻi_kaʻaahi / 255.0, nā kiʻi_hoʻāʻo / 255.0
Ke hana nei i kahi kumu hoʻohālike
kumu hoʻohālike = models.Sequential([
nā papa.Palahalaha(ʻano_hoʻokomo=(28, 28)),
layers.Dense(128, activation='relu'),
nā papa.Mānoanoa(10)
])
Hōʻuluʻulu hoʻohālike
kumu hoʻohālike.hōʻuluʻulu(mea hoʻonui='adam',
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=ʻOiaʻiʻo),
anakahi=['pololei'])
Ke aʻo ʻana i ke kumu hoʻohālike
kumu hoʻohālike.kūpono(nā kiʻi_kaʻaahi, nā lepili_kaʻaahi, nā wā=5)
Ke hoʻāʻo nei i ke kumu hoʻohālike
pohō_hoʻāʻo, hoʻāʻo_acc = kumu hoʻohālike.evaluate(nā kiʻi_hoʻāʻo, nā lepili_hoʻāʻo)
paʻi (f'Pololei hoʻāʻo: {test_acc}')
".
Wehewehe:
– Nā ʻikepili: Hoʻokomo a hoʻouka mākou i ka ʻikepili MNIST.
- Hoʻomākaukau mua: Hoʻomaʻamaʻa i ka ʻikepili ma ka puʻunaue ʻana i nā waiwai pixel e 255.
– Kumu Hoʻohālike: Ho'ākāka mākou i kahi kumu hoʻohālike maʻalahi me ʻelua papa. ʻO ka papa mua he papa `Flatten` e hoʻololi i ke kiʻi 2D i loko o kahi pūʻulu 1D. ʻO ka papa ʻelua he papa `Dense` me 128 mau neurons a me `relu` ma ke ʻano he hana hoʻāla, a ʻo ka mea hope loa he papa `Dense` me 10 mau neurons e hōʻike ana i 10 mau papa.
– Hōʻuluʻulu: Hōʻuluʻulu mākou i ke kumu hoʻohālike me ka hoʻohana ʻana i ka `adam` optimizer a me ka `SparseCategoricalCrossentropy` ma ke ʻano he hana pohō.
– E hoʻomaʻamaʻa: E hoʻomaʻamaʻa i ke kumu hoʻohālike no 5 mau ʻāpana.
– Loiloi: Loiloi i ke kumu hoʻohālike e kūʻē i ka ʻikepili hoʻāʻo.
6. Mālama a Hoʻouka i nā Mamana
Ma hope o ke aʻo ʻana i kahi kumu hoʻohālike, makemake paha ʻoe e mālama iā ia no ka hoʻohana ʻana ma hope me ka ʻole o ka hoʻomaʻamaʻa hou ʻana. Eia pehea e mālama ai a hoʻouka i kahi kumu hoʻohālike:
“`python
Ke mālama nei i ke kumu hoʻohālike
kumu hoʻohālike.mālama('koʻu_kumu hoʻohālike.h5')
Ke hoʻouka nei i ke kumu hoʻohālike
kumu hoʻohālike hou = tf.keras.models.load_model('koʻu_kumu hoʻohālike.h5′)
Ke hōʻoia nei i ke kumu hoʻohālike i hoʻouka ʻia
pohō, acc = new_model.evaluate(test_images, test_labels)
paʻi (f'Ka pololei o ke kumu hoʻohālike i hoʻouka ʻia: {acc}')
".
Ka hopena
Hāʻawi kēia alakaʻi i kahi hoʻolauna kikoʻī no ka hoʻomaka ʻana me TensorFlow no nā poʻe hoʻomaka. Ua uhi mākou i ka hoʻouka ʻana, nā hana tensor maʻamau, a me ke kūkulu ʻana i kahi kumu hoʻohālike pūnaewele neural maʻalahi me ka hoʻohana ʻana i ka ʻikepili MNIST. Hāʻawi ʻo TensorFlow i nā hiki holomua he nui e ʻimi ai, e like me ka hana ʻikepili holomua, nā kumu hoʻohālike paʻakikī, a me ka hoʻohana ʻana iā TensorFlow ma nā polokalamu e like me TPU a me GPU. Lana ko mākou manaʻo e kōkua kēia kumu aʻo iā ʻoe e hoʻomaka i ke ao o ke aʻo mīkini me TensorFlow.
