TensorFlow 2.0 ایک مقبول اور وسیع پیمانے پر استعمال شدہ اوپن سورس فریم ورک ہے جو مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ کے لیے گوگل نے تیار کیا ہے۔ یہ کلیدی خصوصیات کی ایک رینج پیش کرتا ہے جو اسے مصنوعی ذہانت کے میدان میں مختلف ایپلی کیشنز کے لیے استعمال میں آسان اور طاقتور بناتا ہے۔ اس جواب میں، ہم ان کلیدی خصوصیات کو تفصیل سے دریافت کریں گے، ان کی تدریسی قدر کو اجاگر کریں گے اور ان کی اہمیت کی تائید کے لیے حقائق پر مبنی معلومات فراہم کریں گے۔
1. ایجر ایگزیکیوشن: TensorFlow 2.0 میں بڑی بہتریوں میں سے ایک ایگزیکیوشن کو ڈیفالٹ موڈ کے طور پر اپنانا ہے۔ کوڈ کے رویے کو ڈیبگ کرنا اور سمجھنا آسان بناتا ہے، اس پر عمل درآمد فوری طور پر کارروائیوں کا جائزہ لینے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ الگ سیشن کی ضرورت کو ختم کرتا ہے اور مجموعی پروگرامنگ ماڈل کو آسان بناتا ہے۔ یہ خصوصیت ابتدائیوں کے لیے خاص طور پر قابل قدر ہے کیونکہ یہ مشین لرننگ ماڈلز لکھتے وقت زیادہ بدیہی اور انٹرایکٹو تجربہ فراہم کرتی ہے۔
: مثال کے طور پر
python import tensorflow as tf # Enable eager execution tf.compat.v1.enable_eager_execution() # Define a simple computation x = tf.constant([1, 2, 3]) y = tf.constant([4, 5, 6]) z = tf.multiply(x, y) print(z)
: پیداوار
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
2. Keras انٹیگریشن: TensorFlow 2.0 مضبوطی سے Keras کے ساتھ مربوط ہے، ایک اعلیٰ سطحی نیورل نیٹ ورک API۔ Keras گہری سیکھنے کے ماڈلز بنانے کے لیے صارف دوست اور ماڈیولر انٹرفیس فراہم کرتا ہے۔ TensorFlow 2.0 کے ساتھ، Keras اب TensorFlow کے لیے باضابطہ اعلیٰ سطح کا API ہے، جو ماڈلز کی وضاحت، تربیت اور تعیناتی کا ایک آسان اور مستقل طریقہ پیش کرتا ہے۔ یہ انضمام استعمال میں آسانی کو بڑھاتا ہے اور تیز رفتار پروٹو ٹائپنگ اور تجربات کی اجازت دیتا ہے۔
: مثال کے طور پر
python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers # Define a simple sequential model using Keras model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,))) model.add(layers.Dense(10, activation='softmax')) # Compile the model model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(), metrics=['accuracy']) # Train the model model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val))
3. آسان API: TensorFlow 2.0 ایک آسان API فراہم کرتا ہے جو پیچیدگی کو کم کرتا ہے اور پڑھنے کی اہلیت کو بہتر بناتا ہے۔ API کو مزید بدیہی اور مستقل مزاجی کے لیے دوبارہ ڈیزائن کیا گیا ہے، جس سے سیکھنا اور استعمال کرنا آسان ہے۔ نیا API واضح کنٹرول انحصار اور گراف جمع کرنے کی ضرورت کو ختم کرتا ہے، کوڈ کو آسان بناتا ہے اور بوائلر پلیٹ کو کم کرتا ہے۔ یہ آسانیاں مبتدیوں کے لیے فائدہ مند ہے کیونکہ یہ سیکھنے کے منحنی خطوط کو کم کرتی ہے اور مشین لرننگ ماڈلز کی تیزی سے ترقی کی اجازت دیتی ہے۔
: مثال کے طور پر
python import tensorflow as tf # Define a simple computation using the simplified API x = tf.constant([1, 2, 3]) y = tf.constant([4, 5, 6]) z = tf.multiply(x, y) print(z)
: پیداوار
tf.Tensor([ 4 10 18], shape=(3,), dtype=int32)
4. بہتر ماڈل کی تعیناتی: TensorFlow 2.0 نے TensorFlow SavedModel متعارف کرایا، TensorFlow ماڈلز کے لیے ایک سیریلائزیشن فارمیٹ۔ SavedModel مختلف پلیٹ فارمز اور ماحول میں ماڈلز کو محفوظ کرنا، لوڈ کرنا اور تعینات کرنا آسان بناتا ہے۔ یہ ماڈل کے فن تعمیر، متغیرات، اور کمپیوٹیشن گراف کو سمیٹتا ہے، جس سے ماڈل کو باآسانی شیئر کرنے اور پیش کرنے کی اجازت ملتی ہے۔ یہ خصوصیت ابتدائی اور تجربہ کار پریکٹیشنرز دونوں کے لیے قابل قدر ہے، کیونکہ یہ پروڈکشن سیٹنگز میں ماڈلز کی تعیناتی کے عمل کو آسان بناتی ہے۔
: مثال کے طور پر
python import tensorflow as tf # Save the model model.save('my_model') # Load the model loaded_model = tf.keras.models.load_model('my_model') # Use the loaded model for inference result = loaded_model.predict(input_data)
5. TensorFlow ڈیٹاسیٹس: TensorFlow 2.0 TensorFlow ڈیٹاسیٹس (TFDS) ماڈیول فراہم کرتا ہے، جو ڈیٹا سیٹس کی لوڈنگ اور پری پروسیسنگ کے عمل کو آسان بناتا ہے۔ TFDS ان تک رسائی اور ہیرا پھیری کے لیے معیاری APIs کے ساتھ عام طور پر استعمال ہونے والے ڈیٹا سیٹس کا مجموعہ پیش کرتا ہے۔ یہ خصوصیت شروع کرنے والوں کے لیے خاص طور پر مفید ہے کیونکہ یہ دستی ڈیٹا پری پروسیسنگ کی ضرورت کو ختم کرتا ہے اور مختلف ڈیٹا سیٹس کے ساتھ فوری تجربہ کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
: مثال کے طور پر
python import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds # Load a dataset from TensorFlow Datasets dataset = tfds.load('mnist', split='train', shuffle_files=True) # Preprocess the dataset dataset = dataset.map(lambda x: (tf.cast(x['image'], tf.float32)/255.0, x['label'])) dataset = dataset.batch(32) # Train a model using the preprocessed dataset model.fit(dataset, epochs=10)
TensorFlow 2.0 کئی اہم خصوصیات پیش کرتا ہے جو اسے مشین لرننگ کے لیے استعمال میں آسان اور طاقتور فریم ورک بناتا ہے۔ پرجوش عمل کو اپنانا، Keras کے ساتھ انضمام، آسان API، بہتر ماڈل کی تعیناتی، اور TensorFlow ڈیٹاسیٹس مشین لرننگ ماڈلز کو تیار کرنے کے لیے زیادہ بدیہی اور موثر ماحول فراہم کرتے ہیں۔ یہ خصوصیات TensorFlow 2.0 کی تدریسی قدر کو بڑھاتی ہیں، جو اسے ابتدائی افراد کے لیے قابل رسائی بناتی ہیں جبکہ تجربہ کار پریکٹیشنرز کی ضروریات کو بھی پورا کرتی ہیں۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول:
- ویکٹر کے بطور الفاظ کی نمائندگی کے پلاٹ کے لیے خود بخود مناسب محور تفویض کرنے کے لیے کوئی سرایت کرنے والی پرت کا استعمال کیسے کر سکتا ہے؟
- CNN میں زیادہ سے زیادہ پولنگ کا مقصد کیا ہے؟
- تصویر کی شناخت کے لیے کنوولوشنل نیورل نیٹ ورک (CNN) میں فیچر نکالنے کا عمل کیسے لاگو ہوتا ہے؟
- کیا TensorFlow.js میں چلنے والے مشین لرننگ ماڈلز کے لیے غیر مطابقت پذیر لرننگ فنکشن استعمال کرنا ضروری ہے؟
- TensorFlow Keras Tokenizer API زیادہ سے زیادہ الفاظ کا پیرامیٹر کیا ہے؟
- کیا TensorFlow Keras Tokenizer API کو اکثر الفاظ تلاش کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
- TOCO کیا ہے؟
- مشین لرننگ ماڈل میں کئی عہدوں اور ماڈل کو چلانے سے پیشین گوئی کی درستگی کے درمیان کیا تعلق ہے؟
- کیا نیورل سٹرکچرڈ لرننگ آف ٹینسر فلو میں پیک پڑوسی API قدرتی گراف ڈیٹا پر مبنی ایک بڑھا ہوا تربیتی ڈیٹاسیٹ تیار کرتا ہے؟
- نیورل سٹرکچرڈ لرننگ آف ٹینسر فلو میں پیک پڑوسی API کیا ہے؟
مزید سوالات اور جوابات EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals میں دیکھیں