TensorFlow 2.0، TensorFlow کا تازہ ترین ورژن، زیادہ صارف دوست اور موثر گہری سیکھنے کا فریم ورک فراہم کرنے کے لیے Keras اور Eager Execution کی خصوصیات کو یکجا کرتا ہے۔ کیراس ایک اعلیٰ سطحی نیورل نیٹ ورک API ہے، جب کہ Eager Execution آپریشنز کی فوری تشخیص کو قابل بناتا ہے، جس سے TensorFlow کو زیادہ انٹرایکٹو اور بدیہی بناتا ہے۔ یہ مجموعہ ڈویلپرز اور محققین کے لیے کئی فائدے لاتا ہے، جس سے TensorFlow کے مجموعی تجربے میں اضافہ ہوتا ہے۔
TensorFlow 2.0 کی ایک اہم خصوصیت Keras کا باضابطہ اعلیٰ سطحی API کے طور پر انضمام ہے۔ Keras، اصل میں ایک علیحدہ لائبریری کے طور پر تیار کیا گیا، اس کی سادگی اور استعمال میں آسانی کی وجہ سے مقبولیت حاصل کی۔ TensorFlow 2.0 کے ساتھ، Keras کو TensorFlow ایکو سسٹم میں مضبوطی سے ضم کیا گیا ہے، جو اسے زیادہ تر استعمال کے معاملات کے لیے تجویز کردہ API بناتا ہے۔ یہ انضمام صارفین کو TensorFlow کی وسیع صلاحیتوں سے فائدہ اٹھاتے ہوئے Keras کی سادگی اور لچک کا فائدہ اٹھانے کی اجازت دیتا ہے۔
TensorFlow 2.0 کا ایک اور اہم پہلو آپریشن کے پہلے سے طے شدہ موڈ کے طور پر Eager Execution کو اپنانا ہے۔ Aager Execution صارفین کو کمپیوٹیشنل گراف کی وضاحت کرنے اور اسے بعد میں چلانے کے بجائے فوری طور پر آپریشنز کا جائزہ لینے کے قابل بناتا ہے جیسا کہ انہیں کہا جاتا ہے۔ یہ ڈائنامک ایگزیکیوشن موڈ ایک زیادہ بدیہی پروگرامنگ کا تجربہ فراہم کرتا ہے، جس سے آسان ڈیبگنگ اور تیز تر پروٹو ٹائپنگ ہوتی ہے۔ مزید برآں، Aager Execution کنٹرول فلو سٹیٹمنٹس جیسے لوپس اور کنڈیشنلز کے استعمال میں سہولت فراہم کرتا ہے، جو پہلے TensorFlow میں لاگو کرنا مشکل تھا۔
Keras اور Aager Execution کو ملا کر، TensorFlow 2.0 گہری سیکھنے کے ماڈلز کی تعمیر، تربیت اور تعیناتی کے عمل کو آسان بناتا ہے۔ ڈویلپرز اپنے ماڈلز کی وضاحت کرنے کے لیے اعلیٰ سطح کی Keras API کا استعمال کر سکتے ہیں، اس کے صارف دوست نحو اور پہلے سے تعمیر شدہ پرتوں اور ماڈلز کے وسیع سیٹ سے فائدہ اٹھاتے ہیں۔ پھر وہ بغیر کسی رکاوٹ کے ان ماڈلز کو TensorFlow کے نچلے درجے کے آپریشنز اور فنکشنلٹیز کے ساتھ ضم کر سکتے ہیں۔ یہ انضمام زیادہ لچک اور تخصیص کی اجازت دیتا ہے، جو صارفین کو اپنے ماڈلز کو ٹھیک کرنے اور اپنے ورک فلو میں جدید خصوصیات کو شامل کرنے کے قابل بناتا ہے۔
مزید برآں، TensorFlow 2.0 نے "tf.function" کے نام سے ایک تصور متعارف کرایا ہے جو صارفین کو Python کے فنکشنز کو انتہائی موثر TensorFlow گرافس میں خود بخود تبدیل کر کے اپنے کوڈ کو بہتر بنانے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ خصوصیت Keras اور Aager Execution دونوں کے فوائد سے فائدہ اٹھاتی ہے، کیونکہ صارف اپنا کوڈ زیادہ Pythonic اور لازمی انداز میں لکھ سکتے ہیں، جب کہ TensorFlow کے جامد گراف کے ذریعے فراہم کردہ کارکردگی کی اصلاح سے بھی فائدہ اٹھا رہے ہیں۔
یہ بتانے کے لیے کہ کس طرح TensorFlow 2.0 Keras اور Aager Execution کی خصوصیات کو یکجا کرتا ہے، درج ذیل مثال پر غور کریں:
python import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Define a simple model using the Keras API model = keras.Sequential([ keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)), keras.layers.Dense(64, activation='relu'), keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # Enable Eager Execution tf.compat.v1.enable_eager_execution() # Create a sample input input_data = tf.random.normal((1, 784)) # Use the model to make predictions output = model(input_data) print(output)
اس مثال میں، ہم پہلے TensorFlow اور Keras ماڈیول درآمد کرتے ہیں۔ ہم Keras Sequential API کا استعمال کرتے ہوئے ایک سادہ نیورل نیٹ ورک ماڈل کی وضاحت کرتے ہیں، جو ReLU ایکٹیویشن کے ساتھ دو پوشیدہ پرتوں اور softmax ایکٹیویشن کے ساتھ ایک آؤٹ پٹ لیئر پر مشتمل ہے۔ پھر ہم `tf.compat.v1.enable_eager_execution()` فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے ایجر ایگزیکیوشن کو فعال کرتے ہیں۔
اگلا، ہم TensorFlow کے بے ترتیب نارمل فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے ایک نمونہ ان پٹ ٹینسر بناتے ہیں۔ آخر میں، ہم آؤٹ پٹ پیشین گوئیاں حاصل کرنے کے لیے ان پٹ کو ماڈل کے ذریعے منتقل کرتے ہیں۔ چونکہ ہم Aager Execution کا استعمال کر رہے ہیں، اس لیے آپریشنز فوری طور پر کیے جاتے ہیں، اور ہم براہ راست آؤٹ پٹ پرنٹ کر سکتے ہیں۔
TensorFlow 2.0 میں اس کوڈ کو چلا کر، ہم اپنے ماڈل کی وضاحت کرنے کے لیے Keras کی سادگی اور اظہار خیال کا فائدہ اٹھا سکتے ہیں، جبکہ Eager Execution کے فوری عمل اور انٹرایکٹو نوعیت سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔
TensorFlow 2.0 ایک طاقتور اور صارف دوست گہری سیکھنے کا فریم ورک فراہم کرنے کے لیے Keras اور Eager Execution کی خصوصیات کو یکجا کرتا ہے۔ Keras کا باضابطہ اعلیٰ سطحی API کے طور پر انضمام ماڈلز کی تعمیر اور تربیت کے عمل کو آسان بناتا ہے، جب کہ Eager Execution انٹرایکٹیویٹی اور لچک کو بڑھاتا ہے۔ یہ مجموعہ ڈویلپرز اور محققین کو اپنے موجودہ کوڈ کو TensorFlow 2.0 میں مؤثر طریقے سے اپ گریڈ کرنے اور اس کی جدید صلاحیتوں سے فائدہ اٹھانے کے قابل بناتا ہے۔
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