Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.
Switch to English

Chức năng bổ sung cho TensorFlow, được duy trì bởi SIG-addons.

import tensorflow as tf
import tensorflow_addons as tfa
train,test = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train, y_train = train
x_train = x_train[..., tf.newaxis] / 255.0

# TFA layers and activations
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Conv2D(filters=10, kernel_size=(3,3),
                         activation=tfa.activations.gelu),
  tfa.layers.GroupNormalization(groups=5, axis=3),
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# TFA optimizers, losses and metrics
model.compile(
    optimizer=tfa.optimizers.RectifiedAdam(0.001),
    loss=tfa.losses.TripletSemiHardLoss(),
    metrics=[tfa.metrics.MultiLabelConfusionMatrix(num_classes=10)])

history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

TensorFlow SIG Addons là một kho lưu trữ các đóng góp của cộng đồng phù hợp với các mẫu API được thiết lập tốt, nhưng thực hiện chức năng mới không có sẵn trong lõi TensorFlow.

TensorFlow vốn hỗ trợ rất nhiều toán tử, lớp, số liệu, tổn thất, tối ưu hóa, v.v. Tuy nhiên, trong một lĩnh vực chuyển động nhanh như ML, có nhiều phát triển mới thú vị không thể tích hợp vào lõi TensorFlow (vì khả năng ứng dụng rộng rãi của chúng chưa rõ ràng hoặc chủ yếu được sử dụng bởi một tập hợp con nhỏ hơn của cộng đồng).