TensorFlow 2 การเริ่มต้นอย่างรวดเร็วสำหรับผู้เชี่ยวชาญ

ดูบน TensorFlow.org

ทำงานใน Google Colab

ดูแหล่งที่มาบน GitHub

ดาวน์โหลดโน๊ตบุ๊ค

นี่คือไฟล์สมุดบันทึก Google Colaboratory โปรแกรม Python ทำงานโดยตรงในเบราว์เซอร์ ซึ่งเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการเรียนรู้และใช้งาน TensorFlow หากต้องการทำตามบทแนะนำนี้ ให้เรียกใช้สมุดบันทึกใน Google Colab โดยคลิกปุ่มที่ด้านบนของหน้านี้

1. ใน Colab ให้เชื่อมต่อกับรันไทม์ของ Python: ที่ด้านบนขวาของแถบเมนู ให้เลือก CONNECT
2. เรียกใช้เซลล์โค้ดของสมุดบันทึกทั้งหมด: เลือก รันไทม์ > เรียกใช้ทั้งหมด

ดาวน์โหลดและติดตั้ง TensorFlow 2 นำเข้า TensorFlow ลงในโปรแกรมของคุณ:

นำเข้า TensorFlow ลงในโปรแกรมของคุณ:

import tensorflow as tf
print("TensorFlow version:", tf.__version__)

from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D
from tensorflow.keras import Model

TensorFlow version: 2.8.0-rc1

โหลดและเตรียม ชุดข้อมูล MNIST

mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# Add a channels dimension
x_train = x_train[..., tf.newaxis].astype("float32")
x_test = x_test[..., tf.newaxis].astype("float32")

ใช้ tf.data เพื่อแบทช์และสับเปลี่ยนชุดข้อมูล:

train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
    (x_train, y_train)).shuffle(10000).batch(32)

test_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)).batch(32)

สร้างโมเดล tf.keras โดยใช้ Keras model subclassing API :

class MyModel(Model):
  def __init__(self):
    super(MyModel, self).__init__()
    self.conv1 = Conv2D(32, 3, activation='relu')
    self.flatten = Flatten()
    self.d1 = Dense(128, activation='relu')
    self.d2 = Dense(10)

  def call(self, x):
    x = self.conv1(x)
    x = self.flatten(x)
    x = self.d1(x)
    return self.d2(x)

# Create an instance of the model
model = MyModel()

เลือกเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพและการสูญเสียสำหรับการฝึกอบรม:

loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()

เลือกเมตริกเพื่อวัดการสูญเสียและความถูกต้องของแบบจำลอง เมตริกเหล่านี้จะสะสมค่าในช่วงเวลาต่างๆ แล้วพิมพ์ผลลัพธ์โดยรวม

train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss')
train_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='train_accuracy')

test_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='test_loss')
test_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='test_accuracy')

ใช้ tf.GradientTape เพื่อฝึกโมเดล:

@tf.function
def train_step(images, labels):
  with tf.GradientTape() as tape:
    # training=True is only needed if there are layers with different
    # behavior during training versus inference (e.g. Dropout).
    predictions = model(images, training=True)
    loss = loss_object(labels, predictions)
  gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
  optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))

  train_loss(loss)
  train_accuracy(labels, predictions)

ทดสอบโมเดล:

@tf.function
def test_step(images, labels):
  # training=False is only needed if there are layers with different
  # behavior during training versus inference (e.g. Dropout).
  predictions = model(images, training=False)
  t_loss = loss_object(labels, predictions)

  test_loss(t_loss)
  test_accuracy(labels, predictions)

EPOCHS = 5

for epoch in range(EPOCHS):
  # Reset the metrics at the start of the next epoch
  train_loss.reset_states()
  train_accuracy.reset_states()
  test_loss.reset_states()
  test_accuracy.reset_states()

  for images, labels in train_ds:
    train_step(images, labels)

  for test_images, test_labels in test_ds:
    test_step(test_images, test_labels)

  print(
    f'Epoch {epoch + 1}, '
    f'Loss: {train_loss.result()}, '
    f'Accuracy: {train_accuracy.result() * 100}, '
    f'Test Loss: {test_loss.result()}, '
    f'Test Accuracy: {test_accuracy.result() * 100}'
  )

Epoch 1, Loss: 0.13306719064712524, Accuracy: 96.03833770751953, Test Loss: 0.0717063844203949, Test Accuracy: 97.68999481201172
Epoch 2, Loss: 0.04493752866983414, Accuracy: 98.61833190917969, Test Loss: 0.058997876942157745, Test Accuracy: 98.18000030517578
Epoch 3, Loss: 0.023821160197257996, Accuracy: 99.22000122070312, Test Loss: 0.0560370571911335, Test Accuracy: 98.30999755859375
Epoch 4, Loss: 0.014193248935043812, Accuracy: 99.50666809082031, Test Loss: 0.06797954440116882, Test Accuracy: 98.29999542236328
Epoch 5, Loss: 0.010457769967615604, Accuracy: 99.63666534423828, Test Loss: 0.08524733036756516, Test Accuracy: 97.83999633789062

ตัวแยกประเภทรูปภาพได้รับการฝึกฝนให้มีความแม่นยำประมาณ 98% ในชุดข้อมูลนี้ หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติม โปรดอ่าน บทแนะนำ TensorFlow