TensorFlow新特性

半岛贴盒 2023-05-26 17:41:47

一．引言

机器学习的世界正在以前所未有的速度变化。大型语言模型 (LLM) 的兴起激发了全球开发人员的想象力，新的生成式 AI 应用程序惠及全球数亿人。这些模型在海量数据集上进行训练，用于解决从自然语言处理到图像生成的各种任务。

TensorFlow是一个广泛使用的开源机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了一系列工具和库，用于构建和部署各种机器学习模型。TensorFlow具有强大的功能和灵活性，可以适用于各种应用场景，从语音识别和图像分类到自然语言处理和推荐系统，2023年5月10日， Google I/O 2023对TensorFlow 的功能进行新的扩展和延伸，下面让我们一起进入TensorFlow 的了解。

二、TensorFlow的使用

TensorFlow具有以下几个特点:

灵活性和可扩展性：TensorFlow提供了一个灵活的计算图模型，可以用于构建各种复杂的神经网络架构。它支持动态图和静态图两种模式，可以根据需要选择适合的方式。此外，TensorFlow还提供了丰富的API和工具，使得模型的训练、调优和部署变得更加容易
- 大规模分布式训练：TensorFlow支持分布式训练，可以在多台机器或多个GPU上并行处理大规模的数据和模型。它提供了高效的数据并行和模型并行策略，可以加速训练过程并处理更大规模的问题。强大的生态系统：TensorFlow拥有庞大的社区和生态系统，有大量的第三方库和工具可供选择。这些库和工具可以帮助开发者快速构建和部署机器学习模型，提高开发效率.·
跨平台支持：TensorFlow支持多种平台，包括桌面、移动设备和嵌入式系统。这使得开发者可以轻松地将模型部署到各种环境中，满足不同应用的需求
自动求导：TensorFlow提供了自动求导的功能，可以根据定义的计算图自动计算梯度。这对于训练神经网络和优化模型参数非常有用，简化了求解复杂问题的过程。

使用案例：

数据加载和预处理：在训练模型之前，通常需要加载和预处理数据。TensorFlow提供了一些工具和函数来简化这些任务。例如，可以使用tf.data.Dataset来加载和转换数据，使用tf.image模块来进行图像预处理。下面是一个加载图像数据集并进行数据增强的示例代码：

import tensorflow as tf

# 加载图像数据集
dataset = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    'path/to/dataset',
    batch_size=32,
    image_size=(128, 128),
    validation_split=0.2,
    subset='training'
)

# 数据增强
data_augmentation = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomFlip('horizontal'),
    tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomRotation(0.2),
])

# 对数据集应用数据增强
augmented_dataset = dataset.map(lambda x, y: (data_augmentation(x, training=True), y))

2 . 构建模型，包括使用Sequential模型、函数式API和自定义模型。下面是一个使用Sequential模型构建一个简单的卷积神经网络（CNN）的示例代码：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
)

三. 新特性

使用 KerasCV 和 KerasNLP 应用机器学习

无论您是想对图像进行分类、使用Bard等从提示中自动生成文本，还是介于两者之间，KerasCV 和 KerasNLP 只需几行代码即可轻松完成。由于它是 Keras 的一部分，因此与 TensorFlow 生态系统完全集成，KerasCV 旨在支持多种模型，在这种情况下，我们将使用扩散模型。尽管底层架构很复杂，只需几行代码就可以启动并运行它。

from keras_cv.models import (
    StableDiffusion,
)
      
model = StableDiffusion(
    img_width=512,
    img_height=512,
)

一行导入，另一行初始化模型，可以生成全新的图像：


images = model.text_to_image(
    "photograph of an astronaut "
    "riding a horse",
    batch_size=3,
)

预告： TensorFlow 量化 API

TensorFlow 之前为开发人员提供了一些工具来量化他们的模型，例如[、PTQ 指南、和QAT 指南。但是，这些都是有限的——PTQ 取决于转换为 TFLite 以进行移动部署，而 QAT 则需要重写模型。

TF Quantization API 是不同的——它被设计为无论部署在哪里都可以工作，而且无需重写一行现有的建模代码。我们在构建它时考虑到了灵活性和保真度，因此可以获得具有新级别细粒度控制的更小量化模型的好处，而无需担心它如何适应您的堆栈，TF Quantization API 尚未公开，但很快就会可用，并将继续发展以提供更多优势。

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