TensorFlow 2 深度學習培訓

簡介

• TensorFlow 與深度學習入門
• TensorFlow 使用案例與應用
• TensorFlow 生態系與工具
• 機器學習與深度學習工作流程
• 課程目標與實務演練概述

TensorFlow 2.x 與舊版本比較 — 新特性

• TensorFlow 1.x 與 2.x 的主要差異
• 即時執行 (Eager execution)
• 簡化的 API 與提升的可操作性
• 模型構建與訓練的變更
• Keras 高層 API 介紹
• 現有 TensorFlow 應用的遷移考量
• TensorFlow 2.x 最佳實務

設定 TensorFlow 2.x

• 安裝 TensorFlow
• 配置 Python 環境
• 驗證 TensorFlow 安裝
• 安裝與管理必要依賴項
• 配置 CPU 與 GPU 環境
• 使用 Jupyter 筆記本運行 TensorFlow
• 基本 TensorFlow 指令與操作
• 排除安裝與配置問題

TensorFlow 2.x 功能與架構概覽

• TensorFlow 架構與核心組件
• 張量 (Tensors) 與張量操作
• 變數 (Variables) 與常數
• 計算圖 (Computational graphs) 與即時執行
• 自動微分 (Automatic differentiation)
• TensorFlow API 與模組
• Keras 整合
• 使用 tf.data 建立數據管線
• 模型序列化與 TensorFlow SavedModel
• TensorFlow 生態系與開發工作流程

神經網絡的工作原理

• 人工神經網絡基礎
• 神經元、層與網絡架構
• 激活函數
• 前向傳播 (Forward propagation)
• 損失函數
• 反向傳播 (Backpropagation)
• 梯度下降與優化
• 學習率與優化策略
• 過擬合 (Overfitting) 與欠擬合 (Underfitting)
• 正則化技術
• 訓練集、驗證集與測試集

使用 TensorFlow 2.x 建立深度學習模型

• 創建張量與變數
• 使用 Keras 構建神經網絡
• 序貫式 (Sequential) 與函數式 (Functional) 模型 API
• 定義自定義模型與層
• 配置優化器
• 選擇適當的損失函數
• 使用 fit() 訓練模型
• 自定義訓練循環
• 回調 (Callbacks) 與訓練監控
• 管理模型檢查點 (Checkpoints)

數據分析

• 理解機器學習數據集
• 探索結構化與非結構化數據
• 數據可視化
• 識別模式與異常
• 處理缺失與不一致數據
• 數據劃分為訓練、驗證與測試集
• 選擇相關特徵
• 為 TensorFlow 模型準備數據集

數據預處理

• 數據歸一化與標準化
• 編碼分類數據
• 處理缺失值
• 特徵縮放 (Feature scaling)
• 圖像預處理
• 文本預處理
• 數據增強 (Data augmentation)
• 構建高效輸入管線
• 使用 tf.data
• 小批量 (Batching)、混洗 (Shuffling)、快取 (Caching) 與預取 (Prefetching)
• 為模型訓練準備數據

構建模型

• 選擇適當的神經網絡架構
• 定義模型輸入與輸出
• 創建密集神經網絡 (Dense neural networks)
• 選擇激活函數
• 配置模型以進行訓練
• 選擇優化器與損失函數
• 訓練與驗證模型
• 監控訓練指標
• 提升模型效能
• 防止過擬合
• 實現正則化與 Dropout

實現先進圖像分類器

• 圖像分類基礎
• 準備圖像數據集
• 圖像歸一化與增強
• 卷積神經網絡 (CNN)
• 卷積與池化層
• 設計圖像分類架構
• 遷移學習 (Transfer learning)
• 使用預訓練模型
• 微調 (Fine-tuning) 預訓練網絡
• 構建進階圖像分類器
• 評估分類效能

訓練模型

• 配置訓練參數
• 小批量大小 (Batch size) 與迭代輪數 (Epochs)
• 優化器選擇
• 學習率調度 (Learning-rate scheduling)
• 訓練回調 (Callbacks)
• 早期停止 (Early stopping)
• 模型檢查點 (Checkpointing)
• 監控訓練進度
• 檢測過擬合
• 提升訓練效能
• 分佈式訓練考量

GPU 與 TPU 訓練比較

• CPU、GPU 與 TPU 架構
• 硬件加速的優勢
• 配置 TensorFlow 進行 GPU 訓練
• 理解基於 TPU 的訓練
• 根據工作負載選擇硬件
• 在設備間移動計算任務
• 管理內存與計算資源
• 比較訓練效能
• 分佈式與加速訓練策略

評估模型

• 選擇適當的評估指標
• 準確率 (Accuracy)、精確度 (Precision)、召回率 (Recall) 與 F1 分數
• 回歸評估指標
• 混淆矩陣 (Confusion matrices)
• 驗證策略
• 評估分類模型
• 評估模型泛化能力
• 識別模型弱點
• 比較不同模型配置

進行預測

• 使用訓練好的模型進行推論
• 準備新的輸入數據
• 執行批量與單個預測
• 解讀模型輸出
• 分類機率
• 回歸預測
• 構建推論工作流程
• 處理未見數據
• 管理預測管線

評估預測結果

• 分析預測質量
• 比較預測與預期結果
• 識別假陽性 (False positives) 與假陰性 (False negatives)
• 錯誤分析
• 評估模型置信度
• 可視化預測結果
• 檢測數據與預測偏差
• 根據預測分析改進模型效能

調試模型

• 識別常見訓練問題
• 診斷錯誤預測
• 調試數據管線
• 調查損失與指標行為
• 檢測梯度爆炸與消失
• 診斷過擬合與欠擬合
• 檢查模型層與輸出
• 使用 TensorFlow 調試與分析工具
• 提升模型穩定性與效能

保存模型

• 保存訓練好的模型
• TensorFlow SavedModel 格式
• 保存與恢復模型權重
• 保存模型架構與配置
• 加載模型進行推論
• 模型版本管理
• 導出模型以供部署
• 管理模型產出物 (Artifacts)
• 為生產環境準備模型

將模型部署到雲端

• 雲端模型部署入門
• 為生產環境準備 TensorFlow 模型
• 通過 API 提供模型服務
• 模型服務概念
• 容器化 TensorFlow 應用
• 雲端推論
• 縮放模型服務工作負載
• 監控已部署模型
• 管理模型版本
• 生產部署考量

將模型部署到行動裝置

• 行動機器學習的挑戰
• TensorFlow Lite
• 轉換 TensorFlow 模型以進行行動部署
• 模型優化與體積縮減
• 量化 (Quantization)
• 在行動裝置上運行推論
• 管理行動裝置資源
• 將模型整合到行動應用中
• 測試行動推論效能

將模型部署到嵌入式系統 (IoT)

• 嵌入式設備上的機器學習
• 適用於嵌入式應用的 TensorFlow Lite
• 資源限制與優化
• 縮減模型體積與計算需求
• 邊緣推論 (Edge inference)
• 傳感器與實時數據處理
• 本地運行預測
• 功耗與內存考量
• 將 TensorFlow 模型整合到 IoT 工作流程
• 測試與監控邊緣部署

將模型整合到不同語言

• TensorFlow 模型互操作性
• 通過 API 提供模型服務
• 從不同編程環境使用 TensorFlow 模型
• 基於 Python 的模型整合
• 將模型整合到 Web 應用中
• 通過基於 REST 的服務進行模型推論
• 將 TensorFlow 整合到現有應用中
• 數據交換與序列化
• 生產整合考量

故障排除

• 診斷 TensorFlow 安裝問題
• 排除模型構建錯誤
• 調試數據預處理問題
• 解決訓練失敗
• 調查 GPU 與 TPU 配置問題
• 診斷內存與效能問題
• 排除模型加載與保存問題
• 調試部署問題
• 實務故障排除演練

總結與結論

• 回顧 TensorFlow 2.x 概念
• 回顧神經網絡與深度學習工作流程
• 回顧數據準備與模型開發
• 回顧圖像分類
• 回顧訓練與評估技術
• 回顧模型調試與優化
• 回顧雲端、行動與 IoT 部署
• TensorFlow 開發最佳實務
• 最終實務演練
• 提問與討論