TensorFlow çarçoveyek çavkaniya vekirî ya hêzdar û berfireh e ku ji bo fêrbûna makîneyê û karên fêrbûna kûr tê bikar anîn. Dema ku ew ji bo xweşbînkirina pêvajoya hesabkirinê tê li ser bernameya kevneşopî ya Python avantajên girîng peyda dike. Di vê bersivê de, em ê van xweşbîniyan vekolin û rave bikin, têgihîştinek berfireh peyda bikin ka TensorFlow çawa performansa hesaban zêde dike.
1. Hesabkirina-based grafik:
Yek ji xweşbîniyên sereke yên di TensorFlow de modela wê ya hesab-based grafik e. Li şûna ku tavilê operasyonan pêk bîne, TensorFlow grafiyek hesabker ku tevahiya pêvajoya hesabkirinê temsîl dike ava dike. Ev graf ji girêkên ku operasyonan temsîl dikin û keviyên ku girêdayîbûna daneyan di navbera van operasyonan de temsîl dikin pêk tê. Bi avakirina grafiyekê, TensorFlow jêhatîbûna xweşbîn û paralelkirina hesabên bi bandor bi dest dixe.
2. Cûdahiya otomatîk:
Cûdahiya otomatîkî ya TensorFlow optimîzasyonek din a girîng e ku hesabkirina bikêrhatî ya gradientan dike. Gradient ji bo perwerdekirina modelên fêrbûna kûr bi karanîna teknolojiyên wekî paşnavkirinê pêdivî ye. TensorFlow bi guhêrbarên ku di hesabkirinê de cih digirin, bi guhêrbarên grafîkek hesabker bixweber dihejmêre. Ev cihêrengiya otomatîkî pêşdebiran ji derxistin û bicihanîna hesabên gradientê yên tevlihev bi destan xilas dike, û pêvajo bikêrtir dike.
3. Nûnertiya tensor:
TensorFlow têgeha tensoran destnîşan dike, ku rêzikên pirreng in ku ji bo temsîlkirina daneyan di hesaban de têne bikar anîn. Bi karanîna tensoran, TensorFlow dikare pirtûkxaneyên cebrî yên xêz ên pir xweşbînkirî, yên wekî Intel MKL û NVIDIA cuBLAS, bikar bîne da ku hesabên bi bandor li ser CPU û GPU-yan pêk bîne. Van pirtûkxane bi taybetî hatine sêwirandin ku paralelîzim û bilezkirina hardware bikar bînin, ku di encamê de li gorî bernamesaziya kevneşopî ya Python çêtirbûnek bilez çêdike.
4. Lezkirina hardware:
TensorFlow ji bo bilezkirina hardware bi karanîna pêvajoyên pispor ên mîna GPU (Yekîneyên Pêvajoya Grafikê) û TPU (Yekîneyên Pêvajoya Tensor) piştgirî peyda dike. GPU bi taybetî ji bo peywirên fêrbûna kûr xweş in ji ber kapasîteya wan a ku li ser mîqdarên mezin daneyan hesabên paralel pêk tînin. Yekbûna TensorFlow bi GPU-yan re rê dide pêkanîna zûtir û bikêrhatî ya hesaban, ku rê li ber destkeftiyên performansa girîng digire.
5. Komputera belavkirî:
Optimîzasyonek din a ku ji hêla TensorFlow ve hatî pêşkêş kirin hesabkirina belavkirî ye. TensorFlow dabeşkirina hesaban li ser gelek cîhazan, makîneyan, an tewra komên makîneyan gengaz dike. Ev rê dide pêkanîna paralel ya hesaban, ku dikare bi girîngî dema perwerdehiya giştî ya ji bo modelên mezin kêm bike. Bi belavkirina barkêşiya xebatê, TensorFlow dikare hêza gelek çavkaniyan bi kar bîne, xweşbîniya pêvajoya hesabkirinê bêtir zêde bike.
Ji bo ronîkirina van optimîzasyonan, werin em mînakek bifikirin. Bifikirin ku me modelek tora neuralî ya kûr heye ku di TensorFlow de hatî bicîh kirin. Bi karanîna hesabkirina bingeha grafîkî ya TensorFlow, karûbarên modelê dikarin bi rengek bikêrhatî werin organîzekirin û bicîh kirin. Wekî din, cihêrengiya otomatîkî ya TensorFlow dikare gradientên ku ji bo perwerdekirina modelê hewce ne bi hewildana hindiktirîn ji pêşdebir re hesab bike. Nûneratiya tensor û bilezkirina hardware ya ku ji hêla TensorFlow ve hatî peyda kirin li ser GPU-yê hesabkirina bikêr çêdike, ku rê li ber demên perwerdehiyê zûtir digire. Di dawiyê de, bi belavkirina hesabkirinê li ser gelek makîneyan, TensorFlow dikare modelê bi rengek belavkirî perwerde bike, dema perwerdehiya giştî hîn bêtir kêm bike.
TensorFlow pêvajoya hesabkirinê li gorî bernamesaziya kevneşopî ya Python bi navgîniya hesabkirina grafîkî, cûdahiya otomatîk, nûneriya tensor, bilezkirina hardware, û hesabkirina belavkirî xweşbîn dike. Van optimîzasyonan bi hev re performans û karbidestiya hesaban zêde dikin, ku TensorFlow ji bo karên fêrbûna kûr vebijarkek bijare dike.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow:
- Ma Keras ji TFlearn pirtûkxaneyek fêrbûna kûr a TensorFlow çêtir e?
- Di TensorFlow 2.0 û paşê de, danişîn êdî rasterast nayên bikar anîn. Ma sedemek ji bo karanîna wan heye?
- Yek kodkirina germ çi ye?
- Armanca damezrandina pêwendiyek bi databasa SQLite û afirandina hêmanek kursor çi ye?
- Ji bo afirandina avahiyek databasê ya chatbot-ê kîjan modul di perçeya koda Python a peydakirî de têne şandin?
- Hin cotên nirx-kilît çi ne ku dikarin ji daneyan werin derxistin dema ku ew di databasek ji bo chatbotê de hilînin?
- Meriv çawa agahdariya têkildar di databasê de hilanîn di rêvebirina mîqdarên mezin ên daneyê de dibe alîkar?
- Armanca afirandina databasek ji bo chatbot çi ye?
- Dema hilbijartina nuqteyên kontrolê û sererastkirina firehiya tîrêjê û hejmara wergeran li ser têketinê di pêvajoya encamdana chatbotê de hin hûrgulî çi ne?
- Çima girîng e ku meriv bi domdarî qelsiyên di performansa chatbotê de ceribandin û nas bike?
Pir pirs û bersivan li EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr bi TensorFlow re bibînin