TensorFlow bi gelemperî wekî pirtûkxaneyek fêrbûna kûr tête binav kirin ji ber kapasîteyên wê yên berfireh di hêsankirina pêşkeftin û bicîhkirina modelên fêrbûna kûr de. Fêrbûna kûr qadek îstîxbarata sûnî ye ku balê dikişîne ser perwerdekirina torên neuralî yên bi gelek qatan ji bo fêrbûna nûneratiyên hiyerarşîk ên daneyan. TensorFlow komek alav û fonksiyonên dewlemend peyda dike ku rê dide lêkolîner û bijîjkan ku bi bandorkerî mîmarên fêrbûna kûr bicîh bikin û ceribandin.
Yek ji sedemên bingehîn ku çima TensorFlow pirtûkxaneyek fêrbûna kûr tê hesibandin şiyana wê ya birêvebirina grafikên berhevokî yên tevlihev e. Modelên fêrbûna kûr bi gelemperî ji gelek qatan û girêkên bi hev ve girêdayî pêk tên, grafikên hesabker ên tevlihev pêk tînin. Mîmariya maqûl a TensorFlow destûrê dide bikarhêneran ku van grafîkan bi hêsanî diyar bikin û manîpule bikin. Bi temsîlkirina tora neuralî wekî grafek hesabkerî, TensorFlow bixweber hesabên bingehîn, di nav de hesabên gradientê yên ji bo belavbûna paşde, ku ji bo perwerdekirina modelên fêrbûna kûr girîng e, dike.
Wekî din, TensorFlow cûrbecûr qat û operasyonên tora neuralî yên pêş-avakirî pêşkêşî dike, çêkirina modelên fêrbûna kûr hêsantir dike. Van qatên pêşwextkirî, wek qatên hevgirtî yên ji bo hilberandina wêneyê an qatên dûbareyî ji bo daneyên rêzdar, tevliheviyên pêkanîna operasyonên di asta nizm de ji holê radikin. Bi karanîna van abstractions-asta bilind, pêşdebiran dikarin li şûna ku dem li ser hûrguliyên pêkanîna nizm xerc bikin, li sêwirandin û birêkûpêkkirina mîmariya modelên fêrbûna kûr a xwe bisekinin.
TensorFlow di heman demê de ji bo perwerdekirina modelên fêrbûna kûr li ser daneyên mezin mekanîzmayên bikêr peyda dike. Ew hesabkirina belavkirî piştgirî dike, dihêle bikarhêneran modelan li ser gelek makîneyan an GPU-yê perwerde bikin, bi vî rengî pêvajoya perwerdehiyê bileztir dike. Kapasîteyên barkirin û pêş-pêvajoya daneyê ya TensorFlow rêvekirina bikêrhatî ya danûstendinên girseyî pêk tîne, ku ji bo perwerdekirina modelên fêrbûna kûr a ku hewceyê mîqdarên girîng ên daneya nîşankirî hewce dike, pêdivî ye.
Wekî din, entegrasyona TensorFlow bi çarçove û pirtûkxaneyên fêrbûna makîneyê yên din re, wek Keras, kapasîteyên fêrbûna kûr a wê zêde dike. Keras, API-ya tora neuralî ya astek bilind, dikare wekî pêşekek ji bo TensorFlow were bikar anîn, ku ji bo avakirina modelên fêrbûna kûr navbeynek xwerû û bikarhêner-heval peyda dike. Ev yekbûn rê dide bikarhêneran ku ji sadebûn û karanîna Keras-ê sûd werbigirin dema ku ji kapasîteyên hesabker ên hêzdar ên TensorFlow sûd werdigirin.
Ji bo ronîkirina kapasîteyên fêrbûna kûr a TensorFlow, mînaka dabeşkirina wêneyê bifikirin. TensorFlow modelên fêrbûna kûr ên pêş-perwerdekirî peyda dike, wek Inception û ResNet, ku li ser daneyên pîvanê yên mîna ImageNet performansa herî pêşkeftî bi dest xistine. Bi karanîna van modelan, pêşdebir dikarin karên dabeşkirina wêneyê bêyî ku ji sifirê dest pê bikin pêk bînin. Ev mînak dide ka fonksiyonên fêrbûna kûr a TensorFlow çawa rê dide bijîjkan ku modelên heyî bikar bînin û zanyariyên xwe yên fêrbûyî veguherînin karên nû.
TensorFlow bi gelemperî wekî pirtûkxaneyek fêrbûna kûr tê binav kirin ji ber ku jêhatîbûna wê ya ku bi grafikên berhevokî yên tevlihev re mijûl dike, qatên tora neuralî yên pêş-avakirî peyda dike, piştgirî dide perwerdehiya bikêrhatî li ser danûstendinên mezin, entegrekirina bi çarçoweyên din re, û hêsankirina pêşkeftina modelên fêrbûna kûr. Bi karanîna kapasîteyên TensorFlow, lêkolîner û bijîjk dikarin di warên cihêreng de hêza fêrbûna kûr bi bandor bigerin û bi kar bînin.
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