Erê, meriv dikare TensorBoard serhêl bikar bîne ji bo dîtina modelên fêrbûna makîneyê.
TensorBoard amûrek dîtbarî ya hêzdar e ku bi TensorFlow re tê, çarçoveyek fêrbûna makîneya çavkaniya vekirî ya populer ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin. Ew dihêle hûn aliyên cihêreng ên modelên fêrbûna makîneya xwe bişopînin û xuyang bikin, wek grafikên modelê, metrîkên perwerdehiyê, û vegirtinê. Bi dîtina van hêmanan, hûn dikarin li ser tevgera modelên xwe têgihiştinê bistînin, pirsgirêkên potansiyel nas bikin û performansa wan xweş bikin.
Ji bo ku TensorBoard serhêl bikar bînin, hûn dikarin platformên hesabkirina ewr ên mîna Google Colab an Notebookên Platforma Google Cloud AI-ê bikar bînin. Van platforman jîngehek yekgirtî peyda dikin ku hûn dikarin koda fêrbûna makîneya xwe bi karanîna notebookên Jupyter binivîsin û bicîh bikin û ji bo mebestên dîtbarîkirinê bigihîjin TensorBoard. Mînakî, Google Colab, hawîrdorek notebookê ya Jupyter-ê ya belaş bi piştgirîya çêkirî ya TensorBoard-ê pêşkêşî dike. Hûn dikarin tenê TensorFlow û pirtûkxaneyên din ên pêwîst di defterek Colab de saz bikin û dest bi karanîna TensorBoard bikin da ku modelên xwe xuyang bikin.
Vebijarkek din a ji bo karanîna TensorBoard serhêl ev e ku hûn modelên fêrbûna makîneya xwe li ser platformên ewr ên mîna Platforma Google Cloud AI-ê bicîh bikin. Gava ku we modela xwe perwerde kir û têketin û nuqteyên kontrolê yên pêwîst hilanîn, hûn dikarin TensorBoard bikar bînin da ku van têketin rasterast ji platforma ewr xuya bikin. Ev dihêle hûn pêvajoya perwerdehiyê bişopînin, performansa modelê analîz bikin, û tu pirsgirêkan jêbirin bêyî ku hewce bike ku têketin li makîneya xweya herêmî dakêşin.
Ji bilî platformên ewr, di heman demê de karûbarên serhêl ên mîna TensorBoard.dev jî hene ku ji bo dîtina têketinên TensorBoard navgînek-based webê peyda dikin. TensorBoard.dev dihêle hûn têketinên xwe yên TensorBoard li ewr bar bikin û wan bi gerokek webê bibînin. Ev dikare bi taybetî ji bo parvekirina dîmenên modela xwe bi hevkaran re an nîşandana xebata xwe ji temaşevanek berfireh re kêrhatî be.
Bikaranîna TensorBoard-ê serhêl dikare pêvajoya dîtbarîkirina modelê xweş bike, hevkariyê hêsan bike, û parvekirina têgihîştina fêrbûna makîneyê hêsan bike. Çi hûn destpêkek in ku li têgehên fêrbûna makîneyê digere an jî bijîjkek demsalî ne ku modelên tevlihev baş rast dike, karanîna çavkaniyên TensorBoard-ê yên serhêl dikare xebata we zêde bike û ji we re bibe alîkar ku hûn di projeyên fêrbûna makîneya xwe de encamên çêtir bi dest bixin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- Nivîsar bi axaftinê (TTS) çi ye û ew çawa bi AI-ê re dixebite?
- Di fêrbûna makîneyê de di xebata bi daneyên mezin de çi sînor hene?
- Ma fêrbûna makîneyê dikare hin arîkariya diyalogê bike?
- Qada lîstikê ya TensorFlow çi ye?
- Di rastiyê de danûstendinek mezintir tê çi wateyê?
- Hin mînakên hîperparametreyên algorîtmê çi ne?
- Fêrbûna ensambleyê çi ye?
- Ger algorîtmayek fêrbûna makîneya bijartî ne guncan be û meriv çawa dikare piştrast bike ku ya rast hilbijêrin?
- Ma modelek fêrbûna makîneyê di dema perwerdehiya xwe de hewceyê çavdêriyê ye?
- Parametreyên sereke yên ku di algorîtmayên bingeha tora neuralî de têne bikar anîn çi ne?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin