Dema ku koda xweya heyî ji bo TensorFlow 2.0 nûve dike, mimkun e ku pêvajoya veguheztinê bi hin fonksiyonan re rû bi rû bimîne ku nekarin bixweber werin nûve kirin. Di rewşên weha de, çend gav hene ku hûn dikarin ji bo çareserkirina vê pirsgirêkê bavêjin û nûvekirina serketî ya koda xwe piştrast bikin.
1. Guhertinên di TensorFlow 2.0 de fam bikin: Berî ku hûn hewl bidin ku koda xwe nûve bikin, girîng e ku hûn têgihîştinek zelal a guhertinên ku di TensorFlow 2.0 de hatine destnîşan kirin hebe. TensorFlow 2.0 li gorî guhertoyên xwe yên berê guherînên girîng derbas kiriye, di nav de danasîna darvekirina dilxwazî wekî moda xwerû, rakirina danişînên gerdûnî, û pejirandina API-ya Pythonic bêtir. Naskirina xwe bi van guhertinan re dê ji we re bibe alîkar ku hûn fam bikin ka çima hin fonksiyon dikarin neyên nûve kirin û meriv çawa wan çareser bike.
2. Fonksiyonên ku dibin sedema pirsgirêkan nas bikin: Dema ku pêvajoya veguheztinê bi fonksiyonên ku nayên nûve kirin re rûbirû dibe, pêdivî ye ku meriv van fonksiyonan nas bike û fêm bike ka çima ew bixweber nayên nûve kirin. Ev dikare bi baldarî vekolîna peyamên xeletiyê an hişyariyên ku di pêvajoya veguheztinê de têne çêkirin ve were kirin. Peyamên xeletiyê dê di derheqê pirsgirêkên taybetî yên ku pêşî li nûvekirinê digirin de nihêrînên hêja peyda bikin.
3. Bi belgeyên TensorFlow re şêwir bikin: TensorFlow belgeyên berfireh peyda dike ku gelek aliyên pirtûkxaneyê vedihewîne, di nav de pêvajoya nûvekirinê. Belgekirina TensorFlow ravekirinên hûrgulî yên guheztinên ku di TensorFlow 2.0 de hatine destnîşan kirin pêşkêşî dike û rêbernameyê dide ka meriv çawa senaryoyên taybetî çawa birêve dibe. Şêwirdariya belgeyê dikare ji we re bibe alîkar ku hûn sînorên pêvajoya veguheztinê fam bikin û ji bo nûvekirina fonksiyonên pirsgirêkê nêzîkatiyên alternatîf peyda bikin.
4. Kodê bi destan veguhezînin: Heke hin fonksîyon bixweber neyên nûve kirin, dibe ku hûn hewce bike ku kodê bi destan veguhezînin da ku ew bi TensorFlow 2.0 re hevaheng be. Ev ji nû ve nivîsandin an guheztina kodê vedihewîne da ku API û taybetmendiyên nû yên TensorFlow 2.0 bikar bîne. Pêngavên taybetî yên ku ji bo vesazkirina destan hewce ne dê bi xwezaya fonksiyonên ku dibin sedema pirsgirêkan ve girêdayî be. Girîng e ku hûn bi baldarî kodê analîz bikin û guheztinên ku di TensorFlow 2.0 de hatine destnîşan kirin binirxînin da ku hûn fonksiyonên koda nûvekirî rast bicîh bikin.
5. Piştgiriya civakê bigerin: TensorFlow xwedan civakek jîndar a pêşdebir û bikarhêneran e ku pir caran amade ne ku di mijarên têkildarî kodê de bibin alîkar. Ger hûn di nûvekirina fonksiyonên taybetî de bi dijwariyan re rû bi rû bimînin, bifikirin ku bi riya foruman, navnîşên nameyan, an platformên din ên serhêl xwe bigihînin civaka TensorFlow. Civak dikare têgihiştinên hêja, pêşniyaran, an jî mînakan bide ka meriv çawa fonksiyonên pirsgirêkê nûve dike.
6. Koda nûvekirî biceribînin û rast bikin: Piştî ku kodê bi destan veguhezînin, pir girîng e ku hûn koda nûvekirî bi tevahî ceribandin û rast bikin. Ev tê de kodê li ser daneyên guncan an dozên ceribandinê dimeşîne û piştrast dike ku ew encamên hêvîdar çêdike. Testkirin dê ji we re bibe alîkar ku hûn xeletî an pirsgirêkên ku di pêvajoya nûvekirinê de hatine destnîşan kirin nas bikin û rê bidin we ku hûn sererastkirinên pêwîst bikin.
Ger pêvajoya veguheztinê nekare hin fonksiyonên di koda we de dema nûvekirina TensorFlow 2.0 nûve bike, girîng e ku hûn guheztinên TensorFlow 2.0 fam bikin, fonksiyonên pirsgirêk nas bikin, bi belgeya TensorFlow re şêwir bikin, kodê bi destan veguhezînin, piştgirîya civakê bigerin, û koda nûvekirî ceribandin û rast bikin. Bi şopandina van gavan, hûn dikarin koda xweya heyî ji bo TensorFlow 2.0 bi serfirazî nûve bikin û ji taybetmendî û pêşkeftinên wê yên nû sûd werbigirin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Meriv çawa dikare qatek binavkirî bikar bîne da ku bixweber axên rast ji bo nexşeyek nûnertiya peyvan wekî vektor destnîşan bike?
- Armanca berhevkirina max di CNN de çi ye?
- Pêvajoya derxistina taybetmendiyê di tora neuralî ya hevgirtî (CNN) de ji bo naskirina wêneyê çawa tê sepandin?
- Ma pêdivî ye ku ji bo modelên fêrbûna makîneyê yên ku li TensorFlow.js têne xebitandin fonksiyonek fêrbûna asynkron bikar bînin?
- Parametreya herî zêde ya peyvan a TensorFlow Keras Tokenizer API çi ye?
- Ma TensorFlow Keras Tokenizer API dikare were bikar anîn da ku peyvên herî pir caran bibîne?
- TOCO çi ye?
- Têkiliya di navbera çend serdeman de di modelek fêrbûna makîneyê de û rastbûna pêşbîniya ji xebitandina modelê de çi ye?
- Ma API-ya cîranên pakêtê di Fêrbûna Structured Neural of TensorFlow de li ser bingeha daneya grafika xwezayî danûstendinek perwerdehiya zêdekirî çêdike?
- API-ya cîranên pakêtê di Fêrbûna Structured Neural of TensorFlow de çi ye?
Pir pirs û bersivan di EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals de bibînin