Hin taybetmendiyên ku ji hêla TensorBoard ve ji bo dîtina modelê têne pêşkêş kirin çi ne?
TensorBoard amûrek hêzdar e ku ji hêla Google Cloud Machine Learning ve hatî pêşkêş kirin ku ji bo dîtina modelê taybetmendiyên cihêreng peyda dike. Ew dihêle bikarhêneran di derheqê tevger û performansa modelên fêrbûna makîneya xwe de têgihiştinê bistînin, analîzkirin û şirovekirina daneyên bingehîn hêsan dike. Di vê bersivê de, em ê hin taybetmendiyên sereke yên ku ji hêla TensorBoard ve ji bo dîtina modelê têne pêşkêş kirin lêkolîn bikin.
1. Scalars: TensorBoard dîmenderxistina nirxên scalar bi demê re dike, wek metrîkên winda û rastbûnê. Ev taybetmendî dihêle bikarhêneran di dema perwerdehiyê de pêşkeftina modelên xwe bişopînin û performansa wan binirxînin. Scalars dikarin wekî xêz, histogram, an dabeşan werin xuyang kirin, ku bi demê re nêrînek berfireh a tevgera modelê peyda dike.
2. Grafîk: TensorBoard destûrê dide bikarhêneran ku grafika hesabkerî ya modelên xwe bibînin. Ev taybetmendî bi taybetî ji bo têgihîştina avahî û girêdana karûbarên modelê bikêr e. Dîmensaziya grafîkê bi navgîniya modelê ve nûneratiyek zelal a herikîna daneyê peyda dike, ji bikarhêneran re dibe alîkar ku tengahiyên potansiyel an deverên xweşbîniyê nas bikin.
3. Histogram: TensorBoard dîtina belavkirina nirxên tensorê dike. Ev taybetmendî ji bo têgihîştina belavbûn û guherbariya daneyan di hundurê modelê de hêja ye. Histogram dikare were bikar anîn da ku dabeşkirina giranî û beredayîyan analîz bike, hûrguliyan nas bike, û kalîteya giştî ya pîvanên modelê binirxîne.
4. Wêne: TensorBoard di dema perwerdekirin an nirxandina modelê de şiyana dîtina wêneyan peyda dike. Ev taybetmendî ji bo teftîşkirina daneya têketinê, çalakkirinên navîn, an derketinên çêkirî bikêr e. Bikarhêner dikarin wêneyên takekesî bigerin an jî gelek wêneyan li kêleka hev bidin ber hev, analîzek hûrgulî ya performansa modelê bike.
5. Embeddings: TensorBoard piştgirî dide dîtina daneyên bilind-dimensî yên ku bi karanîna vegirtinê ve tê bikar anîn. Ev taybetmendî destûrê dide bikarhêneran ku daneyên mezin-dimensî li ser cîhek piçûktir pêşnuma bikin, dîtin û analîzkirina wê hêsantir dike. Embeddings dikarin werin bikar anîn da ku têkiliyên di navbera nuqteyên daneyên cihêreng de xuyang bikin, koman an nimûneyan nas bikin, û di derheqê dabeşkirina daneya bingehîn de têgihiştinan bistînin.
6. Profiler: TensorBoard profîlek vedihewîne ku ji bikarhêneran re dibe alîkar ku di modelên xwe de astengiyên performansê nas bikin. Profîlkar agahdariya hûrgulî di derheqê dema darvekirinê û karanîna bîranînê ya operasyonên cihêreng de peyda dike, ku dihêle bikarhêner modelên xwe ji bo performansa çêtir xweştir bikin. Profîlkar dikare were bikar anîn da ku deverên germ ên hesabkerî nas bike, karanîna bîranînê xweşbîn bike, û karbidestiya giştî ya modelê baştir bike.
7. Projektor: Taybetmendiya projektorê ya TensorBoard destûrê dide bikarhêneran ku bi înteraktîf daneya pîvanên bilind bigerin. Ew dîmenek 3D peyda dike ku bikarhêneran rê dide ku daneyan ji perspektîfên cihê bigerin û vekolînin. Projektor cûrbecûr daneyan piştgirî dike, di nav de wêne, pêvekirin, û deng, ku ew ji bo vekolîn û analîzkirina daneyan amûrek pirreng dike.
TensorBoard ji bo xuyangkirina modelê di warê îstîxbarata hunerî de gelek taybetmendî pêşkêşî dike. Van taybetmendiyan scalars, grafîk, histogram, wêne, vegirtin, profîler, û projektor hene. Bi karanîna van amûrên dîtbarîkirinê, bikarhêner dikarin di nav modelên xwe de têgihiştinên hêja bi dest bixin, tevgera wan fam bikin, û performansa xwe xweştir bikin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- Rêkûpêkbûn çi ye?
- Ma celebek perwerdehiyê modelek AI-ê heye ku tê de hem nêzîkatiyên fêrbûna çavdêrî û hem jî neserperiştkirî di heman demê de têne bicîh kirin?
- Fêrbûn di pergalên fêrbûna makîneya bêserûber de çawa çêdibe?
- Meriv çawa databasa Fashion-MNIST-ê di Fêrbûna Makîneya Cloud/Platforma AI-ê ya Google-ê de bikar tîne?
- Çi celeb algorîtmayên ji bo fêrbûna makîneyê hene û meriv çawa wan hildibijêre?
- Dema ku kernelek bi daneyan ve tê veqetandin û orîjînal taybet e, gelo ya ku hatî fork kirin dikare gelemperî be û heke wusa be ne binpêkirina nepenîtiyê ye?
- Ma mantiqa modela NLG dikare ji bo mebestên ji bilî NLG, wekî pêşbîniya bazirganiyê were bikar anîn?
- Hin qonaxên berfirehtir ên fêrbûna makîneyê çi ne?
- Ma TensorBoard amûra herî pêşniyarkirî ye ji bo dîtina modelê?
- Dema ku daneyan paqij dike, meriv çawa dikare piştrast bike ku dane ne alîgir in?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin