Ma moda dilşewat rê li ber fonksiyona hesabkirina belavkirî ya TensorFlow digire?
Di TensorFlow de darvekirina dilxwaz modek e ku rê dide pêşkeftina bêtir xwerû û înteraktîf a modelên fêrbûna makîneyê. Ew bi taybetî di qonaxên prototîp û debuggkirina pêşkeftina modelê de bikêr e. Di TensorFlow de, darvekirina dilxwaz rêyek e ku meriv tavilê operasyonan bike da ku nirxên konkret vegerîne, li hember darvekirina bingehîn-grafîk a kevneşopî ku li wir
Çima danişîn ji TensorFlow 2.0 ji bo darvekirina dilxwaz hatine rakirin?
Di TensorFlow 2.0 de, têgeha danişînan di berjewendiya darvekirina dilxwaz de hate rakirin, ji ber ku darvekirina dilxwaz rê dide nirxandina tavilê û xeletkirina hêsantir a operasyonan, ku pêvajo bikêrtir û Pythonic dike. Ev guhertin di ka TensorFlow de çawa tevdigere û bi bikarhêneran re danûstendinek girîng nîşan dide. Di TensorFlow 1.x de, danişîn hatin bikar anîn
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Amûrên Google-ê ji bo Fêrbûna Makîneyê, Daxuyaniyên çapkirinê li TensorFlow
Çima tê pêşniyar kirin ku dema ku modelek nû li TensorFlow prototîp bikin, darvekirina dilxwaz çalak bikin?
Çalakkirina darvekirina dilxwazî dema prototîpkirina modelek nû li TensorFlow ji ber gelek avantajên wê û nirxa dîdaktîk pir tê pêşniyar kirin. Pêkanîna dilxwaz di TensorFlow de modek e ku destûrê dide nirxandina tavilê ya operasyonan, ku ezmûnek pêşkeftina xwerû û înteraktîf dike. Di vê modê de, operasyonên TensorFlow tavilê wekî ku jê re tê gotin têne darve kirin,
TensorFlow 2.0 çawa taybetmendiyên Keras û Eager Execution li hev dike?
TensorFlow 2.0, guhertoya herî dawî ya TensorFlow, taybetmendiyên Keras û Eager Execution berhev dike da ku çarçoveyek fêrbûna kûr a bikarhêner-hevaltir û bikêrhatî peyda bike. Keras API-ya tora neuralî ya astek bilind e, dema ku Eager Execution nirxandina tavilê ya operasyonan dike, TensorFlow înteraktîftir û xwerûtir dike. Ev tevlihevî ji pêşdebir û lêkolîneran re gelek feydeyan tîne,