Bikaranîna grafika cemidî çi ye?
Di çarçoweya TensorFlow de grafiyek qeşagirtî vedibêje modelek ku bi tevahî hatî perwerde kirin û dûv re wekî pelek yekane hatî tomar kirin ku hem mîmariya modelê û hem jî giraniyên perwerdekirî vedihewîne. Dûv re ev grafiya cemidî dikare ji bo encamgirtinê li ser platformên cihêreng were bicîh kirin bêyî ku hewcedariya pênaseya modela orjînal an gihîştina bi
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Bernameya TensorFlow, Danasîna TensorFlow Lite
TensorFlow Lite di bicîhkirina modela fêrbûna makîneyê de li ser sepana Tambua çi feydeyek peyda dike?
TensorFlow Lite di bicîhkirina modelên fêrbûna makîneyê de li ser sepana Tambua gelek avantaj peyda dike. TensorFlow Lite çarçoveyek sivik û bikêr e ku bi taybetî ji bo bicîhkirina modelên fêrbûna makîneyê li ser cîhazên mobîl û pêvekirî hatî çêkirin. Ew gelek feydeyan pêşkêşî dike ku wê ji bo bicîhkirina modela tespîtkirina nexweşiya tansiyonê li ser vebijarkek îdeal dike
Rola TensorFlow Lite di bicihkirina modelên li ser cîhazê de çi bû?
TensorFlow Lite di bicîhkirina modelên fêrbûna makîneyê de li ser cîhazên ji bo encamên rast-demê de rolek girîng dilîze. Ew çarçoveyek sivik û bikêr e ku bi taybetî ji bo xebitandina modelên TensorFlow li ser cîhazên mobîl û pêvekirî hatî çêkirin. Bi karanîna TensorFlow Lite, serîlêdana Air Cognizer dikare bi bandor bi karanîna algorîtmayên fêrbûna makîneyê rasterast li ser kalîteya hewayê pêşbîn bike.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Serlêdanên TensorFlow, Air Cognizer bi ML-ê kalîteya hewayê pêşbînî dike, Nirxandina îmtîhanê
Armancên bicîhkirinê yên ji bo pêkhateya Pusher di TFX de çi ne?
Parçeya Pusher di TensorFlow Extended (TFX) de beşek bingehîn a lûleya TFX ye ku bi cîhkirina modelên perwerdekirî li hawîrdorên cihêreng ên armanc digire. Armancên bicîhkirinê yên ji bo pêkhateya Pusher di TFX de cihêreng û maqûl in, ku rê dide bikarhêneran ku li gorî hewcedariyên xwe yên taybetî modelên xwe li platformên cihêreng bicîh bikin. Di vê
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow Extended (TFX), Pêvajo û beşên belavkirî, Nirxandina îmtîhanê
Feydeya karanîna forma hilanînê ya modela TensorFlow ji bo bicîhkirinê çi ye?
Forma hilanîna modela TensorFlow ji bo bicîhkirina di warê îstîxbarata hunerî de gelek feydeyan peyda dike. Bi karanîna vê formatê, pêşdebiran dikarin bi hêsanî modelên perwerdekirî hilînin û bar bikin, ku rê dide yekbûna bêkêmasî di hawîrdorên hilberînê de. Ev format, ku pir caran wekî "SavedModel" tê binav kirin, gelek avantajên ku beşdarî karîgerî û bikêrhatina bicîhkirina TensorFlow-ê dike pêşkêşî dike.
Çawa TensorFlow 2.0 piştgirî dide ku li platformên cihêreng bicîhkirinê?
TensorFlow 2.0, çarçoweya fêrbûna makîneya çavkaniya vekirî ya populer, ji bo bicîhkirina platformên cihêreng piştgirîyek xurt peyda dike. Ev piştgirî ji bo çalakkirina bicîhkirina modelên fêrbûna makîneyê li ser cûrbecûr amûran, wekî sermaseyên, server, cîhazên mobîl, û tewra pergalên pêvekirî girîng e. Di vê bersivê de, em ê awayên cihêreng ên ku TensorFlow tê de bikolin
Yek avantajên karanîna konteynerên Linux çi ye?
Yek feydeyek ji karanîna konteynerên Linux di çarçoweya ewlehiya pergalên komputerê de îzolasyona zêde ya ku ew peyda dikin e. Konteynirên sivik, hawîrdorên veqetandî ne ku li ser pergala xebitandina mêvandarê hevpar dixebitin. Ew dihêlin ku serîlêdan û karûbar bi girêdanên xwe ve di yekîneyek yekane de bêne pak kirin, û tevgera domdar li ser hawîrdorên cûda yên hesabkirinê misoger dikin. Ev
Motora Kubernetes çi ye û ew çawa di bicîhkirina sepanên konteyneran de dibe alîkar?
Kubernetes Engine jîngehek rêvekirî ye ku ji bo bi kar anîna Kubernetes ve bi kar anîn, rêvebirin û pîvandina serîlêdanên konteynirkirî ye. Kubernetes pergalek orkestrasyona konteyneran-çavkaniya vekirî ye ku veqetandin, pîvandin, û rêveberiya serîlêdanên konteynirkirî otomatîk dike. Ew platformek ji bo otomatîkkirina danîn, pîvandin, û rêveberiya serîlêdanên konteynirkirî peyda dike, ku dihêle pêşdebiran bêtir li ser nivîsandina kodê hûr bibin.
Armanca bikaranîna konteyneran di bicihkirina sepanan de çi ye?
Konteyner di danasîna sepanan de di warê Cloud Computing de, nemaze dema ku Google Cloud Platform (GCP) û Engine Kubernetes wê bikar tînin, rolek girîng dilîzin. Armanca karanîna konteyneran ew e ku rêyek standardkirî û bikêrhatî peyda bike ji bo pakkirin û bicîhkirina sepanan, dabînkirina tevgerên domdar li ser hawîrdorên cihêreng û hêsankirina
Çi taybetmendiyên din ên App Engine pêşkêşî dike, ji bilî pîvandin û rêveberiya daneyê?
App Engine, hêmanek hêzdar a Google Cloud Platform (GCP), ji pîvandin û rêveberiya daneyê wêdetir taybetmendiyên berfireh pêşkêşî dike. Van taybetmendiyên pêvek pêşkeftin, bicîhkirin û birêvebirina serîlêdanan zêde dike, û wê dike platformek berfireh ji bo çêkirin û xebitandina sepanên berbelav. Di vê bersivê de, em ê hin taybetmendiyên sereke yên pêşkêşkirî vekolînin