TOCO çi ye?
TOCO, ku ji TensorFlow Lite Optimîzasyona Veguhezkar radiweste, di ekosîstema TensorFlow de hêmanek girîng e ku di bicîhkirina modelên fêrbûna makîneyê de li ser cîhazên mobîl û devê de rolek girîng dilîze. Ev veguherîner bi taybetî ji bo xweşbînkirina modelên TensorFlow-ê ji bo bicîhkirina li ser platformên bi çavkaniyê ve girêdayî ye, wekî têlefon, cîhazên IoT, û pergalên pêvekirî.
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
Armanca sereke ya TensorBoard di analîzkirin û xweşbînkirina modelên fêrbûna kûr de çi ye?
TensorBoard amûrek hêzdar e ku ji hêla TensorFlow ve hatî peyda kirin ku di analîzkirin û xweşbînkirina modelên fêrbûna kûr de rolek girîng dilîze. Armanca wê ya sereke peydakirina dîtbarî û metrîkan e ku rê dide lêkolîner û bijîjkan di derheqê tevger û performansa modelên xwe de têgihiştinê bi dest bixin, hêsankirina pêvajoya pêşkeftina modelê, xeletkirin, û
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLPTFK Fêrbûna Kûr a bi Python, TensorFlow û Keras, TensorBoard, Analîzkirina modelên bi TensorBoard, Nirxandina îmtîhanê
Hin teknolojiyên ku dikarin performansa modelek chatbotê zêde bikin çi ne?
Zêdekirina performansa modelek chatbotê ji bo afirandina pergalek AI-ya danûstendinê ya bi bandor û tevlêker girîng e. Di warê Zehmetiya Hunerî de, nemaze Fêrbûna Kûr bi TensorFlow re, çend teknîk hene ku dikarin werin bikar anîn da ku performansa modelek chatbot çêtir bikin. Van teknîkan ji pêşdibistanên daneyê û xweşbîniya mîmariya modelê vedigirin
Dema ku li ser modelên fêrbûna makîneyê li ser cîhazên mobîl encamnameyê dimeşînin, hin nêrîn çi ne?
Dema ku encamnameyê li ser modelên fêrbûna makîneyê li ser cîhazên desta dimeşîne, çend berçav hene ku divê bêne hesibandin. Van ramanan li dora karîgerî û performansa modelan, û her weha astengiyên ku ji hêla hardware û çavkaniyên cîhaza mobîl ve têne ferz kirin, dizivirin. Nîşanek girîng mezinahiya modelê ye. Hejî
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Li TensorFlow pêşve diçin, TensorFlow Lite, delegeyê GPU yê ezmûnî, Nirxandina îmtîhanê
TensorFlow Lite çawa pêkanîna bikêrhatî ya modelên fêrbûna makîneyê li ser platformên bi çavkaniyê ve dihêle?
TensorFlow Lite çarçoveyek e ku pêkanîna bikêrhatî ya modelên fêrbûna makîneyê li ser platformên bi çavkaniyê ve girêdayî dihêle. Ew kêşeya bicîhkirina modelên fêrbûna makîneyê li ser cîhazên bi hêz û bîranîna tixûbdar, wek têlefonên desta, pergalên bicîbûyî, û cîhazên IoT, çareser dike. Bi xweşbînkirina modelan ji bo van platforman, TensorFlow Lite destûrê dide dema rast
Sînorên karanîna modelên alîgirê xerîdar li TensorFlow.js çi ne?
Dema ku bi TensorFlow.js re dixebitin, girîng e ku meriv sînorên karanîna modelên xerîdar bihesibîne. Modelên ji hêla xerîdar ve di TensorFlow.js de modelên fêrbûna makîneyê vedibêjin ku rasterast di geroka webê an li ser cîhaza xerîdar de têne darve kirin, bêyî ku hewcedariya binesaziyek alîgirê serverê hebe. Dema ku modelên alîgirê xerîdar hin avantajên wekî nepenî û kêmkirî pêşkêşî dikin
Heft gavên ku di xebata fêrbûna makîneyê de têkildar in çi ne?
Xebata fêrbûna makîneyê ji heft gavên bingehîn pêk tê ku rêberiya pêşkeftin û bicîhkirina modelên fêrbûna makîneyê dike. Van gavan ji bo misogerkirina rastbûn, karîgerî û pêbaweriya modelan pir girîng in. Di vê bersivê de, em ê her yek ji van gavan bi hûrgulî bikolin, têgihîştinek berfireh a xebata fêrbûna makîneyê peyda bikin. Gav