Hin aliyên modelek fêrbûna kûr a ku dikare bi karanîna TensorBoard ve were xweşbîn kirin çi ne?
TensorBoard amûrek dîtbarî ya hêzdar e ku ji hêla TensorFlow ve hatî peyda kirin ku destûrê dide bikarhêneran ku modelên fêrbûna xweya kûr analîz û xweşbîn bikin. Ew cûrbecûr taybetmendî û fonksiyonan peyda dike ku dikare were bikar anîn da ku performans û karbidestiya modelên fêrbûna kûr baştir bike. Di vê bersivê de, em ê hin aliyên kûrahiyê nîqaş bikin
Hin xweşbîniyên ku ji hêla motorên JavaScript-ê yên nûjen ve têne bicîh kirin ji bo çêtirkirina performansê çi ne?
Motorên nûjen ên JavaScript-ê xweşbîniyên cihêreng bicîh kirine da ku performansa darvekirina kodê JavaScript-ê bi girîngî baştir bikin. Van xweşbîniyan hem qonaxên parskirinê û hem jî îcrakirina koda JavaScript-ê vedihewîne, di encamê de darvekirina zûtir û bikêrtir dibe. Di vê bersivê de, em ê hin xweşbîniyên sereke yên ku ji hêla motorên JavaScript-ê yên nûjen ve hatine bicîh kirin nîqaş bikin. 1. Berhevoka Tenê-di-dem (JIT):
Amûrên ku ji hêla GCP ve ji bo şopandin, profîlkirin, û xeletkirinê têne peyda kirin çawa ji pêşdebiran re dibin alîkar ku di sepanên ewr de, tewra di hawîrdorên hilberînê de, pirsgirêkan teşhîs û rast bikin?
Amûrên ku ji hêla Google Cloud Platform (GCP) ve têne peyda kirin ji bo şopandin, profîlkirin, û xeletkirinê rolek girîng dileyzin ku ji pêşdebiran re bibin alîkar ku pirsgirêkên di sepanên ewr de, tewra di hawîrdorên hilberînê de teşhîs û rast bikin. Van amûran komek berfireh a taybetmendî û fonksiyonan pêşkêşî dikin ku rê dide pêşdebiran ku di derheqê tevger û performansa de têgihiştinên kûr bistînin.