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
Feydeyên karanîna daneyên TensorFlow di TensorFlow 2.0 de çi ne?
Daneyên TensorFlow di TensorFlow 2.0 de cûrbecûr avantajên peyda dikin, ku wan ji bo hilberandina daneyê û perwerdehiya modelê di warê Zehmetiya Hunerî (AI) de amûrek hêja dike. Van avantajên ji prensîbên sêwiranê yên daneyên TensorFlow-ê derdikevin, ku pêşî li berkarî, nermbûn û karanîna hêsan digirin. Di vê bersivê de, em ê mifteyê lêkolîn bikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow 2.0, Destpêka TensorFlow 2.0, Nirxandina îmtîhanê
Stratejiya belavkirinê API-ya li TensorFlow 2.0 çi ye û ew çawa perwerdehiya belavkirî hêsan dike?
Stratejiya belavkirinê API-ya di TensorFlow 2.0 de amûrek hêzdar e ku perwerdehiya belavkirî hêsan dike bi peydakirina navgînek asta bilind ji bo belavkirin û pîvandina hesaban li ser gelek amûr û makîneyan. Ew destûrê dide pêşdebiran ku bi hêsanî hêza hesabker a pir GPU-yan an tewra pir makîneyan bikar bînin da ku modelên xwe zûtir û bikêrtir perwerde bikin. Belav kirin
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
Taybetmendiyên sereke yên TensorFlow 2.0 çi ne ku wê ji bo fêrbûna makîneyê çarçoveyek hêsan û hêzdar dikin?
TensorFlow 2.0 ji bo fêrbûna makîneyê û fêrbûna kûr a ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin çarçoveyek çavkaniya vekirî ya populer û berfireh e ku tê bikar anîn. Ew cûrbecûr taybetmendiyên sereke pêşkêşî dike ku wê ji bo serîlêdanên cihêreng ên di warê îstîxbarata sûnî de hem karanîna hêsan û hem jî hêzdar dike. Di vê bersivê de, em ê van taybetmendiyên sereke bi hûrgulî lêkolîn bikin, wan ronî bikin
Ger pêvajoya veguheztinê nekare hin fonksiyonan di koda we de nûve bike divê hûn çi bikin?
Dema ku koda xweya heyî ji bo TensorFlow 2.0 nûve dike, mimkun e ku pêvajoya veguheztinê bi hin fonksiyonan re rû bi rû bimîne ku nekarin bixweber werin nûve kirin. Di rewşên weha de, çend gav hene ku hûn dikarin ji bo çareserkirina vê pirsgirêkê bavêjin û nûvekirina serketî ya koda xwe piştrast bikin. 1. Guhertinên di TensorFlow 2.0 de fêm bikin: Berî ku hewl bidin
Meriv çawa amûra nûvekirina TF-ê V2 bikar tîne da ku nivîsarên TensorFlow 1.12 veguherîne pêşnivîsên TensorFlow 2.0?
Ji bo veguheztina nivîsarên TensorFlow 1.12 bo pêşdîtinê yên TensorFlow 2.0, hûn dikarin amûra TF Upgrade V2 bikar bînin. Ev amûr ji bo otomatîkkirina pêvajoya nûvekirina koda TensorFlow 1.x bo TensorFlow 2.0 hatî çêkirin, ji bo pêşdebiran hêsantir dike ku kodên xwe yên heyî veguherînin. Amûra TF Upgrade V2 pêwendiyek rêza fermanê peyda dike ku destûrê dide
Armanca nûvekirina TF-ê amûrê V2-ê di TensorFlow 2.0 de çi ye?
Armanca nûvekirina TF-ê amûrê V2-ê di TensorFlow 2.0 de ew e ku ji pêşdebiran re bibe alîkar ku koda xwe ya heyî ji TensorFlow 1.x berbi TensorFlow 2.0 nûve bikin. Ev amûr rêyek otomatîkî peyda dike ku kodê biguhezîne, hevahengiya bi guhertoya nû ya TensorFlow re peyda dike. Ew ji bo hêsankirina pêvajoya koçkirina kodê, kêmkirina hatî çêkirin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Di Hevkariyê Google de TensorFlow, Ji bo TensorFlow 2.0 koda xweya heyî nûve bikin, Nirxandina îmtîhanê
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,