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
TensorBoard çi ye?
TensorBoard di warê fêrbûna makîneyê de amûrek dîtbarî ya hêzdar e ku bi gelemperî bi TensorFlow, pirtûkxaneya fêrbûna makîneya çavkaniya vekirî ya Google-ê ve girêdayî ye. Ew hatiye dîzaynkirin ku ji bikarhêneran re bibe alîkar ku bi peydakirina komek amûrên dîtbariyê re performansa modelên fêrbûna makîneyê fam bikin, jêbirin û xweşbîn bikin. TensorBoard destûrê dide bikarhêneran ku cûrbecûr aliyên xwe bibînin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Di pîvanê de pêşbîniyên bê server
TensorFlow çi ye?
TensorFlow pirtûkxaneyek fêrbûna makîneya çavkaniya vekirî ye ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin ku bi berfirehî di warê îstîxbarata sûnî de tê bikar anîn. Ew hatiye sêwirandin ku rê bide lêkolîner û pêşdebiran ku modelên fêrbûna makîneyê bi bandor ava bikin û bicîh bikin. TensorFlow bi taybetî ji ber nermbûn, pîvanbûn û karanîna xwe hêsan tê zanîn, ku ew ji bo her duyan vebijarkek populer dike.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Di pîvanê de pêşbîniyên bê server
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
Meriv çawa Daneyên TensorFlow di Hevkariya Google de bar dike?
Ji bo barkirina Daneyên TensorFlow di Hevkariya Google de, hûn dikarin gavên ku li jêr hatine destnîşan kirin bişopînin. TensorFlow Datasets berhevokek daneyan e ku amade ye ku bi TensorFlow re bikar bîne. Ew cûrbecûr daneyên danûstendinê peyda dike, ku ew ji bo karên fêrbûna makîneyê rehet dike. Hevkariya Google, ku wekî Colab jî tê zanîn, karûbarek ewr a belaş e ku ji hêla Google ve hatî peyda kirin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Texmînerên sade û sade
Ma TensorBoard dikare serhêl were bikar anîn?
Erê, meriv dikare TensorBoard serhêl bikar bîne ji bo dîtina modelên fêrbûna makîneyê. TensorBoard amûrek dîtbarî ya hêzdar e ku bi TensorFlow re tê, çarçoveyek fêrbûna makîneya çavkaniya vekirî ya populer ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin. Ew dihêle hûn aliyên cihêreng ên modelên fêrbûna makîneya xwe bişopînin û xuyang bikin, wek grafikên modelê, metrîkên perwerdehiyê, û vegirtinê. Bi dîtina van
Ma Python ji bo Fêrbûna Makîneyê pêdivî ye?
Python zimanek bernamesaziyê ye ku di warê Fêrbûna Makîneyê (ML) de ji ber sadebûn, piralîûçalakî, û hebûna gelek pirtûkxane û çarçoveyên ku karên ML-ê piştgirî dikin, zimanek bernamesaziyek pir tê bikar anîn. Digel ku ne hewce ye ku meriv Python ji bo ML-ê bikar bîne, ew ji hêla gelek bijîjk û lêkolîneran ve tê pêşniyar kirin û tercîh kirin.
Yek kodkirina germ çi ye?
Yek şîfrekirina germ teknîkek e ku bi gelemperî di warê fêrbûna kûr de tê bikar anîn, nemaze di çarçoveya fêrbûna makîneyê û torên neuralî de. Li TensorFlow, pirtûkxaneyek fêrbûna kûr a populer, yek şîfrekirina germ rêbazek e ku ji bo temsîlkirina daneyên kategorîkî bi rengek ku bi hêsanî dikare ji hêla algorîtmayên fêrbûna makîneyê ve were hilberandin tê bikar anîn. Li
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, TensorFlow Pirtûkxaneya Fêrbûna Kûr, TFLearn
Dema ku bi teknîka quantîzasyonê re dixebitin, gelo gengaz e ku meriv di nermalavê de asta quantîzasyonê hilbijêrin da ku senaryoyên cihêreng rast/leza bidin ber hev?
Dema ku bi teknîkên quantîzasyonê di çarçoweya Yekîneyên Pêvajoya Tensor (TPU) de dixebitin, pêdivî ye ku meriv fêm bike ka quantîzasyon çawa tête bicîh kirin û gelo ew dikare di asta nermalavê de ji bo senaryoyên cihêreng ên ku bi danûstendinên rast û bilez ve girêdayî ne were sererast kirin. Quantîzasyon teknolojiyek xweşbîniyê ya girîng e ku di fêrbûna makîneyê de tê bikar anîn da ku hesabker û kêm bike
Meriv çawa TensorFlow saz dike?
TensorFlow ji bo fêrbûna makîneyê pirtûkxaneyek çavkaniya vekirî ya populer e. Ji bo sazkirina wê hûn pêşî hewce ne ku Python saz bikin. Ji kerema xwe şîret bikin ku rêwerzên mînak ên Python û TensorFlow tenê wekî referansek razber ji texmînkerên sade û hêsan re xizmet dikin. Dê rêwerzên berfireh li ser karanîna guhertoya TensorFlow 2.x di materyalên paşîn de bişopînin. Ger hûn bixwazin