Ma Tensorflow dikare ji bo perwerdekirin û destnîşankirina torên neuralî yên kûr (DNN) were bikar anîn?
TensorFlow ji bo fêrbûna makîneyê ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin çarçoveyek çavkaniyek vekirî ya berfireh e ku tê bikar anîn. Ew ekosîstemek berfireh a amûr, pirtûkxane û çavkaniyan peyda dike ku rê dide pêşdebir û lêkolîneran ku modelên fêrbûna makîneyê bi bandor ava bikin û bicîh bikin. Di çarçoveya torên neuralî yên kûr (DNN) de, TensorFlow ne tenê karibe van modelan perwerde bike, lê di heman demê de hêsantir dike.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, TensorFlow Hub ji bo fêrbûna makîneya bêtir hilberîner
API-yên asta bilind ên TensorFlow çi ne?
TensorFlow çarçoveyek fêrbûna makîneya çavkaniya vekirî ya hêzdar e ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin. Ew cûrbecûr amûr û API peyda dike ku destûrê dide lêkolîner û pêşdebiran ku modelên fêrbûna makîneyê ava bikin û bicîh bikin. TensorFlow hem API-yên asta nizm û hem jî-asta bilind pêşkêşî dike, her yek ji astên cûda yên abstraction û tevliheviyê re peyda dike. Dema ku ew tê ser API-ên-asta bilind, TensorFlow
Ma çêkirina guhertoyek di Motora Fêrbûna Makîneya Cloud de hewce dike ku çavkaniyek modelek derhanîn diyar bike?
Dema ku Motora Fêrbûna Makîneya Cloud bikar tîne, bi rastî rast e ku çêkirina guhertoyek pêdivî ye ku çavkaniyek modelek derxistî diyar bike. Ev hewcedarî ji bo xebata rast a Engine Fêrbûna Makîneya Cloud-ê pêdivî ye û piştrast dike ku pergal dikare modelên perwerdekirî ji bo karên pêşbîniyê bi bandor bikar bîne. Ka em ravekek berfireh nîqaş bikin
Ma çarçoweya TensorFlow ya Google dihêle ku di pêşkeftina modelên fêrbûna makîneyê de asta abstraksiyonê zêde bike (mînak bi guheztina kodkirinê bi veavakirinê)?
Çarçoveya Google TensorFlow bi rastî rê dide pêşdebiran ku di pêşkeftina modelên fêrbûna makîneyê de asta razberbûnê zêde bikin, ku destûrê dide guheztina kodkirinê bi veavakirinê. Ev taybetmendî di warê hilberînerî û karanîna hêsan de feydeyek girîng peyda dike, ji ber ku ew pêvajoya çêkirin û bicîhkirina modelên fêrbûna makîneyê hêsan dike. Yek
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Torgilokên kûr û texmînker ên kûr
Cûdahiya di navbera TensorFlow û TensorBoard de çi ne?
TensorFlow û TensorBoard her du jî amûrên ku bi berfirehî di warê fêrbûna makîneyê de têne bikar anîn, bi taybetî ji bo pêşkeftina model û dîtinê têne bikar anîn. Dema ku ew têkildar in û pir caran bi hev re têne bikar anîn, di navbera her duyan de cûdahiyên cûda hene. TensorFlow çarçoveyek fêrbûna makîneya çavkaniya vekirî ye ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin. Ew komek berfireh a amûran peyda dike û
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, TensorBoard ji bo dîtbariya model
Dezawantajên karanîna moda Eager ji bilî TensorFlow birêkûpêk bi moda Eager neçalak çi ne?
Moda Eager di TensorFlow de navgînek bernamekirinê ye ku destûrê dide pêkanîna tavilê ya operasyonan, ku jêbirin û famkirina kodê hêsantir dike. Lêbelê, çend dezawantajên karanîna moda Eager li gorî TensorFlow birêkûpêk digel moda Eager neçalakkirî hene. Di vê bersivê de, em ê van kêmasiyan bi berfirehî lêkolîn bikin. Yek ji sereke
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, TensorFlow Mode Eager
Feydeya karanîna modelek Keras-ê pêşî û dûv re veguheztina wê ji texmînkerek TensorFlow re ji bilî karanîna rasterast TensorFlow çi ye?
Dema ku dor tê pêşxistina modelên fêrbûna makîneyê, hem Keras û hem jî TensorFlow çarçoveyên populer in ku cûrbecûr fonksiyon û jêhatî pêşkêş dikin. Dema ku TensorFlow pirtûkxaneyek hêzdar û maqûl e ji bo avakirina û perwerdekirina modelên fêrbûna kûr, Keras API-a astek bilindtir peyda dike ku pêvajoya afirandina torên neuralî hêsan dike. Di hin rewşan de, ew
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, Pîvana Keras bi texmînker
Meriv çawa di Fêrbûna Makîneya Google Cloud de modelek ava dike?
Ji bo avakirina modelek di Motora Fêrbûna Makîneya Google Cloud de, hûn hewce ne ku hûn karûbarek sazkirî bişopînin ku pêkhateyên cihêreng vedihewîne. Van pêkhateyan amadekirina daneyên we, diyarkirina modela we, û perwerdekirina wê pêk tîne. Werin em her gav bi hûrgulî lêkolîn bikin. 1. Amadekirina Daneyan: Berî afirandina modelek, girîng e ku hûn xwe amade bikin
Karûbarên ewr çawa dikarin ji bo meşandina hesabên fêrbûna kûr li ser GPU werin bikar anîn?
Karûbarên Cloud awayê ku em hesabên fêrbûna kûr li ser GPU-yê pêk tînin şoreş kirin. Bi karanîna hêza ewr re, lêkolîner û bijîjk dikarin bêyî hewcedariya veberhênanên hardware yên biha bigihîjin çavkaniyên komputerê yên performansa bilind. Di vê bersivê de, em ê lêkolîn bikin ka karûbarên ewr çawa dikarin ji bo meşandina hesabên fêrbûna kûr li ser GPU-yê werin bikar anîn,
PyTorch ji pirtûkxaneyên fêrbûna kûr ên din ên mîna TensorFlow di warê karanîna hêsan û bilez de çawa cûda dibe?
PyTorch û TensorFlow du pirtûkxaneyên fêrbûna kûr a populer in ku di warê îstîxbarata sûnî de kelek girîng bidest xistine. Dema ku her du pirtûkxane ji bo avakirin û perwerdekirina torên neuralî yên kûr amûrên hêzdar pêşkêş dikin, ew di warê karanîna hêsan û bilez de cûda dibin. Di vê bersivê de, em ê van cûdahiyan bi berfirehî lêkolîn bikin. Hêsanîya
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Pêşkêş, Destpêka fêrbûna kûr a bi Python û Pytorch re, Nirxandina îmtîhanê