TensorFlow 2.0 болон түүнээс хойшхи хувилбаруудад сешнүүдийг шууд ашиглахаа больсон. Тэдгээрийг ашиглах шалтгаан бий юу?

TensorFlow 2.0 болон түүнээс хойшхи хувилбаруудад TensorFlow-ийн өмнөх хувилбаруудын үндсэн элемент байсан сессийн тухай ойлголт хуучирсан. График эсвэл графикийн хэсгүүдийг гүйцэтгэхэд TensorFlow 1.x-д сессийг ашигласан бөгөөд энэ нь тооцоолол хаана, хэзээ хийгдэхийг хянах боломжийг олгодог. Гэсэн хэдий ч TensorFlow 2.0-ийг нэвтрүүлснээр гүйцэтгэлийн хүсэл эрмэлзэл нэмэгдэв

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

Яагаад TensorFlow 2.0-ээс сешнүүдийг устгасан бэ?

TensorFlow 2.0-д сеанс гэсэн ойлголтыг идэвхгүй гүйцэтгэхийн тулд хассан, учир нь хүсэл эрмэлзэлтэйгээр гүйцэтгэх нь үйлдлүүдийг шуурхай үнэлж, дибаг хийхэд хялбар болгож, үйл явцыг илүү ойлгомжтой, Pythonic болгодог. Энэ өөрчлөлт нь TensorFlow хэрхэн ажиллаж, хэрэглэгчидтэй харилцах харилцаанд томоохон өөрчлөлтийг харуулж байна. TensorFlow 1.x-д сешнүүдийг ашигладаг байсан

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

TensorFlow өгөгдлийн багцыг TensorFlow 2.0 дээр ашиглахын давуу тал юу вэ?

TensorFlow өгөгдлийн багцууд нь TensorFlow 2.0-д олон давуу талыг санал болгодог бөгөөд энэ нь хиймэл оюун ухааны (AI) салбарт өгөгдөл боловсруулах, загварчлах сургалтын үнэ цэнэтэй хэрэгсэл болгодог. Эдгээр давуу талууд нь үр ашиг, уян хатан байдал, ашиглахад хялбар байдлыг чухалчилдаг TensorFlow мэдээллийн багцын дизайны зарчмуудаас үүдэлтэй. Энэ хариултанд бид түлхүүрийг судлах болно

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

TensorFlow 2.0 дахь түгээлтийн стратеги API гэж юу вэ, энэ нь хуваарилагдсан сургалтыг хэрхэн хялбаршуулдаг вэ?

TensorFlow 2.0 дахь түгээлтийн стратегийн API нь олон төхөөрөмж болон машинуудад тооцооллыг түгээх, масштаблах өндөр түвшний интерфейсээр хангаснаар хуваарилагдсан сургалтыг хялбаршуулдаг хүчирхэг хэрэгсэл юм. Энэ нь хөгжүүлэгчдэд загвараа илүү хурдан, үр дүнтэй сургахын тулд олон GPU эсвэл бүр олон машинуудын тооцооллын хүчийг хялбархан ашиглах боломжийг олгодог. Тархсан

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

TensorFlow 2.0 нь өөр өөр платформ дээр байршуулахыг хэрхэн дэмждэг вэ?

TensorFlow 2.0, алдартай нээлттэй эхийн машин сургалтын тогтолцоо нь өөр өөр платформ дээр байрлуулахад найдвартай дэмжлэг үзүүлдэг. Энэхүү дэмжлэг нь ширээний компьютер, сервер, хөдөлгөөнт төхөөрөмж, тэр ч байтугай суулгагдсан систем гэх мэт төрөл бүрийн төхөөрөмж дээр машин сургалтын загваруудыг нэвтрүүлэхэд чухал ач холбогдолтой юм. Энэ хариултанд бид TensorFlow-ийн янз бүрийн аргуудыг судлах болно

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , , , , ,

TensorFlow 2.0-ийн гол онцлогууд нь түүнийг хэрэглэхэд хялбар, машин сургалтын хүчирхэг хүрээ болгодог вэ?

TensorFlow 2.0 нь Google-ийн хөгжүүлсэн машин сургалтын болон гүнзгий суралцахад зориулагдсан түгээмэл бөгөөд өргөн хэрэглэгддэг нээлттэй эхийн хүрээ юм. Энэ нь хиймэл оюун ухааны салбар дахь янз бүрийн хэрэглээнд ашиглахад хялбар, хүчирхэг болгодог хэд хэдэн үндсэн функцуудыг санал болгодог. Энэ хариултанд бид эдгээр гол шинж чанаруудыг нарийвчлан судалж, тэдгээрийг тодруулах болно

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , ,

Хэрэв хөрвүүлэх процесс таны кодын зарим функцийг шинэчлэх боломжгүй бол та яах ёстой вэ?

TensorFlow 2.0-д одоо байгаа кодоо шинэчлэх үед хөрвүүлэх процесс автоматаар шинэчлэх боломжгүй зарим функцтэй тулгарах магадлалтай. Ийм тохиолдолд та энэ асуудлыг шийдэж, кодоо амжилттай шинэчлэхийн тулд хэд хэдэн алхам хийж болно. 1. TensorFlow 2.0-ийн өөрчлөлтийг ойлгох: оролдохоос өмнө

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

Та TensorFlow 2 скриптийг TensorFlow 1.12 урьдчилан харах скрипт болгон хөрвүүлэхийн тулд TF шинэчлэх V2.0 хэрэгслийг хэрхэн ашиглах вэ?

TensorFlow 1.12 скриптийг TensorFlow 2.0 урьдчилан харах скрипт болгон хөрвүүлэхийн тулд та TF Upgrade V2 хэрэгслийг ашиглаж болно. Энэхүү хэрэгсэл нь TensorFlow 1.x кодыг TensorFlow 2.0 болгон шинэчлэх үйл явцыг автоматжуулахад зориулагдсан бөгөөд хөгжүүлэгчид одоо байгаа кодын баазыг шилжүүлэхэд хялбар болгодог. TF Upgrade V2 хэрэгсэл нь командын мөрийн интерфейсээр хангадаг

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

TensorFlow 2 дээрх TF шинэчлэх V2.0 хэрэглүүрийн зорилго юу вэ?

TensorFlow 2 дахь TF шинэчлэх V2.0 хэрэгслийн зорилго нь хөгжүүлэгчдэд одоо байгаа кодыг TensorFlow 1.x-ээс TensorFlow 2.0 болгон шинэчлэхэд туслах явдал юм. Энэ хэрэгсэл нь TensorFlow-ийн шинэ хувилбартай нийцтэй байдлыг баталгаажуулж кодыг өөрчлөх автоматжуулсан арга юм. Энэ нь кодыг шилжүүлэх, багасгах үйл явцыг хялбарчлах зорилготой юм

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,

TensorFlow 2.0 нь Keras болон Eager Execution-ийн онцлогуудыг хэрхэн хослуулсан бэ?

TensorFlow-ийн хамгийн сүүлийн хувилбар болох TensorFlow 2.0 нь Keras болон Eager Execution-ийн онцлогуудыг хослуулан хэрэглэхэд илүү ээлтэй, үр ашигтай гүнзгий сургалтын тогтолцоог бий болгодог. Keras нь өндөр түвшний мэдрэлийн сүлжээний API бөгөөд Eager Execution нь үйл ажиллагааг шууд үнэлэх боломжийг олгодог бөгөөд TensorFlow-ийг илүү интерактив, ойлгомжтой болгодог. Энэхүү хослол нь хөгжүүлэгчид болон судлаачдад хэд хэдэн ашиг тус авчирдаг.

Доор тэмдэглэгдсэн: , , , , ,