TensorFlow нь Google Brain багийн тоон тооцоолол болон машин сургалтын ажилд зориулан боловсруулсан нээлттэй эхийн програм хангамжийн номын сан юм. Энэ нь олон талт байдал, өргөтгөх боломжтой, ашиглахад хялбар зэргээс шалтгаалан гүнзгий сургалтын салбарт ихээхэн алдартай болсон. TensorFlow нь гүн мэдрэлийн сүлжээнд онцгой анхаарал хандуулж, машин сургалтын загваруудыг бүтээх, ашиглах цогц экосистемийг хангадаг.
Үндсэндээ TensorFlow нь гаралт гаргахын тулд оролтын өгөгдөлд хэрэглэгддэг хэд хэдэн математикийн үйлдлүүд эсвэл хувиргалтыг илэрхийлдэг тооцооллын графикийн үзэл баримтлалд суурилдаг. График нь үйлдлүүдийг илэрхийлэх зангилаа, үйлдлүүдийн хооронд урсах өгөгдлийг илэрхийлдэг ирмэгүүдээс бүрдэнэ. Энэхүү графикт суурилсан арга нь TensorFlow-д тооцооллыг CPU эсвэл GPU гэх мэт олон төхөөрөмж, тэр ч байтугай тархсан тооцоолох орчинд олон машин хооронд үр ашигтайгаар түгээх боломжийг олгодог.
TensorFlow-ийн гол онцлогуудын нэг нь автоматаар ялгах дэмжлэг бөгөөд энэ нь гүн мэдрэлийн сүлжээг сургах градиентийг үр ашигтай тооцоолох боломжийг олгодог. Энэ нь градиент буурах процессоор мэдрэлийн сүлжээний параметрүүдийг оновчтой болгоход чухал ач холбогдолтой бөгөөд энэ нь урьдчилан таамагласан гаралт болон бодит гаралтын хоорондох зөрүүг хэмжих алдагдлын функцийг багасгахын тулд параметрүүдийг давталттайгаар тохируулах явдал юм.
TensorFlow нь Keras хэмээх өндөр түвшний API-г өгдөг бөгөөд энэ нь гүн мэдрэлийн сүлжээг бий болгох, сургах үйл явцыг хялбаршуулдаг. Keras нь хэрэглэгчдэд энгийн бөгөөд ойлгомжтой синтакс ашиглан мэдрэлийн сүлжээний архитектурыг тодорхойлох боломжийг олгодог бөгөөд нарийн төвөгтэй загваруудыг бий болгоход хялбар хослуулж болох өргөн хүрээний урьдчилан тодорхойлсон давхаргууд болон идэвхжүүлэх функцуудыг өгдөг. Керас нь сүлжээг сургахад ашиглаж болох стохастик градиент удам, Адам зэрэг олон төрлийн оновчтой оновчтой алгоритмуудыг агуулдаг.
TensorFlow нь үндсэн функцээс гадна гүнзгий суралцах загваруудтай ажиллахад хялбар болгох олон төрлийн хэрэгсэл, сангуудыг санал болгодог. Жишээлбэл, TensorFlow-ийн өгөгдөл оруулах дамжуулах хоолой нь хэрэглэгчдэд том өгөгдлийн багцыг үр дүнтэй ачаалж, урьдчилан боловсруулах боломжийг олгодог бөгөөд түүний дүрслэх хэрэгслүүд нь мэдрэлийн сүлжээн дэх сурсан дүрслэлд дүн шинжилгээ хийх, тайлбарлах боломжийг олгодог. TensorFlow нь тархсан сургалтанд дэмжлэг үзүүлж, хэрэглэгчдэд асар том өгөгдлийн багц дээр сургалт явуулахын тулд загвараа том кластерт машин болгох боломжийг олгодог.
TensorFlow нь мэдрэлийн сүлжээг бий болгох, сургах хүчирхэг, уян хатан тогтолцоог бүрдүүлснээр гүнзгий суралцахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Тооцооллын графикт суурилсан арга барил, автоматаар ялгах дэмжлэг, өндөр түвшний API нь хиймэл оюун ухааны салбарын судлаачид болон дадлагажигчдад хамгийн тохиромжтой сонголт болгодог.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах:
- Keras нь TFlearn-аас илүү гүнзгий сургалтын TensorFlow номын сан мөн үү?
- TensorFlow 2.0 болон түүнээс хойшхи хувилбаруудад сешнүүдийг шууд ашиглахаа больсон. Тэдгээрийг ашиглах шалтгаан бий юу?
- Нэг халуун кодчилол гэж юу вэ?
- SQLite мэдээллийн сантай холбоо тогтоож, курсорын объект үүсгэх зорилго нь юу вэ?
- Өгөгдсөн Python кодын хэсэгчилсэн хэсэгт чатботын мэдээллийн сангийн бүтцийг бий болгоход ямар модулиудыг импортолсон бэ?
- Мэдээллийг чатботт зориулсан мэдээллийн санд хадгалахдаа ямар түлхүүр-утга хосуудыг хасч болох вэ?
- Холбогдох мэдээллийг мэдээллийн санд хадгалах нь их хэмжээний өгөгдлийг удирдахад хэрхэн тусалдаг вэ?
- Чатботт зориулсан мэдээллийн сан үүсгэх зорилго нь юу вэ?
- Чатботын дүгнэлт хийх явцад хяналтын цэгийг сонгох, цацрагийн өргөн болон оролт бүрт орчуулах тоог тохируулахдаа юуг анхаарах вэ?
- Чатботын гүйцэтгэлийн сул талыг байнга шалгаж, тодорхойлох нь яагаад чухал вэ?
TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF Deep Learning-д илүү олон асуулт, хариултыг үзээрэй