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 загварыг ашиглах боломжийг олгоход чухал ач холбогдолтой юм. Энэ хариултанд бид TensorFlow 2.0 нь өөр өөр платформ дээр байрлуулахад туслах янз бүрийн арга замыг судлах болно.
TensorFlow 2.0-ийн гол онцлогуудын нэг бол түүний сайжруулсан загварт үйлчлэх чадвар юм. TensorFlow үйлчилгээ нь TensorFlow загваруудад зориулагдсан тусгай үйлчилгээний систем нь хэрэглэгчдэд өөрсдийн загвараа үйлдвэрлэлийн орчинд хялбархан байрлуулах боломжийг олгодог. Энэ нь онлайн болон багцын таамаглалыг аль алиныг нь дэмждэг уян хатан архитектурыг бий болгож, бодит цагийн дүгнэлт хийх, түүнчлэн том хэмжээний багц боловсруулах боломжийг олгодог. TensorFlow Serving нь мөн загварын хувилбарыг дэмждэг бөгөөд олон загвартай зэрэг ажиллах боломжтой бөгөөд энэ нь үйлдвэрлэлийн нөхцөлд загварыг шинэчлэх, удирдахад хялбар болгодог.
TensorFlow 2.0-ийн байршуулалтын дэмжлэгийн бас нэг чухал тал бол янз бүрийн платформ болон програмчлалын хэлтэй нийцтэй байх явдал юм. TensorFlow 2.0 нь Python, C++, Java, Go зэрэг хэд хэдэн програмчлалын хэлэнд зориулсан API-уудыг хангадаг бөгөөд үүнийг өргөн хүрээний хөгжүүлэгчдэд ашиглах боломжтой болгодог. Энэхүү хэлний дэмжлэг нь TensorFlow загваруудыг одоо байгаа програм хангамжийн системд саадгүй нэгтгэх боломжийг олгож, платформд зориулсан програмуудыг хөгжүүлэх боломжийг олгодог.
Цаашилбал, TensorFlow 2.0 нь GPU болон TPU гэх мэт янз бүрийн техник хангамжийн хурдасгуур дээр байрлуулахад дэмжлэг үзүүлдэг. Эдгээр хурдасгуурууд нь сургалт, дүгнэлт хийх үйл явцыг ихээхэн хурдасгаж, нөөц хязгаарлагдмал төхөөрөмж дээр загваруудыг ашиглах боломжтой болгодог. TensorFlow 2.0 нь tf.distribute.Strategy зэрэг өндөр түвшний API-уудыг хангадаг бөгөөд энэ нь кодонд өргөн хүрээтэй өөрчлөлт оруулах шаардлагагүйгээр техник хангамжийн хурдасгуурыг хялбархан ашиглах боломжийг олгодог.
Нэмж дурдахад TensorFlow 2.0 нь хөдөлгөөнт болон суулгагдсан төхөөрөмж дээр машин сургалтын загваруудыг байрлуулах тусгай хүрээ болох TensorFlow Lite-ийг танилцуулж байна. TensorFlow Lite нь ухаалаг гар утас, IoT төхөөрөмж гэх мэт тооцооллын нөөц хязгаарлагдмал төхөөрөмжүүд дээр үр ашигтай ажиллах загваруудыг оновчтой болгодог. Энэ нь загвар хөрвүүлэлт, тоо хэмжээ, оновчлолын хэрэгслээр хангадаг бөгөөд загваруудыг олон төрлийн гар утасны платформ дээр байрлуулах боломжтой болгодог.
Цаашилбал, TensorFlow 2.0 нь Google Cloud Platform (GCP) болон Amazon Web Services (AWS) зэрэг үүлэн платформ дээр байршуулахыг дэмждэг. TensorFlow Extended (TFX) нь TensorFlow загваруудыг өргөн цар хүрээтэй нэвтрүүлэхэд зориулагдсан үйлдвэрлэлд бэлэн платформ бөгөөд үүлэн платформтой уялдаа холбоотой байж, машин сургалтын шугам сүлжээг барьж, байрлуулахад төгсгөл хүртэл дэмжлэг үзүүлдэг. TFX нь хэрэглэгчдэд загваруудыг түгээх хэлбэрээр сургах, загварын хувилбаруудыг удирдах, үүлэнд суурилсан үйлчилгээний системд загваруудыг хялбархан байрлуулах боломжийг олгодог.
TensorFlow 2.0 нь өөр өөр платформ дээр байрлуулахад зориулсан цогц дэмжлэгийг санал болгодог. Түүний сайжруулсан загвар үйлчилгээний чадвар, олон програмчлалын хэлтэй нийцтэй байдал, техник хангамжийн хурдасгуурын дэмжлэг, TensorFlow Lite, TFX зэрэг тусгай хүрээ зэрэг нь түүнийг янз бүрийн орчинд машин сургалтын загваруудыг ашиглах хүчирхэг хэрэгсэл болгодог. Эдгээр боломжуудыг ашигласнаар хөгжүүлэгчид өөрсдийн TensorFlow загваруудаа өөр өөр платформ дээр хялбархан байрлуулж, янз бүрийн салбарт машин сургалтын аргыг өргөнөөр нэвтрүүлэх боломжийг олгодог.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Хэрхэн оруулах давхаргыг ашиглан үгсийг вектор болгон дүрслэх графикт тохирох тэнхлэгүүдийг автоматаар хуваарилах вэ?
- CNN-д хамгийн их нөөц бүрдүүлэх зорилго юу вэ?
- Хувирмал мэдрэлийн сүлжээ (CNN) дахь шинж чанарыг задлах процессыг дүрсийг танихад хэрхэн ашигладаг вэ?
- TensorFlow.js дээр ажиллаж байгаа машин сургалтын загваруудад асинхрон сургалтын функцийг ашиглах шаардлагатай юу?
- TensorFlow Keras Tokenizer API үгийн хамгийн их тооны параметр хэд вэ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API-г хамгийн түгээмэл үгсийг олоход ашиглаж болох уу?
- TOCO гэж юу вэ?
- Машин сургалтын загвар дахь хэд хэдэн эрин үе ба загварыг ажиллуулахаас урьдчилан таамаглах нарийвчлалын хооронд ямар хамааралтай вэ?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын API-тай хөрш зэргэлдээх багц нь байгалийн график өгөгдөл дээр суурилсан сургалтын нэмэгдүүлсэн мэдээллийн багц үүсгэдэг үү?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын програмын хөршүүдийн API гэж юу вэ?
Бусад асуулт, хариултыг EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals-аас үзнэ үү