TensorBoard د TensorFlow لخوا چمتو شوي یو پیاوړی لید وسیله ده چې کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د دوی ژورې زده کړې ماډلونه تحلیل او اصلاح کړي. دا یو لړ ځانګړتیاوې او فعالیتونه وړاندې کوي چې د ژورې زده کړې ماډلونو فعالیت او موثریت ته وده ورکولو لپاره کارول کیدی شي. پدې ځواب کې، موږ به د ژورې زده کړې ماډل ځینې اړخونه وڅیړو چې د TensorBoard په کارولو سره مطلوب کیدی شي.
1. د ماډل ګراف لید: TensorBoard کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د دوی د ژورې زده کړې ماډل کمپیوټري ګراف وګوري. دا ګراف په ماډل کې د معلوماتو او عملیاتو جریان څرګندوي. د ماډل ګراف لیدلو سره، کاروونکي کولی شي د ماډل جوړښت په اړه ښه پوهه ترلاسه کړي او د اصلاح کولو احتمالي ساحې وپیژني. د مثال په توګه، دوی کولی شي بې ځایه یا غیر ضروري عملیات وپیژني، احتمالي خنډونه وپیژني، او د ماډل عمومي جوړښت اصلاح کړي.
2. روزنه او د اعتبار معیارونه: د روزنې پروسې په جریان کې، دا مهمه ده چې د ماډل فعالیت وڅیړئ او پرمختګ تعقیب کړئ. TensorBoard د مختلفو روزنې او تایید میټریکونو لکه ضایع، دقت، دقیقیت، یادولو، او F1 سکور د ننوتلو او لیدلو لپاره فعالیتونه وړاندې کوي. د دې میټریکونو په نظارت کولو سره ، کارونکي کولی شي وپیژني چې ایا ماډل ډیر مناسب یا کم فټینګ دی ، او د ماډل مطلوب کولو لپاره مناسب اقدامات وکړي. د مثال په توګه، دوی کولی شي هایپرپرامیټرونه تنظیم کړي، جوړښت بدل کړي، یا د منظم کولو تخنیکونه پلي کړي.
3. د Hyperparameter Tuning: TensorBoard د هایپرپرامیټرونو د ښه کولو لپاره کارول کیدی شي، کوم چې هغه پیرامیټونه دي چې د ماډل لخوا نه زده شوي مګر د کارونکي لخوا ترتیب شوي. د هایپرپرامیټر ټوننګ د ژورې زده کړې ماډلونو غوره کولو کې یو اړین ګام دی. TensorBoard د "HPARAMS" په نوم یو خصوصیت وړاندې کوي چې کاروونکو ته اجازه ورکوي چې مختلف هایپر پارامیټرونه او د دوی ورته ارزښتونه تعریف او تعقیب کړي. د مختلف هایپرپرامیټر ترتیبونو لپاره د ماډل فعالیت لیدو سره ، کارونکي کولی شي د هایپرپرامیټرونو غوره سیټ وپیژني چې د ماډل فعالیت اعظمي کوي.
4. امبیډنګ ویژولائزیشن: ایمبیډنګونه د لوړ ابعادي ډیټا ټیټ ابعاد نمایشونه دي. TensorBoard کاروونکو ته اجازه ورکوي چې په معنی ډول د ایمبیډینګونو لید وګوري. د ایمبیډینګونو لیدلو سره، کاروونکي کولی شي د مختلف ډیټا پوائنټونو ترمنځ اړیکو ته بصیرت ترلاسه کړي او کلسترونه یا نمونې وپیژني. دا په ځانګړي ډول د طبیعي ژبې پروسس کولو یا د عکس طبقه بندي کولو په کارونو کې ګټور کیدی شي ، چیرې چې د ډیټا پوائنټونو ترمینځ د سیمانټیک اړیکو پوهیدل د ماډل اصلاح کولو لپاره خورا مهم دي.
5. پروفایل کول او د فعالیت اصلاح: TensorBoard د پروفایل کولو فعالیت چمتو کوي چې کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د دوی ماډلونو فعالیت تحلیل کړي. کاروونکي کولی شي په ماډل کې د مختلف عملیاتو لخوا اخیستل شوي وخت تعقیب کړي او د فعالیت احتمالي خنډونه وپیژني. د ماډل د فعالیت په ښه کولو سره، کاروونکي کولی شي د روزنې وخت کم کړي او د ماډل عمومي موثریت ته وده ورکړي.
TensorBoard یو لړ ځانګړتیاوې او فعالیتونه وړاندې کوي چې د ژورې زده کړې ماډلونو غوره کولو لپاره کارول کیدی شي. د ماډل ګراف لید څخه نیولې د روزنې میټریکونو نظارت کولو ، د هایپرپرامیټرونو ټون کولو ، د ایمبیډینګونو لید لید او پروفایل کولو فعالیت پورې ، TensorBoard د ماډل اصلاح کولو لپاره د وسیلو پراخه سیټ وړاندیز کوي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/DLPTFK ژور زده کړه د پایټن ، ټینسرفلو او کیراس سره:
- په CNN کې د بشپړ وصل شوي پرت رول څه دی؟
- موږ څنګه د CNN ماډل روزنې لپاره معلومات چمتو کوو؟
- د CNNs په روزنه کې د بیک پروپاګیشن هدف څه دی؟
- حوض کول څنګه د ځانګړتیاو نقشو ابعاد کمولو کې مرسته کوي؟
- د قناعتي عصبي شبکو (CNNs) کې لومړني ګامونه کوم دي؟
- په ژورې زده کړې کې د "اچار" کتابتون کارولو هدف څه دی او تاسو څنګه کولی شئ د دې په کارولو سره د روزنې ډیټا خوندي او بار کړئ؟
- تاسو څنګه کولی شئ د روزنې ډیټا بدل کړئ ترڅو موډل د نمونې ترتیب پراساس د زده کړې نمونو څخه مخنیوی وکړئ؟
- ولې دا مهمه ده چې په ژورې زده کړې کې د روزنې ډیټاسیټ توازن وساتئ؟
- تاسو څنګه کولی شئ د cv2 کتابتون په کارولو سره ژورې زده کړې کې عکسونه له سره اندازه کړئ؟
- د Python، TensorFlow، او Keras په کارولو سره په ژورې زده کړې کې د ډیټا بارولو او پری پروسس کولو لپاره اړین کتابتونونه کوم دي؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/DLPTFK ژور زده کړه کې د Python، TensorFlow او Keras سره وګورئ