TensorBoard یوه پیاوړې وسیله ده چې د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د مختلف ماډلونو فعالیت لید او پرتله کولو کې خورا مرسته کوي ، په ځانګړي توګه د پایتون ، ټینسر فلو ، او کیرا په کارولو سره د ژورې زده کړې په ډګر کې. دا د روزنې او ارزونې پرمهال د عصبي شبکو چلند تحلیل او پوهیدو لپاره هراړخیز او رواني انٹرفیس چمتو کوي. د TensorBoard په کارولو سره، څیړونکي او متخصصین کولی شي د دوی د ماډلونو متحرکاتو په اړه ارزښتناکه بصیرت ترلاسه کړي، باخبره پریکړې وکړي، او د دوی د ژورې زده کړې کاري جریان غوره کړي.
د TensorBoard یو له لومړنیو ګټو څخه د روزنې پروسې لیدلو وړتیا ده. د روزنې پړاو په جریان کې، د ماډل فعالیت په دوامداره توګه څارل کیږي او ثبت کیږي. TensorBoard کاروونکو ته اجازه ورکوي چې په اسانۍ سره د وخت په تیریدو سره مختلف میټریکونه لکه ضایع او دقت تعقیب او لید کړي. دا لیدونه د دې په اړه روښانه او لنډه کتنه وړاندې کوي چې ماډل څنګه په پرله پسې روزنیز تکرارونو یا دورونو کې زده کړه او وده کوي. په دې میټریکونو کې د رجحاناتو او نمونو په نظر کې نیولو سره، څیړونکي کولی شي احتمالي مسلې وپیژني، لکه ډیر فټینګ یا کم فټینګ، او د دوی د حل لپاره مناسب ګامونه پورته کړي. د مثال په توګه، که چیرې د زیان منحني پلیټوس یا زیاتوالی پیل شي، دا ښایي دا په ګوته کړي چې ماډل د تمې سره سم نه بدلیږي، په معمارۍ یا هایپرپرامیټرونو کې د سمون اړتیا هڅوي.
سربیره پردې، TensorBoard د لید لید وسیلو لړۍ وړاندې کوي چې کاروونکو ته دا وړتیا ورکوي چې د دوی ماډلونو داخلي کارونو ته ژور معلومات ورکړي. یو داسې وسیله د ګراف لید دی، کوم چې د ماډل جوړښت ګرافیکي استازیتوب وړاندې کوي. دا لید په ځانګړې توګه د پیچلو جوړښتونو لپاره ګټور دی، ځکه چې دا کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د مختلفو پرتونو ترمنځ اړیکې معاینه کړي او په شبکه کې د معلوماتو جریان پوه کړي. د ګراف په لیدلو سره، څیړونکي کولی شي په اسانۍ سره د ماډل ډیزاین کې احتمالي خنډونه یا د پرمختګ ساحې وپیژني.
د TensorBoard بله پیاوړې ځانګړتیا د دې وړتیا ده چې د سرایتونو لیدلو وړ وي. سرایت کول د لوړ ابعادي ډیټا ټیټ ابعاد نمایشونه دي ، لکه عکسونه یا متن ، چې د مثالونو ترمینځ معنی لرونکي اړیکې نیسي. TensorBoard کولی شي دا سرایتونه په 2D یا 3D ځای کې وړاندې کړي، کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د مختلف ډیټا پوائنټونو ترمنځ اړیکې په لید کې وپلټي او تحلیل کړي. دا لید د طبیعي ژبې پروسس کولو یا د عکس طبقه بندي کولو په کارونو کې خورا ګټور کیدی شي ، چیرې چې د مثالونو ترمینځ د ورته والي او توپیر پوهیدل خورا مهم دي.
د روزنې پروسې او ماډل جوړښت لیدلو سربیره، TensorBoard د ډیری ماډلونو پرتله کول اسانه کوي. د TensorBoard سره، کاروونکي کولی شي په ورته ګراف کې مختلف منډې یا تجربې پورته کړي، دا د دوی د فعالیت سره سره پرتله کول اسانه کوي. دا وړتیا څیړونکو ته وړتیا ورکوي چې د ماډل فعالیت باندې د مختلف هایپرپرامیټرونو ، معمارۍ ، یا روزنې ستراتیژیو اغیزې ارزونه وکړي. د مختلف ماډلونو میټریکونو او رجحاناتو په لید سره پرتله کولو سره، څیړونکي کولی شي ارزښتناکه بصیرت ترلاسه کړي چې کوم عوامل د غوره فعالیت سره مرسته کوي او د ماډل انتخاب او اصلاح کولو په اړه باخبره پریکړې وکړي.
د لنډیز کولو لپاره، TensorBoard یوه پیاوړې وسیله ده چې د ژورې زده کړې په ساحه کې د مختلف ماډلونو فعالیت تحلیل او پرتله کولو لپاره د لید وړتیاوو لړۍ وړاندې کوي. دا د روزنې میټریکونو لیدو ، د ماډل جوړښتونو معاینه کولو ، امبیډینګونو سپړلو ، او ډیری ماډلونو پرتله کولو لپاره یو هوښیار انٹرفیس چمتو کوي. د TensorBoard څخه ترلاسه شوي بصیرت په کارولو سره، څیړونکي او متخصصین کولی شي د دوی ژورې زده کړې کاري فلو ته وده ورکړي، د ماډل فعالیت ښه کړي، او باخبره پریکړې وکړي.
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