TensorFlow د ماشین زده کړې او ژورې زده کړې دندو لپاره یو پیاوړی او په پراخه کچه کارول شوي د خلاصې سرچینې چوکاټ دی. دا د دودیز Python برنامه کولو په پرتله د پام وړ ګټې وړاندیز کوي کله چې د محاسبې پروسې اصلاح کولو خبره راځي. پدې ځواب کې ، موږ به دا اصلاحونه وپلټئ او تشریح به یې کړو ، د دې په اړه هراړخیز پوهه چمتو کړو چې څنګه TensorFlow د کمپیوټري فعالیت وده کوي.
1. د ګراف پر بنسټ محاسبه:
په TensorFlow کې یو له مهمو اصلاحونو څخه د دې د ګراف پر بنسټ د محاسبې ماډل دی. د سمدستي عملیاتو اجرا کولو پرځای ، TensorFlow یو کمپیوټري ګراف رامینځته کوي چې د ټول محاسبې پروسې استازیتوب کوي. دا ګراف د نوډونو څخه جوړ دی چې د عملیاتو او څنډو استازیتوب کوي چې د دې عملیاتو ترمینځ د معلوماتو انحصار استازیتوب کوي. د ګراف په جوړولو سره، TensorFlow د دې وړتیا ترلاسه کوي چې په مؤثره توګه محاسبې اصلاح او موازي کړي.
2. اتوماتیک توپیر:
د TensorFlow اتوماتیک توپیر یو بل مهم اصلاح دی چې د ګریډینټ مؤثره محاسبه وړوي. ګریډینټونه د ژورې زده کړې ماډلونو روزنې لپاره اړین دي چې تخنیکونه لکه بیک پروپاګیشن کاروي. TensorFlow په اوتومات ډول د کمپیوټري ګراف درجې په محاسبه کې دخیل متغیرونو ته په پام سره محاسبه کوي. دا اتوماتیک توپیر پراختیا کونکي په لاسي ډول د پیچلي تدریجي محاسبې ترلاسه کولو او پلي کولو څخه خوندي کوي ، پروسه خورا مؤثره کوي.
3. د ټینسر استازیتوب:
TensorFlow د ټینسر مفهوم معرفي کوي، کوم چې څو اړخیزه صفونه دي چې په کمپیوټرونو کې د معلوماتو استازیتوب کولو لپاره کارول کیږي. د ټینسرونو په کارولو سره، TensorFlow کولی شي په CPUs او GPUs کې د مؤثره محاسبې ترسره کولو لپاره خورا مطلوب خطي الجبرا کتابتونونه لکه Intel MKL او NVIDIA cuBLAS ګټه پورته کړي. دا کتابتونونه په ځانګړي ډول ډیزاین شوي ترڅو موازي او د هارډویر سرعت څخه ګټه پورته کړي، په پایله کې د پیتون د دودیز پروګرامونو په پرتله د پام وړ سرعت پرمختګونه.
4. د هارډویر سرعت:
TensorFlow د ځانګړو پروسیسرونو لکه GPUs (ګرافیک پروسس کولو واحدونو) او TPUs (ټینسر پروسس کولو واحدونو) په کارولو سره د هارډویر سرعت لپاره ملاتړ چمتو کوي. GPUs په ځانګړي ډول د ژورې زده کړې دندو لپاره مناسب دي ځکه چې د دوی وړتیا لري چې په لوی مقدار ډیټا کې موازي محاسبې ترسره کړي. د GPUs سره د TensorFlow ادغام د کمپیوټري ګړندي او ډیر موثر اجرا کولو ته اجازه ورکوي ، چې د پام وړ فعالیت لاسته راوړنې لامل کیږي.
5. توزیع شوي کمپیوټري:
د TensorFlow لخوا وړاندیز شوی بل اصلاح د کمپیوټر ویش دی. TensorFlow د ډیرو وسیلو، ماشینونو، یا حتی د ماشینونو کلسترونو کې د کمپیوټرو ویشلو توان ورکوي. دا د محاسبې موازي اجرا کولو ته اجازه ورکوي، کوم چې کولی شي د لوی پیمانه ماډلونو لپاره د روزنې ټول وخت کم کړي. د کاري بار په ویشلو سره، TensorFlow کولی شي د ډیری سرچینو ځواک وکاروي، د محاسبې پروسې اصلاح کولو ته وده ورکړي.
د دې اصلاح کولو روښانه کولو لپاره، راځئ چې یو مثال په پام کې ونیسو. فرض کړئ چې موږ د ژور عصبي شبکې ماډل لرو چې په TensorFlow کې پلي کیږي. د TensorFlow د ګراف پر بنسټ محاسبه کولو سره، د ماډل عملیات په اغیزمنه توګه تنظیم او اجرا کیدی شي. برسیره پردې، د TensorFlow اتوماتیک توپیر کولی شي د پراختیا کونکي څخه لږترلږه هڅې سره د ماډل روزنې لپاره اړین تدریجي محاسبه کړي. د TensorFlow لخوا چمتو شوي د ټینسر نمایندګي او د هارډویر سرعت په GPUs کې مؤثره محاسبه وړوي، چې د ګړندي روزنې وختونه رامینځته کوي. په نهایت کې ، په ډیری ماشینونو کې د محاسبې توزیع کولو سره ، TensorFlow کولی شي ماډل په توزیع شوي ډول وروزي ، د روزنې عمومي وخت نور هم کم کړي.
TensorFlow د ګراف پراساس محاسبه ، اتوماتیک توپیر ، د ټینسر نمایندګي ، هارډویر سرعت ، او توزیع شوي کمپیوټري له لارې د دودیز Python برنامې په پرتله د محاسبې پروسه غوره کوي. دا اصلاح کول په ټولیز ډول د کمپیوټرونو فعالیت او موثریت ته وده ورکوي، TensorFlow د ژورې زده کړې دندو لپاره غوره انتخاب جوړوي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره:
- ایا کیراس د TFlearn په پرتله د ژورې زده کړې TensorFlow کتابتون دی؟
- په TensorFlow 2.0 او وروسته کې، ناستې نور په مستقیم ډول نه کارول کیږي. ایا د دوی کارولو لپاره کوم دلیل شتون لري؟
- یو ګرم کوډ کول څه شی دی؟
- د SQLite ډیټابیس سره د پیوستون رامینځته کولو او د کرسر څیز رامینځته کولو هدف څه دی؟
- د چیټ بوټ ډیټابیس جوړښت رامینځته کولو لپاره چمتو شوي پایتون کوډ سنیپټ کې کوم ماډلونه وارد شوي؟
- ځینې کلیدي ارزښت لرونکي جوړه کوم دي چې د ډیټا څخه ایستل کیدی شي کله چې دا د چیټ بوټ لپاره په ډیټابیس کې ذخیره کوي؟
- په ډیټابیس کې د اړونده معلوماتو ذخیره کول څنګه د لوی مقدار ډیټا اداره کولو کې مرسته کوي؟
- د چیټ بوټ لپاره د ډیټابیس رامینځته کولو هدف څه دی؟
- ځینې ملاحظات څه دي کله چې د پوستې غوره کول او د بیم چوکۍ تنظیم کول او د چیټ بوټ د انفرنس پروسې کې د هر انپټ ژباړې شمیر؟
- ولې دا مهمه ده چې په دوامداره توګه د چیټ بوټ فعالیت کې ضعفونه و ازموئ او وپیژنئ؟
د TensorFlow سره په EITC/AI/DLTF ژورې زده کړې کې نورې پوښتنې او ځوابونه وګورئ