TensorFlow د خلاصې سرچینې کتابتون دی چې په پراخه کچه د ژورې زده کړې په برخه کې د عصبي شبکو په اغیزمنه توګه رامینځته کولو او روزنې لپاره کارول کیږي. دا د ګوګل دماغ ټیم لخوا رامینځته شوی او د ماشین زده کړې غوښتنلیکونو لپاره د انعطاف وړ او توزیع وړ پلیټ فارم چمتو کولو لپاره ډیزاین شوی. په ژوره زده کړه کې د TensorFlow موخه د پیچلو عصبي شبکو د جوړولو او پلي کولو پروسې ساده کول دي، څیړونکي او پراختیا کونکي توانوي چې د ټیټ کچې پلي کولو توضیحاتو پرځای د دوی ماډلونو ډیزاین او پلي کولو باندې تمرکز وکړي.
د TensorFlow یو له مهمو موخو څخه د کمپیوټري ګرافونو تعریف او اجرا کولو لپاره د لوړې کچې انٹرفیس چمتو کول دي. په ژوره زده کړه کې، یو کمپیوټري ګراف د ریاضياتي عملیاتو لړۍ څرګندوي چې په ټینسرونو کې ترسره کیږي، کوم چې د ډیټا څو اړخیزه لړۍ دي. TensorFlow کاروونکو ته اجازه ورکوي چې دا عملیات په سمبولیک ډول تعریف کړي، پرته له دې چې واقعیا یې اجرا کړي، او بیا د ګراف د اجرا کولو په اتوماتيک ډول د اصلاح کولو له لارې پایلې په اغیزمنه توګه محاسبه کړي. دا طریقه د خلاصون کچه چمتو کوي چې د پیچلي ریاضيکي ماډلونو او الګوریتمونو څرګندول اسانه کوي.
د TensorFlow بل مهم هدف د ژورې زده کړې دندو لپاره د توزیع شوي کمپیوټري فعالول دي. د ژورې زده کړې ماډلونه ډیری وختونه د پام وړ کمپیوټري سرچینو ته اړتیا لري، او TensorFlow کاروونکو ته اجازه ورکوي چې کمپیوټرونه په ډیری وسیلو لکه GPUs یا حتی ډیری ماشینونو کې توزیع کړي. دا توزیع شوي کمپیوټري وړتیا په لوی ډیټاسیټونو کې د لوی کچې ماډلونو روزنې لپاره خورا مهم دی ، ځکه چې دا کولی شي د روزنې وخت د پام وړ کم کړي. TensorFlow د توزیع شوي کمپیوټرونو اداره کولو لپاره د وسیلو او APIs سیټ چمتو کوي ، لکه د پیرامیټر سرورونه او توزیع شوي روزنې الګوریتمونه.
سربیره پردې ، TensorFlow د ګډو ژورو زده کړو دندو لپاره د دمخه جوړ شوي دندو او وسیلو پراخه لړۍ وړاندیز کوي. پدې کې د مختلف ډوله عصبي شبکې پرتونو رامینځته کولو دندې شاملې دي ، د فعالیت فعالیت ، د ضایع کیدو افعال ، او اصلاح کونکي. TensorFlow د اتوماتیک توپیر لپاره هم ملاتړ چمتو کوي، کوم چې د تدریجي پر بنسټ د اصلاح کولو الګوریتمونو په کارولو سره د عصبي شبکو روزنې لپاره اړین دی. سربیره پردې، TensorFlow د ژورې زده کړې اکوسیستم کې د نورو مشهور کتابتونونو او چوکاټونو سره مدغم کیږي، لکه Keras او TensorFlow Extended (TFX)، د دې وړتیاوې او کارونې نور هم وده کوي.
د ژورې زده کړې په برخه کې د TensorFlow هدف روښانه کولو لپاره، د انځور درجه بندي مثال په پام کې ونیسئ. TensorFlow د دې کار لپاره د ژورو عصبي عصبي شبکو (CNNs) تعریف او روزنې لپاره اسانه لار وړاندې کوي. کاروونکي کولی شي د شبکې جوړښت تعریف کړي، د پرتونو شمیر او ډول مشخص کړي، د فعالیت فعالیتونه، او نور پیرامیټونه. TensorFlow بیا د اصلي حسابونو پاملرنه کوي، لکه د مخکینۍ او شاته تبلیغ، د وزن تازه کول، او د تدریجي محاسبې، د CNN روزنې پروسه خورا ساده او ډیر اغیزمن کوي.
په ژوره زده کړه کې د TensorFlow موخه د عصبي شبکو د جوړولو او روزنې لپاره د ځواکمن او انعطاف وړ چوکاټ چمتو کول دي. دا د پیچلو ماډلونو پلي کولو پروسه ساده کوي ، د لوی پیمانه کارونو لپاره توزیع شوي کمپیوټري وړوي ، او د دمخه جوړ شوي دندو او وسیلو پراخه لړۍ وړاندیز کوي. د ټیټې کچې پلي کولو توضیحاتو په خلاصولو سره ، TensorFlow څیړونکو او پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي چې د ژورې زده کړې ماډلونو ډیزاین او تجربې باندې تمرکز وکړي ، د مصنوعي استخباراتو په برخه کې پرمختګ ګړندی کړي.
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