TensorFlow د خلاصې سرچینې سافټویر کتابتون دی چې د ګوګل دماغ ټیم لخوا د شمیرې محاسبې او ماشین زده کړې دندو لپاره رامینځته شوی. دې د ژورې زده کړې په برخه کې د دې د استقامت، پیمانه کولو، او کارولو اسانتیا له امله د پام وړ شهرت ترلاسه کړی. TensorFlow د ماشین زده کړې ماډلونو جوړولو او پلي کولو لپاره یو جامع ایکوسیستم چمتو کوي، په ژورو عصبي شبکو باندې د ځانګړي ټینګار سره.
د دې په اصل کې، TensorFlow د کمپیوټري ګراف د مفهوم پر بنسټ والړ دی، کوم چې د ریاضیاتي عملیاتو یا بدلونونو لړۍ استازیتوب کوي چې د محصول تولید لپاره د ان پټ ډیټا لپاره پلي کیږي. ګراف د نوډونو څخه جوړ دی، کوم چې د عملیاتو استازیتوب کوي، او څنډې، کوم چې د معلوماتو استازیتوب کوي چې د عملیاتو تر مینځ تیریږي. دا د ګراف پراساس چلند TensorFlow ته اجازه ورکوي چې په اغیزمنه توګه په ډیری وسیلو لکه CPUs یا GPUs کې محاسبه توزیع کړي او حتی په ډیری ماشینونو کې د توزیع شوي کمپیوټر چاپیریال کې.
د TensorFlow یو له مهمو ځانګړتیاو څخه د اتوماتیک توپیر لپاره د هغې ملاتړ دی، کوم چې د ژورو عصبي شبکو روزنې لپاره د تدریجي اغیزمنه محاسبه وړوي لکه د بیک پروپاګیشن تخنیکونو په کارولو سره. دا د تدریجي نزول پروسې له لارې د عصبي شبکې پیرامیټرو اصلاح کولو لپاره خورا مهم دی ، کوم چې په تکراري ډول د پیرامیټرونو تنظیم کول شامل دي ترڅو د ضایع فعالیت کم کړي چې د وړاندوینې شوي محصولاتو او ریښتیني محصولاتو ترمینځ توپیر اندازه کوي.
TensorFlow د Keras په نوم د لوړې کچې API وړاندې کوي، کوم چې د ژورو عصبي شبکو د جوړولو او روزنې پروسه ساده کوي. کیراس کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د ساده او رواني ترکیب په کارولو سره د عصبي شبکې جوړښت تعریف کړي ، او د دمخه تعریف شوي پرتونو او د فعالیت فعالیت پراخه لړۍ چمتو کوي چې د پیچلي ماډلونو رامینځته کولو لپاره په اسانۍ سره یوځای کیدی شي. کیراس کې د اصلاح کولو مختلف الګوریتمونه هم شامل دي، لکه د سټوچیسټیک ګریډینټ نزول او آدم، چې د شبکې روزلو لپاره کارول کیدی شي.
د دې اصلي فعالیت سربیره ، TensorFlow یو لړ وسیلې او کتابتونونه هم وړاندې کوي چې د ژورې زده کړې ماډلونو سره کار کول اسانه کوي. د مثال په توګه، د TensorFlow ډیټا ان پټ پایپ لاین کاروونکو ته اجازه ورکوي چې په مؤثره توګه لوی ډیټاسیټونه بار او پری پروسس کړي، او د دې لید وسیلې په عصبي شبکه کې د زده شوي نمایشونو تحلیل او تفسیر وړوي. TensorFlow د توزیع شوي روزنې لپاره هم ملاتړ چمتو کوي، کاروونکو ته اجازه ورکوي چې خپل ماډلونه د ماشینونو لوی کلسترونو ته د لوی ډیټاسیټونو روزنې لپاره اندازه کړي.
TensorFlow د عصبي شبکو د جوړولو او روزنې لپاره د ځواکمن او انعطاف وړ چوکاټ چمتو کولو له لارې ژورې زده کړې کې مهم رول لوبوي. د دې کمپیوټري ګراف پراساس چلند ، د اتوماتیک توپیر لپاره ملاتړ ، او د لوړې کچې API دا د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د څیړونکو او متخصصینو لپاره غوره انتخاب ګرځوي.
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