د Android لپاره TensorFlow Lite د TensorFlow لږ وزن لرونکی نسخه ده چې په ځانګړي ډول د ګرځنده او ایمبیډ شوي وسیلو لپاره ډیزاین شوې. دا په ابتدايي توګه په ګرځنده وسیلو کې د مخکینۍ روزل شوي ماشین زده کړې ماډلونو چلولو لپاره کارول کیږي ترڅو په اغیزمنه توګه د استخراج دندې ترسره کړي. TensorFlow Lite د ګرځنده پلیټ فارمونو لپاره مطلوب دی او هدف یې د ټیټ ځنډ او کوچني بائنری اندازې چمتو کول دي ترڅو د محدود کمپیوټري سرچینو سره په وسیلو کې د ماشین زده کړې ماډلونو ګړندي او اسانه اجرا وړ کړي.
د TensorFlow Lite یو له مهمو ځانګړتیاوو څخه دا دی چې دا یوازې د استخراج لپاره مطلوب دی. انفرنس د نوي ډیټا په اړه وړاندوینې کولو لپاره د روزل شوي ماشین زده کړې ماډل کارولو پروسې ته اشاره کوي. د ګرځنده غوښتنلیکونو په شرایطو کې، اټکل اصلي دنده ده چې د TensorFlow Lite اداره کولو لپاره ډیزاین شوی. دا پدې مانا ده چې TensorFlow Lite په مستقیم ډول په ګرځنده وسیلو کې د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې لپاره ندي.
د ماشین زده کړې ماډلونو روزنه عموما د پام وړ کمپیوټري سرچینو ته اړتیا لري، په ځانګړې توګه د پیچلو ماډلونو او لوی ډیټاسیټونو لپاره. د ماډل په روزنه کې د ماډل پیرامیټرونو تکراري اصلاح کول شامل دي چې د روزنې ډیټا په پراخه کچه کاروي، کوم چې د کمپیوټري پلوه خورا ډیر او وخت نیسي. د پایلې په توګه، د ماشین زده کړې ماډلونه معمولا په ځواکمن سرورونو یا د لوړ فعالیت GPUs یا TPUs سره د کار سټیشنونو کې ترسره کیږي.
یوځل چې ماډل وروزل شي او د هغې پیرامیټونه غوره شوي وي، ماډل په داسې بڼه بدلیدلی شي چې په ګرځنده وسیلو کې د ځای پرځای کولو لپاره د TensorFlow Lite سره مطابقت لري. TensorFlow Lite د مختلفو وسیلو او کنورټرونو ملاتړ کوي ترڅو د TensorFlow ماډلونه په داسې بڼه بدل کړي چې په ګرځنده وسیلو کې د انفرنس لپاره کارول کیدی شي. دا د تبادلې پروسه په ګرځنده هارډویر کې د اجرا کولو لپاره ماډل غوره کوي، د اغیزمن فعالیت او ټیټ ځنډ ډاډمن کوي.
د Android لپاره TensorFlow Lite په ابتدايي توګه د انفرنس دندو لپاره کارول کیږي، ګرځنده غوښتنلیکونو ته اجازه ورکوي چې د دندو لپاره د ماشین زده کړې ماډلونو ځواک وکاروي لکه د انځور پیژندنه، د طبیعي ژبې پروسس کول، او نور AI غوښتنلیکونه. د ماشین زده کړې ماډلونو روزنه معمولا د روزنې پروسې د کمپیوټري غوښتنو له امله په ډیر قوي هارډویر کې ترسره کیږي.
د انډرایډ لپاره ټینسر فلو لایټ په ګرځنده وسیلو کې د ماشین زده کړې ماډلونو ځای په ځای کولو لپاره ارزښتناکه وسیله ده چې د تفتیش دندو لپاره ، پراختیا کونکو ته وړتیا ورکوي چې د ماډل پروسس کولو لپاره سرور سره دوامداره اړیکې ته اړتیا پرته هوښیار او ځواب ویونکي ګرځنده غوښتنلیکونه رامینځته کړي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات:
- څنګه کولای شو چی د ویکتورونو په توګه د کلمو د نمایندګۍ د پلاټ لپاره مناسب محورونه په اتوماتيک ډول وټاکو لپاره د سرایت کولو پرت وکاروو؟
- په CNN کې د اعظمي پولینګ هدف څه دی؟
- د عکس پیژندنې لپاره په کنولوشنال عصبي شبکه (CNN) کې د فیچر استخراج پروسه څنګه پلي کیږي؟
- ایا دا اړینه ده چې په TensorFlow.js کې د ماشین زده کړې ماډلونو لپاره د غیر متناسب زده کړې فعالیت وکاروئ؟
- د TensorFlow Keras Tokenizer API د کلمو پیرامیټر اعظمي شمیر څه دی؟
- ایا TensorFlow Keras Tokenizer API د ډیری مکرر کلمو موندلو لپاره کارول کیدی شي؟
- TOCO څه شی دی؟
- د ماشین زده کړې ماډل کې د یو شمیر دورونو او د ماډل چلولو څخه د وړاندوینې دقت ترمنځ اړیکه څه ده؟
- ایا د TensorFlow په عصبي جوړښت شوي زده کړې کې د پیک ګاونډی API د طبیعي ګراف ډیټا پراساس د روزنې ډیټاسیټ وده کوي؟
- د TensorFlow په عصبي ساختماني زده کړې کې د پیک ګاونډی API څه شی دی؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals کې وګورئ