TOCO، چې د TensorFlow Lite Optimizing Converter لپاره ولاړ دی، د TensorFlow ایکوسیستم یوه مهمه برخه ده چې په ګرځنده او څنډه وسیلو کې د ماشین زده کړې موډلونو پلي کولو کې مهم رول لوبوي. دا کنورټر په ځانګړي ډول ډیزاین شوی ترڅو د سرچینو محدود پلیټ فارمونو کې د ځای په ځای کولو لپاره د TensorFlow ماډلونه غوره کړي ، لکه سمارټ فونونه ، IoT وسیلې ، او سرایت شوي سیسټمونه. د TOCO د پیچلتیاو په پوهیدو سره، پراختیا کونکي کولی شي په مؤثره توګه خپل TensorFlow ماډلونه په داسې بڼه بدل کړي چې د څنډې کمپیوټري سناریوګانو کې د ځای پرځای کولو لپاره مناسب وي.
د TOCO یو له لومړنیو هدفونو څخه د TensorFlow ماډلونه په داسې بڼه بدلول دي چې د TensorFlow Lite سره مطابقت لري، د TensorFlow لږ وزن لرونکی نسخه د ګرځنده او څنډه وسیلو لپاره مطلوب. د تبادلې پدې پروسه کې ډیری کلیدي مرحلې شاملې دي، پشمول د مقدار کولو، د عملیاتو فیوژن، او د هغو عملیاتو لیرې کول چې په TensorFlow Lite کې نه ملاتړ کیږي. د دې اصلاح کولو په ترسره کولو سره، TOCO د ماډل اندازې کمولو او د هغې موثریت ته وده ورکولو کې مرسته کوي، چې دا د محدودو کمپیوټري سرچینو سره په وسیلو کې د ځای پرځای کولو لپاره مناسبه کوي.
مقدار کول د اصلاح کولو یو مهم تخنیک دی چې د TOCO لخوا ګمارل شوی ترڅو ماډل د 32-bit فلوټینګ پوائنټ شمیرو کارولو څخه ډیر اغیزمن ثابت ټکي عددي ریاضی ته واړوي. دا پروسه د موډل د حافظې فوټپرنټ او کمپیوټري اړتیاو کمولو کې مرسته کوي ، دا د دې وړ کوي چې د ټیټ کمپیوټري وړتیاو سره په وسیلو کې خورا مؤثره پرمخ بوځي. برسیره پردې، TOCO د عملیاتو فیوژن ترسره کوي، کوم چې په یو واحد عملیاتو کې د ډیری عملیاتو سره یوځای کول شامل دي ترڅو په جلا توګه د انفرادي عملیاتو اجرا کولو سره تړل شوي سر کم کړي.
سربیره پردې ، TOCO د TensorFlow عملیاتو تبادله هم اداره کوي کوم چې په TensorFlow Lite کې نه ملاتړ کیږي د ورته ورته عملیاتو سره ځای په ځای کولو سره چې د هدف پلیټ فارم سره مطابقت لري. دا ډاډ ورکوي چې ماډل د تبادلې پروسې وروسته فعال پاتې کیږي او پرته له کوم فعالیت له لاسه ورکولو په ګرځنده او څنډه وسیلو کې په بې ساري ډول ځای په ځای کیدی شي.
د TOCO د عملي اهمیت روښانه کولو لپاره، یوه سناریو ته پام وکړئ چیرې چې یو پرمخ وړونکي د کافي کمپیوټري سرچینو سره په ځواکمن سرور کې د عکس ډلبندۍ لپاره د TensorFlow ماډل روزلی دی. په هرصورت، د دې ماډل ځای په ځای کول مستقیم په سمارټ فون یا IoT وسیلې کې ممکن د وسیلې د محدود پروسس کولو ځواک او حافظې له امله ممکن نه وي. په داسې حالت کې، پراختیا کونکی کولی شي TOCO وکاروي ترڅو په نښه شوي وسیله کې د ځای پرځای کولو لپاره ماډل غوره کړي، ډاډ ترلاسه کړي چې دا د دقت یا فعالیت سره موافقت پرته په اغیزمنه توګه پرمخ ځي.
TOCO د TensorFlow ایکوسیستم کې حیاتي رول لوبوي ترڅو پراختیا کونکو ته وړتیا ورکړي چې د سرچینو محدود وسیلو کې د ماشین زده کړې ماډلونه اصلاح او ځای په ځای کړي. د TOCO د وړتیاوو په کارولو سره، پراختیا کونکي کولی شي د TensorFlow ماډلونه په داسې بڼه بدل کړي چې د څنډه کمپیوټري غوښتنلیکونو لپاره مناسب وي، په دې توګه د دودیز کمپیوټري پلیټ فارمونو هاخوا پراخه وسایلو ته د ماشین زده کړې لاسرسی پراخوي.
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؟
- 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؟
- ایا د عصبي جوړښت زده کړې د ډیټا سره کارول کیدی شي د کوم لپاره چې طبیعي ګراف شتون نلري؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals کې وګورئ