په TensorFlow کې د ماډل تالیف کولو هدف دا دی چې د پراختیا کونکي لخوا لیکل شوي د لوړې کچې ، د انسان لوستلو وړ کوډ د ټیټې کچې نمایندګي کې بدل کړي چې د لاندې هارډویر لخوا په مؤثره توګه اجرا کیدی شي. پدې پروسه کې ډیری مهم ګامونه او اصلاحات شامل دي چې د ماډل ټول فعالیت او موثریت کې مرسته کوي.
لومړی، په TensorFlow کې د تالیف کولو پروسه د ماډل کمپیوټري ګراف د ټیټ کچې عملیاتو لړۍ ته بدلول شامل دي چې په ځانګړي هارډویر پلیټ فارم کې اجرا کیدی شي. دا بدلون TensorFlow ته اجازه ورکوي چې د هارډویر وړتیاو څخه ګټه پورته کړي، لکه د موازي پروسس کولو واحدونه یا ځانګړي سرعت کونکي، د ماډل اجرا کول ګړندي کړي.
د تالیف په جریان کې ، TensorFlow د ماډل فعالیت ښه کولو لپاره مختلف اصلاحونه هم پلي کوي. یو ورته اصلاح د ثابت فولډ کول دي، چیرې چې TensorFlow د ماډل ګراف کې ثابت څرګندونې پیژني او ارزوي، د دوی د حساب شوي ارزښتونو سره یې ځای په ځای کوي. دا د کمپیوټري سر سر کموي او د ماډل عمومي موثریت ته وده ورکوي.
بل مهم اصلاح د تالیف پرمهال ترسره کیږي د آپریټر فیوژن دی. TensorFlow په ماډل کې د عملیاتو ترتیب تحلیلوي او فرصتونه پیژني چې ډیری عملیات په یو واحد فیوز شوي عملیات کې یوځای کړي. دا د حافظې لیږد کموي او د کیچ کارول ښه کوي، په پایله کې د چټک اجرا کولو وخت دی.
سربیره پردې ، د TensorFlow د تالیف پروسې کې اتوماتیک توپیر شامل دی ، کوم چې د عصبي شبکو روزنې لپاره خورا مهم دی. د ضایع فعالیت په اړه د موډل پیرامیټرو ګریډینټ په اتوماتيک ډول محاسبه کولو سره، TensorFlow د تمرین په جریان کې د ماډل وزن او تعصب تازه کولو لپاره د تدریجي پر بنسټ د اصلاح کولو الګوریتمونه، لکه د سټوچیسټیک ګریډینټ نزول وړتیا ورکوي.
په TensorFlow کې د ماډل تالیف کول د پلیټ فارم ځانګړي اصلاح کولو ته هم اجازه ورکوي. ټینسر فلو د هارډویر پلیټ فارمونو پراخه لړۍ ملاتړ کوي ، پشمول د CPUs ، GPUs او ځانګړي سرعت کونکي لکه د ګوګل د ټینسر پروسس کولو واحدونه (TPUs). د ځانګړي هارډویر پلیټ فارم لپاره ماډل تالیف کولو سره ، TensorFlow کولی شي د هارډویر ځانګړي اصلاحونه ګټه پورته کړي ، لکه په GPUs کې د ټینسر کور یا په TPUs کې د میټریکس ضرب واحدونه ، حتی لوړ فعالیت ترلاسه کولو لپاره.
په TensorFlow کې د ماډل تالیف د ماډل پراختیا پروسې کې یو مهم ګام دی. دا د لوړې کچې کوډ د ټیټ کچې نمایش ته بدلوي چې په ځانګړي هارډویر پلیټ فارمونو کې په مؤثره توګه اجرا کیدی شي. د مختلف اصلاح کولو او پلیټ فارم ځانګړي اصلاح کولو له لارې ، تالیف کول د ماډل فعالیت ، موثریت ، او روزنې وړتیا لوړوي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه ستاسو د ماډلونو جوړول او تصفیه کول:
- په TensorFlow کې د ماډل دقت ښه کولو لپاره د سپړلو لپاره ځینې ممکنه لارې کومې دي؟
- د ګمارلو لپاره د TensorFlow ماډل خوندي کولو فارمیټ کارولو ګټه څه ده؟
- ولې دا مهمه ده چې د ماډل ارزونې کې د روزنې او ازموینې ډیټا دواړو لپاره د ورته پروسس کولو طرزالعمل وکاروئ؟
- څنګه کولی شي د هارډویر سرعت کونکي لکه GPUs یا TPUs په TensorFlow کې د روزنې پروسې ته وده ورکړي؟