TensorFlow 2.0، د خلاصې سرچینې ماشین زده کړې مشهور چوکاټ، مختلف پلیټ فارمونو ته د ګمارلو لپاره قوي ملاتړ چمتو کوي. دا ملاتړ په مختلفو وسیلو لکه ډیسټاپونو، سرورونو، ګرځنده وسیلو، او حتی ایمبیډ شوي سیسټمونو کې د ماشین زده کړې ماډلونو پلي کولو لپاره خورا مهم دی. پدې ځواب کې ، موږ به مختلفې لارې وپلټو چې په کوم کې TensorFlow 2.0 مختلف پلیټ فارمونو ته ځای په ځای کول اسانه کوي.
د TensorFlow 2.0 یو له مهمو ځانګړتیاوو څخه د دې د ماډل خدمت کولو وړتیاوې دي. TensorFlow Serving، د TensorFlow ماډلونو لپاره د خدمت کولو وقف شوی سیسټم، کاروونکو ته اجازه ورکوي چې خپل ماډلونه د تولید چاپیریال کې په اسانۍ سره ځای په ځای کړي. دا یو انعطاف وړ جوړښت چمتو کوي چې دواړه آنلاین او بیچ وړاندوینې ملاتړ کوي ، د ریښتیني وخت تحلیل او همدارنګه د لوی کچې بیچ پروسس کولو ته اجازه ورکوي. د TensorFlow خدمت کول د ماډل نسخې ملاتړ هم کوي او کولی شي په ورته وخت کې ډیری ماډلونه اداره کړي ، د تولید ترتیب کې د ماډلونو تازه کول او اداره کول اسانه کوي.
د TensorFlow 2.0 د پلي کولو ملاتړ بل مهم اړخ د مختلف پلیټ فارمونو او برنامه کولو ژبو سره د دې مطابقت دی. TensorFlow 2.0 د ډیری پروګرامینګ ژبو لپاره APIs چمتو کوي، پشمول Python، C++، Java، او Go، دا د پراختیا کونکو پراخه لړۍ ته د لاسرسي وړ کوي. د دې ژبې ملاتړ په موجوده سافټویر سیسټمونو کې د TensorFlow ماډلونو بې ساري ادغام ته اجازه ورکوي او د پلیټ فارم ځانګړي غوښتنلیکونو پراختیا ته اجازه ورکوي.
سربیره پردې ، TensorFlow 2.0 په مختلف هارډویر سرعت کونکو کې د ګمارنې لپاره ملاتړ وړاندیز کوي ، لکه GPUs او TPUs. دا سرعت کونکي کولی شي د روزنې او تحلیل پروسې د پام وړ ګړندۍ کړي ، دا د سرچینو محدودو وسیلو کې د ماډلونو ځای په ځای کولو امکان لري. TensorFlow 2.0 د لوړې کچې APIs وړاندې کوي، لکه tf.distribute.Strategy، چې د هارډویر سرعت کونکي اسانه کارونې وړوي پرته له دې چې کوډ ته پراخ بدلونونو ته اړتیا ولري.
برسیره پردې، TensorFlow 2.0 TensorFlow Lite معرفي کوي، په ګرځنده او ایمبیډ شوي وسیلو کې د ماشین زده کړې ماډلونو ځای پرځای کولو لپاره یو ځانګړی چوکاټ. TensorFlow Lite د محدود کمپیوټري سرچینو لکه سمارټ فونز او IoT وسیلو سره په وسیلو کې د مؤثره اجرا کولو لپاره ماډلونه غوره کوي. دا د ماډل تبادلې، مقدار کولو، او اصلاح کولو لپاره وسایل چمتو کوي، ډاډ ترلاسه کوي چې ماډلونه د ګرځنده پلیټ فارمونو پراخه لړۍ کې ځای پرځای کیدی شي.
سربیره پردې ، TensorFlow 2.0 په کلاوډ پلیټ فارمونو کې د ګمارنې ملاتړ کوي ، لکه د ګوګل کلاوډ پلیټ فارم (GCP) او ایمیزون ویب خدمات (AWS). TensorFlow Extended (TFX)، په پیمانه د TensorFlow ماډلونو ځای په ځای کولو لپاره د تولید لپاره چمتو پلیټ فارم، د کلاوډ پلیټ فارمونو سره په بې ساري ډول مدغم کوي او د ماشین زده کړې پایپ لاینونو جوړولو او پلي کولو لپاره له پای څخه تر پای پورې ملاتړ چمتو کوي. TFX کاروونکو ته وړتیا ورکوي چې ماډلونه په توزیع شوي ډول وروزي، د ماډل نسخې اداره کړي، او په اسانۍ سره د بادل پر بنسټ خدمت کولو سیسټمونو ته موډلونه ځای په ځای کړي.
TensorFlow 2.0 مختلف پلیټ فارمونو ته د ګمارنې لپاره هراړخیز ملاتړ وړاندیز کوي. د دې پرمختللي ماډل خدمت کولو وړتیاوې، د ډیری پروګرامینګ ژبو سره مطابقت، د هارډویر سرعت کونکي ملاتړ، او ځانګړي چوکاټونه لکه TensorFlow Lite او TFX دا په مختلفو چاپیریالونو کې د ماشین زده کړې ماډلونو ځای پرځای کولو لپاره یو پیاوړی وسیله جوړوي. د دې ب featuresو په کارولو سره ، پراختیا کونکي کولی شي په اسانۍ سره خپل TensorFlow ماډلونه په مختلف پلیټ فارمونو کې ځای په ځای کړي ، په مختلف صنعتونو کې د ماشین زده کړې پراخه اختیار کول وړ 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