په TensorFlow 2.0 او وروسته کې، ناستې نور په مستقیم ډول نه کارول کیږي. ایا د دوی کارولو لپاره کوم دلیل شتون لري؟
په TensorFlow 2.0 او وروستیو نسخو کې، د غونډو مفهوم، چې د TensorFlow په پخوانیو نسخو کې یو بنسټیز عنصر و، له مینځه وړل شوی. سیشنونه په TensorFlow 1.x کې د ګرافونو یا د ګرافونو برخو اجرا کولو لپاره کارول شوي، د کنټرول اجازه ورکوي چې کله او چیرته محاسبه کیږي. په هرصورت، د TensorFlow 2.0 معرفي کولو سره، لیوالتیا اجرا شوه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, ټیسسر فولډ, د ټینس فلو اساسات
ولې TensorFlow اکثرا د ژورې زده کړې کتابتون په توګه ویل کیږي؟
TensorFlow ډیری وختونه د ژورې زده کړې ماډلونو پراختیا او پلي کولو کې د اسانتیا په برخه کې د پراخو وړتیاوو له امله د ژورې زده کړې کتابتون په توګه پیژندل کیږي. ژوره زده کړه د مصنوعي استخباراتو فرعي ساحه ده چې د ډیری پرتونو سره د عصبي شبکو روزنې باندې تمرکز کوي ترڅو د ډیټا درجه بندي نمایش زده کړي. TensorFlow د وسیلو بډایه سیټ چمتو کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, ټیسسر فولډ, د ټینس فلو اساسات, د ازموینې بیاکتنه
TensorFlow څنګه د میټریکس لاسوهنې اداره کوي؟ ټینسر څه دي او څه شی ذخیره کولی شي؟
TensorFlow یو پیاوړی پرانیستې سرچینې کتابتون دی چې په پراخه کچه د ژورې زده کړې په ډګر کې کارول کیږي. دا د مختلف ماشین زده کړې ماډلونو جوړولو او روزنې لپاره انعطاف وړ چوکاټ چمتو کوي ، پشمول د عصبي شبکو. د TensorFlow یو له مهمو ځانګړتیاو څخه د دې وړتیا ده چې د میټریکس لاسوهنې په اغیزمنه توګه اداره کړي. پدې ځواب کې ، موږ به وپلټو چې څنګه TensorFlow میټریکس اداره کوي
په TensorFlow کې د متقابل ناستې رول څه دی؟ کله معمولا کارول کیږي؟
په TensorFlow کې د متقابل ناستې رول د کمپیوټري شرایطو چمتو کول دي په کوم کې چې عملیات اجرا کیدی شي او ټینسر ارزول کیدی شي. دا د TensorFlow د کمپیوټري ګراف د ملا په توګه کار کوي، کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د ماشین زده کړې پیچلي ماډلونه په اغیزمنه توګه تعریف او پرمخ بوځي. یو متقابل ناسته معمولا کارول کیږي کله چې د TensorFlow سره کار کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, ټیسسر فولډ, د ټینس فلو اساسات, د ازموینې بیاکتنه
TensorFlow څنګه د دودیز Python برنامه کولو په پرتله د محاسبې پروسه غوره کوي؟
TensorFlow د ماشین زده کړې او ژورې زده کړې دندو لپاره یو پیاوړی او په پراخه کچه کارول شوي د خلاصې سرچینې چوکاټ دی. دا د دودیز Python برنامه کولو په پرتله د پام وړ ګټې وړاندیز کوي کله چې د محاسبې پروسې اصلاح کولو خبره راځي. پدې ځواب کې ، موږ به دا اصلاحونه وپلټئ او تشریح به یې کړو ، د دې په اړه هراړخیز پوهه چمتو کړو چې څنګه TensorFlow د کمپیوټري فعالیت وده کوي. 1.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, ټیسسر فولډ, د ټینس فلو اساسات, د ازموینې بیاکتنه
په ژوره زده کړه کې د TensorFlow موخه څه ده؟
TensorFlow د خلاصې سرچینې کتابتون دی چې په پراخه کچه د ژورې زده کړې په برخه کې د عصبي شبکو په اغیزمنه توګه رامینځته کولو او روزنې لپاره کارول کیږي. دا د ګوګل دماغ ټیم لخوا رامینځته شوی او د ماشین زده کړې غوښتنلیکونو لپاره د انعطاف وړ او توزیع وړ پلیټ فارم چمتو کولو لپاره ډیزاین شوی. په ژوره زده کړه کې د TensorFlow موخه ساده کول دي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, ټیسسر فولډ, د ټینس فلو اساسات, د ازموینې بیاکتنه