TOCO څه شی دی؟
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.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د برنامه کولو ټینسور, د ټینسرفلو کوډینګ پیژندنه
د څیز پیژندنې ماشین زده کړې ماډل لپاره د TensorFlow Lite ژباړونکي محصول څه شی دی چې د ګرځنده وسیلې کیمرې څخه د چوکاټ سره دننه کیږي؟
TensorFlow Lite یو لږ وزن لرونکی حل دی چې د TensorFlow لخوا په ګرځنده او IoT وسیلو کې د ماشین زده کړې ماډلونو چلولو لپاره چمتو شوی. کله چې د TensorFlow Lite ژباړونکی د ان پټ په توګه د ګرځنده وسیلې کیمرې څخه د چوکاټ سره د اعتراض پیژندنې ماډل پروسس کوي ، نو محصول معمولا په عکس کې د موجودو شیانو په اړه وړاندوینې چمتو کولو لپاره ډیری مرحلې لري.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د برنامه کولو ټینسور, د ټینسور فلو لایټ معرفي کول
ایا د Android لپاره TensorFlow lite یوازې د استدلال لپاره کارول کیږي یا دا د روزنې لپاره هم کارول کیدی شي؟
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. ټینسر فلو لایټ د ګرځنده پلیټ فارمونو لپاره مطلوب دی او هدف یې د وړ کولو لپاره ټیټ ځنډ او کوچنۍ بائنری اندازه چمتو کول دي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د برنامه کولو ټینسور, د Android لپاره TensorFlow لایټ
د منجمد ګراف کارول څه دي؟
د TensorFlow په شرایطو کې یو منجمد ګراف هغه ماډل ته اشاره کوي چې په بشپړ ډول روزل شوي او بیا د یو واحد فایل په توګه خوندي شوي چې دواړه ماډل جوړښت او روزل شوي وزنونه لري. دا کنګل شوی ګراف بیا د اصلي ماډل تعریف یا لاسرسي ته اړتیا پرته په مختلف پلیټ فارمونو کې د تحلیل لپاره ځای په ځای کیدی شي.
تاسو څنګه کولی شئ د ViewController.m فایل کې کوډ بدل کړئ ترڅو موډل او لیبلونه په اپلیکیشن کې پورته کړئ؟
په اپلیکیشن کې د ماډل او لیبلونو پورته کولو لپاره د ViewController.m فایل کې کوډ بدلولو لپاره ، موږ اړتیا لرو څو مرحلې ترسره کړو. لومړی، موږ اړتیا لرو چې د Xcode پروژې ته اړین TensorFlow Lite چوکاټ او ماډل او لیبل فایلونه وارد کړو. بیا، موږ کولی شو د کوډ تعدیلاتو ته دوام ورکړو. 1. د TensorFlow واردول
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د برنامه کولو ټینسور, د IOS لپاره TensorFlow لایټ, د ازموینې بیاکتنه
د iOS لپاره د TensorFlow Lite کتابتون جوړولو لپاره اړین ګامونه کوم دي، او تاسو د نمونې ایپ لپاره د سرچینې کوډ چیرته موندلی شئ؟
د iOS لپاره د TensorFlow Lite کتابتون جوړولو لپاره، ډیری اړین ګامونه شتون لري چې باید تعقیب شي. پدې پروسه کې د اړینو وسیلو او انحصارونو تنظیم کول، د جوړونې ترتیباتو ترتیب کول، او د کتابتون تالیف کول شامل دي. سربیره پردې ، د نمونې ایپ لپاره د سرچینې کوډ د TensorFlow GitHub ذخیره کې موندل کیدی شي. په دې ځواب کې،
د iOS سره د TensorFlow Lite کارولو لپاره شرایط څه دي، او تاسو څنګه کولی شئ اړین ماډل او لیبل فایلونه ترلاسه کړئ؟
د iOS سره د TensorFlow Lite کارولو لپاره، ځینې شرایط شتون لري چې باید پوره شي. پدې کې د مطابقت لرونکي iOS وسیلې درلودل ، د سافټویر پرمختیا اړین وسیلې نصب کول ، د ماډل او لیبل فایلونو ترلاسه کول او ستاسو د iOS پروژې کې مدغم کول شامل دي. په دې ځواب کې، زه به د هر ګام تفصيلي توضیحات وړاندې کړم. 1. مطابقت لرونکی
د موبایل نیټ ماډل څنګه د نورو ماډلونو څخه د ډیزاین او کارولو قضیو کې توپیر لري؟
د موبایل نیټ ماډل د عصبي عصبي شبکې جوړښت دی چې د ګرځنده او ایمبیډ شوي لید غوښتنلیکونو لپاره لږ وزن لرونکي او مؤثره ډیزاین شوی. دا د نورو ماډلونو څخه د دې ډیزاین او کارولو قضیو کې د دې ځانګړي ځانګړتیاو او ګټو له امله توپیر لري. د MobileNet ماډل یو کلیدي اړخ د دې ژوروالي له مخې جلا کیدونکي کنولوشنونه دي.
TensorFlow Lite څه شی دی او د ګرځنده او ایمبیډ شوي وسیلو په شرایطو کې یې هدف څه دی؟
TensorFlow Lite یو پیاوړی چوکاټ دی چې د ګرځنده او ایمبیډ شوي وسیلو لپاره ډیزاین شوی چې د ماشین زده کړې موډلونو اغیزمن او ګړندي ځای په ځای کولو وړ کوي. دا د مشهور TensorFlow کتابتون توسیع دی، په ځانګړې توګه د سرچینو محدود چاپیریال لپاره غوره شوی. پدې برخه کې ، دا په ګرځنده او سرایت شوي وسیلو کې د AI وړتیاو وړولو کې مهم رول لوبوي ، پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د برنامه کولو ټینسور, د IOS لپاره TensorFlow لایټ, د ازموینې بیاکتنه
د TensorFlow Lite ژباړونکي لپاره د کیمرې چوکاټونو په آخذونو بدلولو کې کوم ګامونه شامل دي؟
د TensorFlow Lite ژباړونکي لپاره آخذونو ته د کیمرې چوکاټونو بدلول څو مرحلې لري. پدې مرحلو کې د کیمرې څخه د چوکاټونو نیول ، د چوکاټونو دمخه پروسس کول ، د مناسب ان پټ فارمیټ کې بدلول ، او ژباړونکي ته خواړه ورکول شامل دي. په دې ځواب کې، زه به د هر ګام تفصيلي توضیحات وړاندې کړم. 1. د چوکاټونو نیول: لومړی ګام
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د برنامه کولو ټینسور, د Android لپاره TensorFlow لایټ, د ازموینې بیاکتنه