په TensorFlow کې د ماډل دقت ښه کولو لپاره د سپړلو لپاره ځینې ممکنه لارې کومې دي؟
په TensorFlow کې د ماډل دقت ښه کول ممکن یو پیچلي کار وي چې د مختلف فاکتورونو احتیاط ته اړتیا لري. پدې ځواب کې، موږ به په TensorFlow کې د ماډل دقت لوړولو لپاره ځینې ممکنه لارې وپلټو، د لوړې کچې APIs او د ماډلونو جوړولو او پاکولو تخنیکونو باندې تمرکز وکړو. 1. د معلوماتو دمخه پروسس کول: یو له بنسټیزو ګامونو څخه
د ګمارلو لپاره د TensorFlow ماډل خوندي کولو فارمیټ کارولو ګټه څه ده؟
د TensorFlow ماډل خوندي کولو بڼه د مصنوعي استخباراتو په ساحه کې د ګمارلو لپاره ډیری ګټې وړاندې کوي. د دې فارمیټ په کارولو سره، پراختیا کونکي کولی شي په اسانۍ سره روزل شوي ماډلونه خوندي او بار کړي، د تولید چاپیریال کې بې ځایه ادغام ته اجازه ورکوي. دا بڼه چې ډیری وختونه د "SavedModel" په نوم یادیږي، ډیری ګټې وړاندې کوي چې د TensorFlow پلي کولو موثریت او اغیزمنتیا کې مرسته کوي.
ولې دا مهمه ده چې د ماډل ارزونې کې د روزنې او ازموینې ډیټا دواړو لپاره د ورته پروسس کولو طرزالعمل وکاروئ؟
کله چې د ماشین زده کړې ماډل فعالیت ارزوي، نو دا مهمه ده چې د روزنې او ازموینې ډاټا دواړو لپاره د ورته پروسس کولو پروسیجر وکاروئ. دا ثبات ډاډمن کوي چې ارزونه په سمه توګه د ماډل عمومي کولو وړتیا منعکس کوي او د هغې د فعالیت معتبر اندازه چمتو کوي. د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، په ځانګړې توګه په TensorFlow کې، دا
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow د لوړې کچې APIs, ستاسو د ماډلونو جوړول او تصفیه کول, د ازموینې بیاکتنه
څنګه کولی شي د هارډویر سرعت کونکي لکه GPUs یا TPUs په TensorFlow کې د روزنې پروسې ته وده ورکړي؟
د هارډویر سرعت کونکي لکه د ګرافیک پروسس کولو واحدونه (GPUs) او د ټینسر پروسس کولو واحدونه (TPUs) په TensorFlow کې د روزنې پروسې ښه کولو کې مهم رول لوبوي. دا سرعت کونکي د موازي محاسبې ترسره کولو لپاره ډیزاین شوي او د میټریکس عملیاتو لپاره غوره شوي ، دا د ژور زده کړې کاري بارونو لپاره خورا مؤثره کوي. پدې ځواب کې ، موږ به وګورو چې څنګه GPUs او
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow د لوړې کچې APIs, ستاسو د ماډلونو جوړول او تصفیه کول, د ازموینې بیاکتنه
په TensorFlow کې د ماډل تالیف کولو هدف څه دی؟
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، د تالیف پروسه