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.
د راتلونکي کارونې لپاره د TensorFlow ماډل صادرولو پروسه څه ده؟
د راتلونکي کارونې لپاره د TensorFlow ماډل صادرولو پروسه کې ډیری مرحلې شاملې دي چې ډاډ ترلاسه کوي چې ماډل په اسانۍ سره ځای په ځای کیدی شي او په مختلف غوښتنلیکونو کې کارول کیدی شي. TensorFlow د خلاصې سرچینې ماشین زده کړې چوکاټ دی چې د ګوګل لخوا رامینځته شوی، د دې انعطاف او توزیع کولو لپاره مشهور دی. د TensorFlow ماډل صادرول د پورټ وړتیا لپاره اجازه ورکوي او ماډل ته وړتیا ورکوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د اټکل کونکو سره د کیراسا اندازه کول, د ازموینې بیاکتنه
په TensorFlow کې د "export_savedmodel" فعالیت څه کوي؟
په TensorFlow کې د "export_savedmodel" فعالیت په داسې بڼه کې د روزل شوي ماډلونو صادرولو لپاره یوه مهمه وسیله ده چې په اسانۍ سره ځای پرځای کیدی شي او د وړاندوینې کولو لپاره کارول کیدی شي. دا فنکشن کاروونکو ته اجازه ورکوي چې خپل TensorFlow ماډلونه خوندي کړي، په شمول د ماډل جوړښت او زده شوي پیرامیټرې دواړه په معیاري بڼه کې چې SavedModel نومیږي. د SavedModel بڼه ده
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, په پیمانه د سرور بې خطره وړاندوینې, د ازموینې بیاکتنه