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.
ایا CMLE کولی شي د ګوګل کلاوډ ذخیره ډیټا څخه لوستل شي او د تحلیل لپاره ټاکل شوي روزل شوي ماډل وکاروئ؟
په حقیقت کې، دا کولی شي. د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې، د کلاوډ ماشین زده کړې انجن (CMLE) په نوم یو ځانګړتیا شتون لري. CMLE په کلاوډ کې د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې او پلي کولو لپاره یو پیاوړی او د توزیع وړ پلیټ فارم چمتو کوي. دا کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د کلاوډ ذخیره څخه ډیټا ولولي او د تحلیل لپاره روزل شوي ماډل وکاروي. کله چې دا راځي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د GCP BigQuery او خلاص ډاټاسیټونه
ایا Tensorflow د ژور عصبي شبکو (DNNs) روزنې او تحلیل لپاره کارول کیدی شي؟
TensorFlow د ماشین زده کړې لپاره په پراخه کچه کارول شوی د خلاصې سرچینې چوکاټ دی چې د ګوګل لخوا رامینځته شوی. دا د وسیلو، کتابتونونو، او سرچینو جامع ایکوسیستم چمتو کوي چې پراختیا کونکو او څیړونکو ته وړتیا ورکوي چې د ماشین زده کړې ماډلونه په اغیزمنه توګه جوړ او ځای په ځای کړي. د ژورو عصبي شبکو (DNNs) په شرایطو کې ، TensorFlow نه یوازې د دې ماډلونو روزنې وړتیا لري بلکه اسانتیاوې هم ورکوي
آیا د وړاندوینې پرځای د ماډل روزنې یوه برخه ده؟
د ماشین زده کړې په برخه کې، په ځانګړې توګه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په شرایطو کې، بیان "انفرانس د وړاندوینې پرځای د ماډل روزنې یوه برخه ده" په بشپړه توګه سمه نده. اټکل او وړاندوینه د ماشین زده کړې پایپ لاین کې جلا مرحلې دي ، هر یو مختلف هدف ته خدمت کوي او په مختلف نقطو کې پیښیږي.
په ګرځنده وسیلو کې د انفرنس چلولو لپاره په TensorFlow Lite کې د GPU بیک پای کارولو ګټې څه دي؟
په ټینسر فلو لایټ کې د GPU (ګرافیک پروسس کولو واحد) بیرته پای په ګرځنده وسیلو کې د انفرنس چلولو لپاره ډیری ګټې وړاندیز کوي. TensorFlow Lite د TensorFlow لږ وزن لرونکی نسخه ده چې په ځانګړې توګه د ګرځنده او ایمبیډ شوي وسیلو لپاره ډیزاین شوې. دا د سرچینو محدود پلیټ فارمونو کې د ماشین زده کړې ماډلونو پلي کولو لپاره خورا مؤثره او مطلوب حل چمتو کوي. د GPU بیرته ګټه پورته کولو سره
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, په ټینس فلو کې پرمختګ, TensorFlow لایټ ، د GPU تجربه لرونکي استازي, د ازموینې بیاکتنه