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
د TensorFlow لوړې کچې APIs څه دي؟
TensorFlow یو پیاوړی د خلاصې سرچینې ماشین زده کړې چوکاټ دی چې د ګوګل لخوا رامینځته شوی. دا د وسایلو او APIs پراخه لړۍ چمتو کوي چې څیړونکو او پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي چې د ماشین زده کړې ماډلونه رامینځته کړي او ځای په ځای کړي. TensorFlow دواړه د ټیټې کچې او لوړې کچې APIs وړاندیز کوي، هر یو د خلاصون او پیچلتیا مختلف کچې ته اړتیا لري. کله چې دا د لوړې کچې APIs ته راځي، TensorFlow
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې مهارت, د ټینسر پروسس کولو واحدونه - تاریخ او هارډویر
ایا د کلاوډ ماشین زده کړې انجن کې نسخه رامینځته کول د صادر شوي ماډل سرچینې مشخص کولو ته اړتیا لري؟
کله چې د کلاوډ ماشین زده کړې انجن وکاروئ ، دا واقعیا ریښتیا ده چې نسخه رامینځته کول د صادر شوي ماډل سرچینې مشخص کولو ته اړتیا لري. دا اړتیا د کلاوډ ماشین زده کړې انجن سم فعالیت لپاره اړینه ده او ډاډ ترلاسه کوي چې سیسټم کولی شي د وړاندوینې دندو لپاره روزل شوي ماډلونه په مؤثره توګه وکاروي. راځئ چې په تفصیل سره بحث وکړو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې مهارت, د ټینسر پروسس کولو واحدونه - تاریخ او هارډویر
ایا د ګوګل د TensorFlow چوکاټ د ماشین زده کړې ماډلونو په پراختیا کې د خلاصون کچه لوړه کوي (د مثال په توګه د ترتیب سره د کوډ کولو ځای په ځای کول)؟
د ګوګل ټینسر فلو چوکاټ واقعیا پراختیا کونکو ته وړتیا ورکوي چې د ماشین زده کړې ماډلونو پراختیا کې د خلاصون کچه لوړه کړي ، د ترتیب سره د کوډ کولو ځای په ځای کولو ته اجازه ورکوي. دا خصوصیت د تولید او کارولو اسانتیا له مخې د پام وړ ګټه چمتو کوي ، ځکه چې دا د ماشین زده کړې ماډلونو رامینځته کولو او پلي کولو پروسه ساده کوي. یو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ژور عصبي شبکې او اټکلونکي
د TensorFlow او TensorBoard ترمنځ توپیرونه څه دي؟
TensorFlow او TensorBoard دواړه وسیلې دي چې په پراخه کچه د ماشین زده کړې په برخه کې کارول کیږي ، په ځانګړي توګه د ماډل پراختیا او لید لپاره. پداسې حال کې چې دوی تړاو لري او ډیری وختونه یوځای کارول کیږي، د دواړو ترمنځ توپیرونه شتون لري. TensorFlow د خلاصې سرچینې ماشین زده کړې چوکاټ دی چې د ګوګل لخوا رامینځته شوی. دا د وسیلو پراخه سیټ چمتو کوي او
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, د موډل لید لپاره TensorBoard
د ایجر حالت غیر فعال شوي سره د منظم ټینسر فلو پرځای د ایجر حالت کارولو زیانونه څه دي؟
په TensorFlow کې Eager mode د برنامه کولو انٹرفیس دی چې د عملیاتو سمدستي اجرا کولو ته اجازه ورکوي ، د کوډ ډیبګ او پوهیدل اسانه کوي. په هرصورت، د Eager حالت غیر فعال شوي سره د منظم TensorFlow په پرتله د ایجر حالت کارولو ډیری زیانونه شتون لري. پدې ځواب کې، موږ به دا نیمګړتیاوې په تفصیل سره وڅیړو. یو له اصلي څخه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د ټینس فلو ایګر حالت
لومړی د کیرا ماډل کارولو ګټه څه ده او بیا یې د TensorFlow مستقیم کارولو پرځای د TensorFlow اټکل کونکي ته بدل کړئ؟
کله چې د ماشین زده کړې ماډلونو رامینځته کولو خبره راځي ، دواړه Keras او TensorFlow مشهور چوکاټونه دي چې یو لړ فعالیت او وړتیاوې وړاندیز کوي. پداسې حال کې چې TensorFlow د ژورې زده کړې ماډلونو جوړولو او روزنې لپاره یو پیاوړی او انعطاف وړ کتابتون دی، Keras د لوړې کچې API چمتو کوي چې د عصبي شبکو رامینځته کولو پروسه ساده کوي. په ځینو مواردو کې، دا
د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې ماډل څنګه رامینځته کړئ؟
د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن کې د ماډل رامینځته کولو لپاره ، تاسو اړتیا لرئ د جوړښت شوي کاري فلو تعقیب کړئ چې مختلف برخې پکې شامل وي. پدې برخو کې ستاسو د معلوماتو چمتو کول، ستاسو ماډل تعریف کول، او روزنه شامل دي. راځئ چې هر ګام په ډیر تفصیل سره وڅیړو. 1. د معلوماتو چمتو کول: د ماډل جوړولو دمخه، دا مهمه ده چې خپل چمتو کړئ
د کلاوډ خدمات څنګه په GPU کې د ژورې زده کړې کمپیوټرونو چلولو لپاره کارول کیدی شي؟
د کلاوډ خدماتو هغه لاره بدله کړې چې موږ په GPUs کې د ژورې زده کړې محاسبې ترسره کوو. د بادل د ځواک په کارولو سره، څیړونکي او تمرین کونکي کولی شي د ګران هارډویر پانګوونې اړتیا پرته د لوړ فعالیت کمپیوټري سرچینو ته لاسرسی ومومي. پدې ځواب کې، موږ به وپلټئ چې څنګه د کلاوډ خدمتونه په GPU کې د ژورې زده کړې کمپیوټرونو چلولو لپاره کارول کیدی شي،
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه, د ژورې زده کړې سره پرمختګ, په GPU کې محاسبه, د ازموینې بیاکتنه
PyTorch څنګه د نورو ژورو زده کړو کتابتونونو څخه توپیر لري لکه TensorFlow د کارولو اسانتیا او سرعت له مخې؟
PyTorch او TensorFlow دوه مشهور ژور زده کړې کتابتونونه دي چې د مصنوعي استخباراتو په برخه کې یې د پام وړ پرمختګ ترلاسه کړی. پداسې حال کې چې دواړه کتابتونونه د ژورو عصبي شبکو د جوړولو او روزنې لپاره پیاوړي وسیلې وړاندې کوي، دوی د کارولو اسانتیا او سرعت له مخې توپیر لري. پدې ځواب کې، موږ به دا توپیرونه په تفصیل سره وڅیړو. په اسانۍ سره
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه, پېژندنه, د پایوټون او پیټورچ سره ژوره زده کړې معرفي کول, د ازموینې بیاکتنه