ایا د لیوال حالت د TensorFlow توزیع شوي کمپیوټري فعالیت مخه نیسي؟
په ټینسر فلو کې لیواله اجرا کول یو موډ دی چې د ماشین زده کړې ماډلونو ډیر هوښیار او متقابل پرمختګ ته اجازه ورکوي. دا په ځانګړي ډول د ماډل پراختیا د پروټوټایپ او ډیبګ کولو مرحلو په جریان کې ګټور دی. په TensorFlow کې، لیواله اجرا کول د سمدستي عملیاتو د ترسره کولو یوه لاره ده چې د کانکریټ ارزښتونو بیرته راستنیدو لپاره، لکه څنګه چې د دودیز ګراف پر بنسټ اجرا کولو سره مخالف دی.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د ټینس فلو ایګر حالت
ولې ناستې د لیواله اجرا کولو په ګټه د TensorFlow 2.0 څخه لرې شوي؟
په TensorFlow 2.0 کې، د غونډو مفهوم د لیواله اجرا کولو په ګټه له مینځه وړل شوی، ځکه چې لیواله اجرا کول د سمدستي ارزونې او د عملیاتو اسانه ډیبګ کولو ته اجازه ورکوي، پروسه نوره هوښیاره او پایتونیک کوي. دا بدلون د پام وړ بدلون څرګندوي چې څنګه TensorFlow کار کوي او د کاروونکو سره تعامل کوي. په TensorFlow 1.x کې، ناستې کارول شوې وې
ولې په ټینسر فلو کې د نوي ماډل پروټوټایپ کولو پرمهال د لیواله اجرا کولو وړ کولو وړاندیز کیږي؟
په ټینسر فلو کې د نوي ماډل پروټوټایپ کولو پرمهال د لیواله اجرا کولو وړ کول د دې ډیری ګټو او ډیډاکټیک ارزښت له امله خورا سپارښتنه کیږي. لیواله اجرا کول په TensorFlow کې یو حالت دی چې د عملیاتو سمدستي ارزونې ته اجازه ورکوي، د لا زیاتې رواني او متقابل پرمختیا تجربه وړوي. په دې حالت کې، د TensorFlow عملیات سمدستي اجرا کیږي لکه څنګه چې ویل کیږي،
TensorFlow 2.0 څنګه د Keras او Eager Execution ځانګړتیاوې سره یوځای کوي؟
TensorFlow 2.0، د TensorFlow وروستۍ نسخه، د Keras او Eager Execution ځانګړتیاوې سره یوځای کوي ترڅو د کاروونکي دوستانه او اغیزمن ژور زده کړې چوکاټ چمتو کړي. کیراس د لوړې کچې عصبي شبکې API دی ، پداسې حال کې چې Eager Execution د عملیاتو سمدستي ارزونه وړوي ، TensorFlow ډیر متقابل او هوښیار کوي. دا ترکیب پراختیا کونکو او څیړونکو ته ډیری ګټې راوړي ،