TOCO څه شی دی؟
TOCO، چې د TensorFlow Lite Optimizing Converter لپاره ولاړ دی، د TensorFlow ایکوسیستم یوه مهمه برخه ده چې په ګرځنده او څنډه وسیلو کې د ماشین زده کړې موډلونو پلي کولو کې مهم رول لوبوي. دا کنورټر په ځانګړي ډول ډیزاین شوی ترڅو د سرچینو محدود پلیټ فارمونو کې د ځای په ځای کولو لپاره د TensorFlow ماډلونه غوره کړي ، لکه سمارټ فونونه ، IoT وسیلې ، او سرایت شوي سیسټمونه.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د برنامه کولو ټینسور, د ټینسرفلو کوډینګ پیژندنه
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.
د ژورې زده کړې ماډلونو تحلیل او اصلاح کولو کې د TensorBoard اصلي موخه څه ده؟
TensorBoard یو پیاوړی وسیله ده چې د TensorFlow لخوا چمتو کیږي چې د ژورې زده کړې ماډلونو تحلیل او اصلاح کې مهم رول لوبوي. د دې اصلي هدف د لیدونو او میټریکونو چمتو کول دي چې څیړونکو او متخصصینو ته وړتیا ورکوي ترڅو د دوی ماډلونو چلند او فعالیت کې بصیرت ترلاسه کړي ، د ماډل پراختیا پروسې اسانه کول ، ډیبګ کول ، او
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPTFK ژور زده کړه د پایټن ، ټینسرفلو او کیراس سره, ټینسر بورډ, د ټینسبورډ سره د ماډلونو تحلیل, د ازموینې بیاکتنه
ځینې تخنیکونه کوم دي چې کولی شي د چیټ بوټ ماډل فعالیت ته وده ورکړي؟
د چټ بوټ ماډل فعالیت ته وده ورکول د اغیزمن او ښکیل خبرو اترو AI سیسټم رامینځته کولو لپاره خورا مهم دی. د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، په ځانګړې توګه د TensorFlow سره ژوره زده کړه، ډیری تخنیکونه شتون لري چې د چیټ بوټ ماډل فعالیت ښه کولو لپاره کارول کیدی شي. دا تخنیکونه د ډیټا پری پروسس کولو او ماډل جوړښت اصلاح کولو پورې اړه لري
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د ژورې زده کړې ، پایتون ، او ټنسرفلو سره د چیټ بوټ رامینځته کول, د نمونې روزنه, د ازموینې بیاکتنه
کله چې په ګرځنده وسیلو کې د ماشین زده کړې ماډلونو په اړه انفرنس چلول ځینې ملاحظات څه دي؟
کله چې په ګرځنده وسیلو کې د ماشین زده کړې موډلونو په اړه انعطاف پرمخ وړئ ، ډیری ملاحظات شتون لري چې باید په پام کې ونیول شي. دا نظرونه د ماډلونو موثریت او فعالیت شاوخوا ګرځي، او همدارنګه د ګرځنده وسیلې هارډویر او سرچینو لخوا وضع شوي محدودیتونه. یو مهم پام د ماډل اندازه ده. موبایل
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, په ټینس فلو کې پرمختګ, TensorFlow لایټ ، د GPU تجربه لرونکي استازي, د ازموینې بیاکتنه
TensorFlow Lite څنګه د سرچینو محدود پلیټ فارمونو کې د ماشین زده کړې ماډلونو مؤثره اجرا کولو وړ کوي؟
TensorFlow Lite یو چوکاټ دی چې د سرچینو محدود پلیټ فارمونو کې د ماشین زده کړې ماډلونو مؤثره اجرا کولو وړ کوي. دا د محدود کمپیوټري ځواک او حافظې سره په وسیلو کې د ماشین زده کړې ماډلونو ځای په ځای کولو ننګونه په ګوته کوي ، لکه ګرځنده تلیفونونه ، سرایت شوي سیسټمونه ، او IoT وسایل. د دې پلیټ فارمونو لپاره د ماډلونو اصلاح کولو سره ، TensorFlow Lite د ریښتیني وخت لپاره اجازه ورکوي
په TensorFlow.js کې د مراجعینو اړخ ماډلونو کارولو محدودیتونه څه دي؟
کله چې د TensorFlow.js سره کار کوئ، نو دا مهمه ده چې د مراجعینو اړخ ماډلونو کارولو محدودیتونه په پام کې ونیسئ. په TensorFlow.js کې د پیرودونکي اړخ ماډلونه د ماشین زده کړې ماډلونو ته اشاره کوي چې په مستقیم ډول په ویب براوزر یا د پیرودونکي وسیله کې اجرا کیږي، پرته له دې چې د سرور اړخ زیربنا ته اړتیا ولري. پداسې حال کې چې د پیرودونکي اړخ ماډل ځینې ګټې وړاندې کوي لکه محرمیت او کم شوی
د ماشین زده کړې کاري فلو کې اوه مرحلې کوم دي؟
د ماشین زده کړې کاري فلو اوه لازمي مرحلې لري چې د ماشین زده کړې ماډلونو پراختیا او پلي کولو ته لارښود کوي. دا ګامونه د موډلونو دقت، موثریت او اعتبار د یقیني کولو لپاره مهم دي. پدې ځواب کې ، موږ به د دې هر یو مرحلې په تفصیل سره وپلټو ، د ماشین زده کړې کاري فلو پراخه پوهه چمتو کوو. ګام