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)؟
شنبه، ۵ نومبر ۲۰۲۲
by هیما ګناسیکران
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
لاندی ځړول شوی:
استراحت, مصنوعي استخباراتو, کوډ ورکول, د سازونې, پراختیا, ماشین د زده کړې, ټیسسر فولډ
په TensorFlow کې Eager حالت څنګه په پرمختیا کې موثریت او اغیزمنتوب ته وده ورکوي؟
چهارشنبه ، د اګست 02 2023
by د EITCA اکاډمي
په TensorFlow کې Eager mode د برنامه کولو انٹرفیس دی چې د عملیاتو سمدستي اجرا کولو ته اجازه ورکوي ، د ماشین زده کړې ماډلونو رامینځته کولو لپاره خورا هوښیار او متقابل لاره چمتو کوي. دا حالت په جلا توګه د کمپیوټري ګراف جوړولو او چلولو اړتیا له مینځه وړلو سره په پراختیا کې موثریت او اغیزمنتوب ته وده ورکوي. پرځای یې، عملیات ترسره کیږي لکه څنګه چې ورته ویل کیږي،