TensorFlow 2.0, பிரபலமான ஓப்பன் சோர்ஸ் மெஷின் லேர்னிங் ஃப்ரேம்வொர்க், வெவ்வேறு தளங்களில் பயன்படுத்துவதற்கு வலுவான ஆதரவை வழங்குகிறது. டெஸ்க்டாப்கள், சர்வர்கள், மொபைல் சாதனங்கள் மற்றும் உட்பொதிக்கப்பட்ட அமைப்புகள் போன்ற பல்வேறு சாதனங்களில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை செயல்படுத்துவதற்கு இந்த ஆதரவு முக்கியமானது. இந்த பதிலில், TensorFlow 2.0 பல்வேறு தளங்களில் பயன்படுத்துவதற்கான பல்வேறு வழிகளை ஆராய்வோம்.
டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 இன் முக்கிய அம்சங்களில் ஒன்று அதன் மேம்படுத்தப்பட்ட மாடல் சேவை திறன் ஆகும். டென்சர்ஃப்ளோ மாடல்களுக்கான பிரத்யேக சேவை அமைப்பான டென்சர்ஃப்ளோ சர்விங், பயனர்கள் தங்கள் மாடல்களை உற்பத்திச் சூழலில் எளிதாகப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது. இது ஒரு நெகிழ்வான கட்டமைப்பை வழங்குகிறது, இது ஆன்லைன் மற்றும் தொகுதி முன்கணிப்பை ஆதரிக்கிறது, நிகழ்நேர அனுமானம் மற்றும் பெரிய அளவிலான தொகுதி செயலாக்கத்தை அனுமதிக்கிறது. டென்சர்ஃப்ளோ சர்விங் மாடல் பதிப்பை ஆதரிக்கிறது மற்றும் ஒரே நேரத்தில் பல மாடல்களைக் கையாள முடியும், இது தயாரிப்பு அமைப்பில் மாடல்களைப் புதுப்பித்து நிர்வகிப்பதை எளிதாக்குகிறது.
TensorFlow 2.0 இன் வரிசைப்படுத்தல் ஆதரவின் மற்றொரு முக்கிய அம்சம், வெவ்வேறு தளங்கள் மற்றும் நிரலாக்க மொழிகளுடன் அதன் இணக்கத்தன்மை ஆகும். Python, C++, Java மற்றும் Go உள்ளிட்ட பல நிரலாக்க மொழிகளுக்கான APIகளை TensorFlow 2.0 வழங்குகிறது, இது பரந்த அளவிலான டெவலப்பர்களுக்கு அணுகக்கூடியதாக உள்ளது. இந்த மொழி ஆதரவு தற்போதுள்ள மென்பொருள் அமைப்புகளில் டென்சர்ஃப்ளோ மாடல்களின் தடையற்ற ஒருங்கிணைப்பை செயல்படுத்துகிறது மற்றும் இயங்குதளம் சார்ந்த பயன்பாடுகளை உருவாக்க அனுமதிக்கிறது.
மேலும், TensorFlow 2.0 ஆனது GPUகள் மற்றும் TPUகள் போன்ற பல்வேறு வன்பொருள் முடுக்கிகளில் பயன்படுத்துவதற்கான ஆதரவை வழங்குகிறது. இந்த முடுக்கிகள் பயிற்சி மற்றும் அனுமான செயல்முறைகளை கணிசமாக விரைவுபடுத்தலாம், இது வள-கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சாதனங்களில் மாதிரிகளை வரிசைப்படுத்துவதை சாத்தியமாக்குகிறது. TensorFlow 2.0 ஆனது tf.distribute.Strategy போன்ற உயர்-நிலை APIகளை வழங்குகிறது, இது குறியீட்டில் விரிவான மாற்றங்கள் தேவையில்லாமல் வன்பொருள் முடுக்கிகளை எளிதாகப் பயன்படுத்த உதவுகிறது.
கூடுதலாக, TensorFlow 2.0 ஆனது TensorFlow Lite ஐ அறிமுகப்படுத்துகிறது, இது மொபைல் மற்றும் உட்பொதிக்கப்பட்ட சாதனங்களில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை பயன்படுத்துவதற்கான ஒரு சிறப்பு கட்டமைப்பாகும். டென்சர்ஃப்ளோ லைட் ஸ்மார்ட்போன்கள் மற்றும் IoT சாதனங்கள் போன்ற வரையறுக்கப்பட்ட கணக்கீட்டு வளங்களைக் கொண்ட சாதனங்களில் திறமையான செயல்பாட்டிற்கான மாதிரிகளை மேம்படுத்துகிறது. இது மாதிரி மாற்றம், அளவீடு மற்றும் தேர்வுமுறைக்கான கருவிகளை வழங்குகிறது, இது மாதிரிகள் பரந்த அளவிலான மொபைல் தளங்களில் பயன்படுத்தப்படுவதை உறுதி செய்கிறது.
மேலும், கூகுள் கிளவுட் பிளாட்ஃபார்ம் (ஜிசிபி) மற்றும் அமேசான் வெப் சர்வீசஸ் (ஏடபிள்யூஎஸ்) போன்ற கிளவுட் பிளாட்ஃபார்ம்களில் வரிசைப்படுத்தலை டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 ஆதரிக்கிறது. TensorFlow Extended (TFX), டென்சர்ஃப்ளோ மாடல்களை அளவில் வரிசைப்படுத்துவதற்கான உற்பத்தி-தயாரான தளம், கிளவுட் பிளாட்ஃபார்ம்களுடன் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கிறது மற்றும் இயந்திர கற்றல் குழாய்களை உருவாக்குவதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் இறுதி முதல் இறுதி வரை ஆதரவை வழங்குகிறது. விநியோகிக்கப்பட்ட முறையில் மாடல்களைப் பயிற்றுவிக்கவும், மாடல் பதிப்புகளை நிர்வகிக்கவும், கிளவுட் அடிப்படையிலான சேவை அமைப்புகளுக்கு மாடல்களை எளிதாகப் பயன்படுத்தவும் TFX பயனர்களுக்கு உதவுகிறது.
TensorFlow 2.0 வெவ்வேறு தளங்களுக்கு வரிசைப்படுத்துவதற்கான விரிவான ஆதரவை வழங்குகிறது. அதன் மேம்படுத்தப்பட்ட மாதிரி சேவை திறன்கள், பல நிரலாக்க மொழிகளுடன் பொருந்தக்கூடிய தன்மை, வன்பொருள் முடுக்கிகளுக்கான ஆதரவு மற்றும் TensorFlow Lite மற்றும் TFX போன்ற சிறப்பு கட்டமைப்புகள் பல்வேறு சூழல்களில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை பயன்படுத்துவதற்கான சக்திவாய்ந்த கருவியாக அமைகிறது. இந்த அம்சங்களை மேம்படுத்துவதன் மூலம், டெவலப்பர்கள் தங்கள் டென்சர்ஃப்ளோ மாதிரிகளை வெவ்வேறு தளங்களில் எளிதாக வரிசைப்படுத்தலாம், இது பல்வேறு தொழில்களில் இயந்திர கற்றலை பரவலாக ஏற்றுக்கொள்ள உதவுகிறது.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள்:
- திசையன்களாக வார்த்தைகளை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதற்கு சரியான அச்சுகளை தானாக ஒதுக்க உட்பொதித்தல் அடுக்கை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம்?
- CNNல் அதிகபட்சமாக பூலிங் செய்வதன் நோக்கம் என்ன?
- கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் (சிஎன்என்) அம்சம் பிரித்தெடுத்தல் செயல்முறை பட அங்கீகாரத்திற்கு எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது?
- TensorFlow.js இல் இயங்கும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளுக்கு ஒத்திசைவற்ற கற்றல் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துவது அவசியமா?
- TensorFlow Keras Tokenizer API அதிகபட்ச சொற்களின் அளவுரு என்ன?
- TensorFlow Keras Tokenizer APIஐ அடிக்கடி வார்த்தைகளைக் கண்டறிய பயன்படுத்த முடியுமா?
- TOCO என்றால் என்ன?
- இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியில் உள்ள பல சகாப்தங்களுக்கும் மாதிரியை இயக்குவதிலிருந்து கணிப்பதன் துல்லியத்திற்கும் என்ன தொடர்பு?
- டென்சர்ஃப்ளோவின் நியூரல் ஸ்ட்ரக்ச்சர்டு லேர்னிங்கில் உள்ள பேக் அண்டை நாடுகளின் ஏபிஐ, இயற்கையான வரைபடத் தரவின் அடிப்படையில் ஆக்மென்டட் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பை உருவாக்குகிறதா?
- டென்சர்ஃப்ளோவின் நரம்பியல் கட்டமைக்கப்பட்ட கற்றலில் பேக் அண்டை நாடுகளின் API என்றால் என்ன?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals இல் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க