TensorFlow 2.0 க்கு ஏற்கனவே உள்ள உங்கள் குறியீட்டை மேம்படுத்தும் போது, தானாகவே மேம்படுத்த முடியாத சில செயல்பாடுகளை மாற்றும் செயல்முறை சந்திக்கலாம். இதுபோன்ற சந்தர்ப்பங்களில், இந்தச் சிக்கலைத் தீர்க்க நீங்கள் பல படிகளை எடுக்கலாம் மற்றும் உங்கள் குறியீட்டை வெற்றிகரமாக மேம்படுத்துவதை உறுதிசெய்யலாம்.
1. TensorFlow 2.0 இல் உள்ள மாற்றங்களைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள்: உங்கள் குறியீட்டை மேம்படுத்த முயற்சிக்கும் முன், TensorFlow 2.0 இல் அறிமுகப்படுத்தப்பட்ட மாற்றங்களைப் பற்றி தெளிவாகப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 அதன் முந்தைய பதிப்புகளுடன் ஒப்பிடும்போது குறிப்பிடத்தக்க மாற்றங்களுக்கு உட்பட்டுள்ளது, இதில் இயல்புநிலை பயன்முறையாக ஆர்வத்துடன் செயல்படுத்துதல், உலகளாவிய அமர்வுகளை அகற்றுதல் மற்றும் அதிக பைத்தோனிக் ஏபிஐ ஏற்றுக்கொள்வது ஆகியவை அடங்கும். இந்த மாற்றங்களை நீங்கள் அறிந்துகொள்வது, சில செயல்பாடுகளை ஏன் மேம்படுத்த முடியாது என்பதையும் அவற்றை எவ்வாறு நிவர்த்தி செய்வது என்பதையும் புரிந்துகொள்ள உதவும்.
2. சிக்கல்களை ஏற்படுத்தும் செயல்பாடுகளை அடையாளம் காணவும்: மேம்படுத்த முடியாத செயல்பாடுகளை மாற்றும் செயல்முறை சந்திக்கும் போது, இந்த செயல்பாடுகளை அடையாளம் கண்டு அவற்றை ஏன் தானாக மேம்படுத்த முடியாது என்பதைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். மாற்றும் செயல்பாட்டின் போது உருவாக்கப்பட்ட பிழை செய்திகள் அல்லது எச்சரிக்கைகளை கவனமாக ஆராய்வதன் மூலம் இதைச் செய்யலாம். மேம்படுத்தலைத் தடுக்கும் குறிப்பிட்ட சிக்கல்களைப் பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை பிழைச் செய்திகள் வழங்கும்.
3. TensorFlow ஆவணங்களைப் பார்க்கவும்: மேம்படுத்தல் செயல்முறை உட்பட நூலகத்தின் பல்வேறு அம்சங்களை உள்ளடக்கிய விரிவான ஆவணங்களை TensorFlow வழங்குகிறது. TensorFlow ஆவணங்கள் TensorFlow 2.0 இல் அறிமுகப்படுத்தப்பட்ட மாற்றங்களின் விரிவான விளக்கங்களை வழங்குகிறது மற்றும் குறிப்பிட்ட சூழ்நிலைகளை எவ்வாறு கையாள்வது என்பதற்கான வழிகாட்டுதலை வழங்குகிறது. ஆவணங்களை ஆலோசிப்பது, மாற்றும் செயல்முறையின் வரம்புகளைப் புரிந்துகொள்வதற்கும், சிக்கலான செயல்பாடுகளை மேம்படுத்த மாற்று அணுகுமுறைகளை வழங்குவதற்கும் உதவும்.
4. குறியீட்டை கைமுறையாக மறுபரிசீலனை செய்யுங்கள்: சில செயல்பாடுகளை தானாக மேம்படுத்த முடியாவிட்டால், அதை TensorFlow 2.0 உடன் இணங்க, குறியீட்டை கைமுறையாக மறுபரிசீலனை செய்ய வேண்டியிருக்கும். புதிய TensorFlow 2.0 APIகள் மற்றும் அம்சங்களைப் பயன்படுத்த குறியீட்டை மீண்டும் எழுதுவது அல்லது மாற்றுவது இதில் அடங்கும். கைமுறை மறுசீரமைப்பிற்குத் தேவையான குறிப்பிட்ட படிகள், சிக்கல்களை ஏற்படுத்தும் செயல்பாடுகளின் தன்மையைப் பொறுத்தது. குறியீட்டை கவனமாக பகுப்பாய்வு செய்வதும், டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 இல் அறிமுகப்படுத்தப்பட்ட மாற்றங்களைக் கருத்தில் கொள்வதும், மறுவடிவமைக்கப்பட்ட குறியீடு சரியாகச் செயல்படுவதை உறுதிசெய்வது முக்கியம்.
5. சமூக ஆதரவைத் தேடுங்கள்: டென்சர்ஃப்ளோவில் டெவலப்பர்கள் மற்றும் பயனர்களின் துடிப்பான சமூகம் உள்ளது, அவர்கள் பெரும்பாலும் குறியீடு தொடர்பான சிக்கல்களுக்கு உதவத் தயாராக உள்ளனர். குறிப்பிட்ட செயல்பாடுகளை மேம்படுத்துவதில் நீங்கள் சிரமங்களை எதிர்கொண்டால், மன்றங்கள், அஞ்சல் பட்டியல்கள் அல்லது பிற ஆன்லைன் தளங்கள் மூலம் TensorFlow சமூகத்தைத் தொடர்புகொள்ளவும். சமூகம் மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகள், பரிந்துரைகள் அல்லது சிக்கலான செயல்பாடுகளை எவ்வாறு மேம்படுத்துவது என்பதற்கான எடுத்துக்காட்டுகளை வழங்க முடியும்.
6. மேம்படுத்தப்பட்ட குறியீட்டைச் சோதித்து சரிபார்க்கவும்: குறியீட்டை கைமுறையாக மறுசீரமைத்த பிறகு, மேம்படுத்தப்பட்ட குறியீட்டை முழுமையாகச் சோதித்து சரிபார்க்க வேண்டியது அவசியம். இது பொருத்தமான தரவுத்தொகுப்புகள் அல்லது சோதனை நிகழ்வுகளில் குறியீட்டை இயக்குவது மற்றும் எதிர்பார்த்த முடிவுகளைத் தருவதை உறுதி செய்வதை உள்ளடக்குகிறது. மேம்படுத்தல் செயல்பாட்டின் போது அறிமுகப்படுத்தப்பட்ட ஏதேனும் பிழைகள் அல்லது சிக்கல்களைக் கண்டறிய சோதனை உதவும் மற்றும் தேவையான மாற்றங்களைச் செய்ய உங்களை அனுமதிக்கும்.
TensorFlow 2.0 க்கு மேம்படுத்தும் போது உங்கள் குறியீட்டில் உள்ள சில செயல்பாடுகளை மாற்றும் செயல்முறையால் மேம்படுத்த முடியவில்லை என்றால், TensorFlow 2.0 இல் உள்ள மாற்றங்களைப் புரிந்துகொள்வது, பிரச்சனைக்குரிய செயல்பாடுகளைக் கண்டறிவது, TensorFlow ஆவணங்களைப் பார்ப்பது, குறியீட்டை கைமுறையாக மறுபரிசீலனை செய்வது, சமூக ஆதரவைப் பெறுவது, மற்றும் மேம்படுத்தப்பட்ட குறியீட்டை சோதித்து சரிபார்க்கவும். இந்தப் படிகளைப் பின்பற்றுவதன் மூலம், TensorFlow 2.0க்கான உங்கள் தற்போதைய குறியீட்டை வெற்றிகரமாக மேம்படுத்தலாம் மற்றும் அதன் புதிய அம்சங்கள் மற்றும் மேம்பாடுகளைப் பயன்படுத்திக் கொள்ளலாம்.
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
மேலும் கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள்:
- களம்: செயற்கை நுண்ணறிவு
- திட்டம்: EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள் (சான்றிதழ் திட்டத்திற்குச் செல்லவும்)
- பாடம்: கூகிள் ஒத்துழைப்பில் டென்சர்ஃப்ளோ (தொடர்புடைய பாடத்திற்குச் செல்லவும்)
- தலைப்பு: டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 க்கான உங்கள் இருக்கும் குறியீட்டை மேம்படுத்தவும் (தொடர்புடைய தலைப்புக்குச் செல்லவும்)
- தேர்வு ஆய்வு