TensorFlow 2 இல் உள்ள TF மேம்படுத்தல் V2.0 கருவியின் நோக்கம் டெவலப்பர்கள் தங்கள் இருக்கும் குறியீட்டை TensorFlow 1.x இலிருந்து TensorFlow 2.0 க்கு மேம்படுத்த உதவுவதாகும். டென்சர்ஃப்ளோவின் புதிய பதிப்போடு இணக்கத்தன்மையை உறுதிசெய்து, குறியீட்டை மாற்றுவதற்கான தானியங்கு வழியை இந்தக் கருவி வழங்குகிறது. டெவலப்பர்கள் தங்கள் மாதிரிகள் மற்றும் பயன்பாடுகளை சமீபத்திய TensorFlow வெளியீட்டிற்கு மாற்றியமைக்க தேவையான முயற்சியைக் குறைத்து, குறியீட்டை நகர்த்துவதற்கான செயல்முறையை எளிதாக்கும் வகையில் இது வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது.
TensorFlow 2.0 இல் உள்ள முக்கிய மாற்றங்களில் ஒன்று, இயல்புநிலை பயன்முறையாக ஆர்வமுள்ள செயல்படுத்தலை அறிமுகப்படுத்துவதாகும். TensorFlow 1.x இல், டெவலப்பர்கள் ஒரு கணக்கீட்டு வரைபடத்தை வரையறுத்து, அதை ஒரு அமர்வில் செயல்படுத்த வேண்டும். இருப்பினும், டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 உடனடியாக செயல்படுத்த அனுமதிக்கிறது, இது மாடல்களில் பிழைத்திருத்தம் செய்வதையும் மீண்டும் செய்வதையும் எளிதாக்குகிறது. TF மேம்படுத்தல் V2 கருவி, TensorFlow 2.0 இல் அறிமுகப்படுத்தப்பட்ட ஆர்வமுள்ள செயல்படுத்தல் மற்றும் பிற புதிய அம்சங்களைப் பயன்படுத்த குறியீட்டை மாற்ற உதவுகிறது.
TF மேம்படுத்தல் V2 கருவி இடம்பெயர்வு செயல்முறையை எளிதாக்க பல செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது. இது TensorFlow 1.x குறியீட்டை TensorFlow 2.0 குறியீட்டிற்கு தானாக மாற்றும், தொடரியல் மற்றும் API அழைப்புகளைப் புதுப்பிக்கும். TensorFlow 2.0 இல் நிராகரிக்கப்பட்ட செயல்பாடுகள் மற்றும் தொகுதிக்கூறுகளை அவற்றிற்கு இணையான இணைகளுடன் மாற்றுவது இதில் அடங்கும். புதிய பதிப்பில் உடைக்கக்கூடிய குறியீடு வடிவங்களைக் கண்டறிந்து பொருத்தமான மாற்றங்களைப் பரிந்துரைப்பதன் மூலம் இணக்கத்தன்மை சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கும் கருவி உதவுகிறது.
கூடுதலாக, TF மேம்படுத்தல் V2 கருவி குறியீட்டில் செய்யப்பட்ட மாற்றங்களை முன்னிலைப்படுத்தும் விரிவான அறிக்கையை உருவாக்குகிறது. இந்த அறிக்கை டெவலப்பர்கள் கருவியால் செய்யப்பட்ட மாற்றங்களைப் புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது மற்றும் கைமுறை தலையீடு தேவைப்படும் குறியீட்டின் பகுதிகள் பற்றிய நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது. இந்த பகுப்பாய்வை வழங்குவதன் மூலம், கருவி வெளிப்படைத்தன்மையை உறுதிசெய்கிறது மற்றும் டெவலப்பர்கள் இடம்பெயர்வு செயல்முறையின் மீது முழு கட்டுப்பாட்டை வைத்திருக்க உதவுகிறது.
TF மேம்படுத்தல் V2 கருவியின் செயல்பாட்டை விளக்க, ஒரு எளிய உதாரணத்தைக் கவனியுங்கள். `tf.layers` தொகுதியைப் பயன்படுத்தி அடிப்படை நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியை வரையறுக்கும் TensorFlow 1.x குறியீடு துணுக்கு எங்களிடம் உள்ளது என்று வைத்துக்கொள்வோம்:
python import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784)) y = tf.layers.dense(x, units=10)
TF மேம்படுத்தல் V2 கருவியைப் பயன்படுத்தி, குறியீட்டை தானாகவே TensorFlow 2.0 தொடரியல் மாற்றலாம்:
python import tensorflow.compat.v1 as tf import tensorflow.compat.v2 as tf2 tf.compat.v1.disable_v2_behavior() x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784)) y = tf2.keras.layers.Dense(units=10)(x)
இந்த எடுத்துக்காட்டில், பொருந்தக்கூடிய தொகுதிகள் (`tensorflow.compat.v1` மற்றும் `tensorflow.compat.v2`) பயன்படுத்த இறக்குமதி அறிக்கைகளை கருவி புதுப்பிக்கிறது. இது `tf.layers.dense` செயல்பாட்டை TensorFlow 2 API இலிருந்து சமமான `tf2.0.keras.layers.Dense` வகுப்பைக் கொண்டு மாற்றுகிறது.
TensorFlow 2 இல் உள்ள TF மேம்படுத்தல் V2.0 கருவியானது TensorFlow 1.x இலிருந்து TensorFlow 2.0 க்கு குறியீட்டை மாற்றும் செயல்முறையை எளிதாக்கும் நோக்கத்திற்காக உதவுகிறது. இது குறியீட்டின் மாற்றத்தை தானியங்குபடுத்துகிறது, புதிய பதிப்போடு இணக்கத்தன்மையை உறுதி செய்கிறது, மேலும் செய்யப்பட்ட மாற்றங்களின் விரிவான அறிக்கையை வழங்குகிறது. டெவலப்பர்கள் தங்களின் தற்போதைய குறியீட்டை மேம்படுத்துவதற்குத் தேவைப்படும் முயற்சியை இந்தக் கருவி கணிசமாகக் குறைக்கிறது, மேலும் டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 இல் அறிமுகப்படுத்தப்பட்ட புதிய அம்சங்கள் மற்றும் மேம்பாடுகளைப் பயன்படுத்திக் கொள்ள அவர்களுக்கு 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
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