TensorFlow 2.0 மற்றும் அதற்குப் பிறகு, அமர்வுகள் நேரடியாகப் பயன்படுத்தப்படாது. அவற்றைப் பயன்படுத்த ஏதேனும் காரணம் உள்ளதா?
டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 மற்றும் அதற்குப் பிந்தைய பதிப்புகளில், டென்சர்ஃப்ளோவின் முந்தைய பதிப்புகளில் ஒரு அடிப்படை அங்கமாக இருந்த அமர்வுகளின் கருத்து நிராகரிக்கப்பட்டது. டென்சர்ஃப்ளோ 1.x இல் கிராஃப்கள் அல்லது கிராஃப்களின் பகுதிகளை இயக்க அமர்வுகள் பயன்படுத்தப்பட்டன, இது எப்போது மற்றும் எங்கு கணக்கீடு நிகழ்கிறது என்பதைக் கட்டுப்படுத்த அனுமதிக்கிறது. இருப்பினும், டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 அறிமுகத்துடன், ஆவலுடன் செயல்படுத்தப்பட்டது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், TensorFlow, டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள்
டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 இலிருந்து ஏன் அமர்வுகள் அகற்றப்பட்டன?
TensorFlow 2.0 இல், ஆர்வமுள்ள செயலாக்கத்திற்கு ஆதரவாக அமர்வுகளின் கருத்து அகற்றப்பட்டது, ஏனெனில் ஆர்வமுள்ள செயல்படுத்தல் உடனடியாக மதிப்பீடு செய்வதற்கும் செயல்பாடுகளை எளிதாக பிழைத்திருத்துவதற்கும் அனுமதிக்கிறது, இதனால் செயல்முறை மிகவும் உள்ளுணர்வு மற்றும் பைத்தோனிக் ஆகும். இந்த மாற்றம் TensorFlow எவ்வாறு இயங்குகிறது மற்றும் பயனர்களுடன் தொடர்பு கொள்கிறது என்பதில் குறிப்பிடத்தக்க மாற்றத்தைக் குறிக்கிறது. TensorFlow 1.x இல், அமர்வுகள் பயன்படுத்தப்பட்டன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலுக்கான Google கருவிகள், டென்சர்ஃப்ளோவில் அறிக்கைகளை அச்சிடுதல்
TensorFlow 2.0 இல் TensorFlow தரவுத்தொகுப்புகளைப் பயன்படுத்துவதன் நன்மைகள் என்ன?
TensorFlow தரவுத்தொகுப்புகள் TensorFlow 2.0 இல் பல நன்மைகளை வழங்குகின்றன, இது செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) துறையில் தரவு செயலாக்கம் மற்றும் மாதிரி பயிற்சிக்கான மதிப்புமிக்க கருவியாக அமைகிறது. இந்த நன்மைகள் டென்சர்ஃப்ளோ தரவுத்தொகுப்புகளின் வடிவமைப்புக் கொள்கைகளிலிருந்து உருவாகின்றன, அவை செயல்திறன், நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் பயன்பாட்டின் எளிமைக்கு முன்னுரிமை அளிக்கின்றன. இந்த பதிலில், விசையை ஆராய்வோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ 2.0, டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு
TensorFlow 2.0 இல் விநியோக உத்தி API என்றால் என்ன மற்றும் அது விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சியை எவ்வாறு எளிதாக்குகிறது?
TensorFlow 2.0 இல் உள்ள விநியோக உத்தி API என்பது பல சாதனங்கள் மற்றும் இயந்திரங்களில் கணக்கீடுகளை விநியோகிப்பதற்கும் அளவிடுவதற்கும் உயர்நிலை இடைமுகத்தை வழங்குவதன் மூலம் விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சியை எளிதாக்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். டெவலப்பர்கள் தங்கள் மாடல்களை வேகமாகவும் திறமையாகவும் பயிற்றுவிப்பதற்கு பல GPUகள் அல்லது பல இயந்திரங்களின் கணக்கீட்டு சக்தியை எளிதாகப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது. விநியோகிக்கப்பட்டது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ 2.0, டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு
TensorFlow 2.0 எவ்வாறு வெவ்வேறு தளங்களில் வரிசைப்படுத்தலை ஆதரிக்கிறது?
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, டென்சர்ஃப்ளோவின் பல்வேறு வழிகளை ஆராய்வோம்
டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 இன் முக்கிய அம்சங்கள் யாவை, அதை இயந்திர கற்றலுக்கான எளிதான மற்றும் சக்திவாய்ந்த கட்டமைப்பாக மாற்றுகிறது?
டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 என்பது கூகுள் உருவாக்கிய இயந்திர கற்றல் மற்றும் ஆழமான கற்றலுக்கான பிரபலமான மற்றும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் திறந்த மூல கட்டமைப்பாகும். இது செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் பல்வேறு பயன்பாடுகளுக்கு பயன்படுத்த எளிதான மற்றும் சக்திவாய்ந்ததாக இருக்கும் முக்கிய அம்சங்களை வழங்குகிறது. இந்த பதிலில், இந்த முக்கிய அம்சங்களை விரிவாக ஆராய்வோம், அவற்றின் சிறப்பம்சங்கள்
உங்கள் குறியீட்டில் சில செயல்பாடுகளை மாற்றும் செயல்முறை மேம்படுத்த முடியாவிட்டால் நீங்கள் என்ன செய்ய வேண்டும்?
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: முயற்சிக்கும் முன்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், கூகிள் ஒத்துழைப்பில் டென்சர்ஃப்ளோ, டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 க்கான உங்கள் இருக்கும் குறியீட்டை மேம்படுத்தவும், தேர்வு ஆய்வு
டென்சர்ஃப்ளோ 2 ஸ்கிரிப்ட்களை டென்சர்ஃப்ளோ 1.12 முன்னோட்ட ஸ்கிரிப்ட்களாக மாற்ற TF மேம்படுத்தல் V2.0 கருவியை எப்படிப் பயன்படுத்துகிறீர்கள்?
TensorFlow 1.12 ஸ்கிரிப்ட்களை TensorFlow 2.0 முன்னோட்ட ஸ்கிரிப்ட்களாக மாற்ற, நீங்கள் TF மேம்படுத்தல் V2 கருவியைப் பயன்படுத்தலாம். டென்சர்ஃப்ளோ 1.x குறியீட்டை டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 க்கு மேம்படுத்தும் செயல்முறையை தானியங்குபடுத்த இந்தக் கருவி வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, டெவலப்பர்கள் தங்களின் தற்போதைய கோட்பேஸ்களை மாற்றுவதை எளிதாக்குகிறது. TF மேம்படுத்தல் V2 கருவி அனுமதிக்கும் கட்டளை வரி இடைமுகத்தை வழங்குகிறது
TensorFlow 2 இல் TF மேம்படுத்தல் V2.0 கருவியின் நோக்கம் என்ன?
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. இது குறியீட்டை நகர்த்துதல், குறைத்தல் செயல்முறையை எளிதாக்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், கூகிள் ஒத்துழைப்பில் டென்சர்ஃப்ளோ, டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 க்கான உங்கள் இருக்கும் குறியீட்டை மேம்படுத்தவும், தேர்வு ஆய்வு
டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 எப்படி கெராஸ் மற்றும் ஈஜர் எக்ஸிகியூஷனின் அம்சங்களை ஒருங்கிணைக்கிறது?
TensorFlow 2.0, TensorFlow இன் சமீபத்திய பதிப்பானது, Keras மற்றும் Eager Execution இன் அம்சங்களை ஒருங்கிணைத்து மிகவும் பயனர் நட்பு மற்றும் திறமையான ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்பை வழங்குகிறது. கெராஸ் ஒரு உயர்-நிலை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் API ஆகும், அதே சமயம் ஈகர் எக்சிகியூஷன் செயல்பாடுகளை உடனடி மதிப்பீட்டை செயல்படுத்துகிறது, இது டென்சர்ஃப்ளோவை மேலும் ஊடாடும் மற்றும் உள்ளுணர்வுடன் ஆக்குகிறது. இந்த கலவையானது டெவலப்பர்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கு பல நன்மைகளைத் தருகிறது,
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், கூகிள் ஒத்துழைப்பில் டென்சர்ஃப்ளோ, டென்சர்ஃப்ளோ 2.0 க்கான உங்கள் இருக்கும் குறியீட்டை மேம்படுத்தவும், தேர்வு ஆய்வு