Ano ang mga disadvantage ng paggamit ng Eager mode kaysa sa regular na TensorFlow na may Eager mode na hindi pinagana?
Ang eager mode sa TensorFlow ay isang programming interface na nagbibigay-daan para sa agarang pagpapatupad ng mga operasyon, na ginagawang mas madaling i-debug at maunawaan ang code. Gayunpaman, mayroong ilang mga disadvantages ng paggamit ng Eager mode kumpara sa regular na TensorFlow na may Eager mode na hindi pinagana. Sa sagot na ito, susuriin natin nang detalyado ang mga kawalan na ito. Isa sa mga pangunahing
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, TensorFlow Eager Mode
Ano ang bentahe ng paggamit muna ng modelo ng Keras at pagkatapos ay i-convert ito sa isang TensorFlow estimator sa halip na direktang gamitin ang TensorFlow?
Pagdating sa pagbuo ng mga modelo ng machine learning, ang Keras at TensorFlow ay mga sikat na framework na nag-aalok ng hanay ng mga functionality at kakayahan. Habang ang TensorFlow ay isang makapangyarihan at flexible na library para sa pagbuo at pagsasanay ng mga deep learning model, ang Keras ay nagbibigay ng mas mataas na antas ng API na nagpapasimple sa proseso ng paggawa ng mga neural network. Sa ilang mga kaso, ito
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, Pagtaas ng Keras sa mga nagtatantya