Nagagawa ba ng TensorFlow framework ng Google na pataasin ang antas ng abstraction sa pagbuo ng mga modelo ng machine learning (hal. sa pagpapalit ng coding sa configuration)?
Ang Google TensorFlow framework ay talagang nagbibigay-daan sa mga developer na pataasin ang antas ng abstraction sa pagbuo ng mga modelo ng machine learning, na nagbibigay-daan para sa pagpapalit ng coding sa configuration. Nagbibigay ang feature na ito ng malaking kalamangan sa mga tuntunin ng pagiging produktibo at kadalian ng paggamit, dahil pinapasimple nito ang proseso ng pagbuo at pag-deploy ng mga modelo ng machine learning. Isa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Malalim na mga neural network at estimator
Paano pinapabuti ng Eager mode sa TensorFlow ang kahusayan at pagiging epektibo sa pag-unlad?
Ang Eager mode sa TensorFlow ay isang programming interface na nagbibigay-daan para sa agarang pagpapatupad ng mga operasyon, na nagbibigay ng mas intuitive at interactive na paraan upang bumuo ng mga modelo ng machine learning. Pinapabuti ng mode na ito ang kahusayan at pagiging epektibo sa pag-unlad sa pamamagitan ng pag-aalis ng pangangailangang bumuo at magpatakbo ng computational graph nang hiwalay. Sa halip, ang mga operasyon ay isinasagawa ayon sa tawag sa kanila,
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, TensorFlow Eager Mode, Pagsusuri sa pagsusulit