Ginagamit ba ang TensorFlow lite para sa Android para sa inference lamang o magagamit din ba ito para sa pagsasanay?
Ang TensorFlow Lite para sa Android ay isang magaan na bersyon ng TensorFlow na partikular na idinisenyo para sa mga mobile at naka-embed na device. Pangunahing ginagamit ito para sa pagpapatakbo ng mga pre-trained na machine learning na mga modelo sa mga mobile device upang maisagawa nang mahusay ang mga gawain sa paghihinuha. Ang TensorFlow Lite ay na-optimize para sa mga mobile platform at naglalayong magbigay ng mababang latency at isang maliit na laki ng binary upang paganahin
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Programming TensorFlow, TensorFlow Lite para sa Android
Ano ang gamit ng frozen graph?
Ang isang nakapirming graph sa konteksto ng TensorFlow ay tumutukoy sa isang modelo na ganap na sinanay at pagkatapos ay nai-save bilang isang file na naglalaman ng parehong arkitektura ng modelo at ang sinanay na mga timbang. Ang nakapirming graph na ito ay maaaring i-deploy para sa inference sa iba't ibang mga platform nang hindi nangangailangan ng orihinal na kahulugan ng modelo o access sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Programming TensorFlow, Ipinakikilala ang TensorFlow Lite
Maaari bang magbasa ang CMLE mula sa data ng storage ng Google Cloud at gumamit ng isang tinukoy na sinanay na modelo para sa hinuha?
Sa katunayan, ito ay maaaring. Sa Google Cloud Machine Learning, mayroong feature na tinatawag na Cloud Machine Learning Engine (CMLE). Nagbibigay ang CMLE ng malakas at nasusukat na platform para sa pagsasanay at pag-deploy ng mga modelo ng machine learning sa cloud. Nagbibigay-daan ito sa mga user na magbasa ng data mula sa Cloud storage at gumamit ng sinanay na modelo para sa hinuha. Kapag tungkol sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, GCP BigQuery at bukas na mga data
Magagamit ba ang Tensorflow para sa pagsasanay at pag-iinference ng mga deep neural network (DNNs)?
Ang TensorFlow ay isang malawakang ginagamit na open-source na framework para sa machine learning na binuo ng Google. Nagbibigay ito ng komprehensibong ecosystem ng mga tool, library, at mapagkukunan na nagbibigay-daan sa mga developer at mananaliksik na bumuo at mag-deploy ng mga modelo ng machine learning nang mahusay. Sa konteksto ng mga malalim na neural network (DNN), hindi lamang kayang sanayin ng TensorFlow ang mga modelong ito ngunit pinapadali din nito.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, TensorFlow Hub para sa mas produktibong pag-aaral ng makina
Ang hinuha ba ay bahagi ng pagsasanay sa modelo sa halip na hula?
Sa larangan ng machine learning, partikular sa konteksto ng Google Cloud Machine Learning, ang pahayag na "Ang hinuha ay bahagi ng pagsasanay sa modelo sa halip na hula" ay hindi ganap na tumpak. Ang hinuha at hula ay mga natatanging yugto sa pipeline ng machine learning, bawat isa ay nagsisilbi sa ibang layunin at nagaganap sa iba't ibang mga punto sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Ano ang mga pakinabang ng paggamit ng GPU back end sa TensorFlow Lite para sa pagpapatakbo ng inference sa mga mobile device?
Ang GPU (Graphics Processing Unit) back end sa TensorFlow Lite ay nag-aalok ng ilang benepisyo para sa pagpapatakbo ng inference sa mga mobile device. Ang TensorFlow Lite ay isang magaan na bersyon ng TensorFlow na partikular na idinisenyo para sa mga mobile at naka-embed na device. Nagbibigay ito ng napakahusay at na-optimize na solusyon para sa pag-deploy ng mga modelo ng machine learning sa mga platform na pinigilan ng mapagkukunan. Sa pamamagitan ng paggamit ng GPU pabalik
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pagsulong sa TensorFlow, TensorFlow Lite, pang-eksperimentong delegado ng GPU, Pagsusuri sa pagsusulit