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
Ano ang TensorBoard?
Ang TensorBoard ay isang makapangyarihang visualization tool sa larangan ng machine learning na karaniwang nauugnay sa TensorFlow, ang open-source machine learning library ng Google. Dinisenyo ito para tulungan ang mga user na maunawaan, i-debug, at i-optimize ang performance ng mga modelo ng machine learning sa pamamagitan ng pagbibigay ng suite ng mga visualization tool. Binibigyang-daan ng TensorBoard ang mga user na mailarawan ang iba't ibang aspeto ng kanilang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang mga paghuhula na walang server sa sukatan
Ano ang TensorFlow?
Ang TensorFlow ay isang open-source machine learning library na binuo ng Google na malawakang ginagamit sa larangan ng artificial intelligence. Idinisenyo ito upang payagan ang mga mananaliksik at developer na bumuo at mag-deploy ng mga modelo ng machine learning nang mahusay. Ang TensorFlow ay partikular na kilala para sa kanyang flexibility, scalability, at kadalian ng paggamit, na ginagawa itong isang popular na pagpipilian para sa parehong
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Ang mga paghuhula na walang server sa sukatan
Pinipigilan ba ng eager mode ang distributed computing functionality ng TensorFlow?
Ang sabik na pagpapatupad sa TensorFlow ay isang mode na nagbibigay-daan para sa mas intuitive at interactive na pag-develop ng mga modelo ng machine learning. Ito ay partikular na kapaki-pakinabang sa panahon ng prototyping at pag-debug na mga yugto ng pagbuo ng modelo. Sa TensorFlow, ang sabik na pagpapatupad ay isang paraan ng pagpapatupad kaagad ng mga operasyon upang maibalik ang mga konkretong halaga, kumpara sa tradisyonal na graph-based na pagpapatupad kung saan
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina, TensorFlow Eager Mode
Paano mag-load ng TensorFlow Datasets sa Google Colaboratory?
Upang i-load ang TensorFlow Datasets sa Google Colaboratory, maaari mong sundin ang mga hakbang na nakabalangkas sa ibaba. Ang TensorFlow Datasets ay isang koleksyon ng mga dataset na handa nang gamitin sa TensorFlow. Nagbibigay ito ng malawak na pagkakaiba-iba ng mga dataset, na ginagawang maginhawa para sa mga gawain sa machine learning. Ang Google Colaboratory, na kilala rin bilang Colab, ay isang libreng serbisyo sa cloud na ibinigay ng Google na iyon
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Plain at simpleng mga estimator
Maaari bang gamitin ang TensorBoard online?
Oo, magagamit ng isa ang TensorBoard online para sa pag-visualize ng mga modelo ng machine learning. Ang TensorBoard ay isang mahusay na visualization tool na kasama ng TensorFlow, isang sikat na open-source machine learning framework na binuo ng Google. Nagbibigay-daan ito sa iyong subaybayan at i-visualize ang iba't ibang aspeto ng iyong mga modelo ng machine learning, gaya ng mga graph ng modelo, mga sukatan ng pagsasanay, at mga pag-embed. Sa pamamagitan ng pag-visualize sa mga ito
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, TensorBoard para sa visualization ng modelo
Kailangan ba ang Python para sa Machine Learning?
Ang Python ay isang malawakang ginagamit na programming language sa larangan ng Machine Learning (ML) dahil sa pagiging simple nito, versatility, at pagkakaroon ng maraming library at frameworks na sumusuporta sa mga gawain sa ML. Bagama't hindi kinakailangan na gumamit ng Python para sa ML, ito ay lubos na inirerekomenda at ginusto ng maraming practitioner at mananaliksik sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Ano ang isang mainit na encoding?
Ang isang mainit na pag-encode ay isang pamamaraan na kadalasang ginagamit sa larangan ng malalim na pag-aaral, partikular sa konteksto ng machine learning at mga neural network. Sa TensorFlow, isang sikat na library ng malalim na pag-aaral, ang isang mainit na pag-encode ay isang paraan na ginagamit upang kumatawan sa kategoryang data sa isang format na madaling maproseso ng mga algorithm ng machine learning. Sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, TensorFlow Deep Learning Library, TFLearn
Kapag nagtatrabaho sa quantization technique, posible bang piliin sa software ang antas ng quantization upang ihambing ang iba't ibang mga sitwasyon sa katumpakan/bilis?
Kapag nagtatrabaho sa mga diskarte sa quantization sa konteksto ng Tensor Processing Units (TPU), mahalagang maunawaan kung paano ipinapatupad ang quantization at kung maaari itong iakma sa antas ng software para sa iba't ibang senaryo na kinasasangkutan ng katumpakan at bilis ng trade-off. Ang quantization ay isang mahalagang diskarte sa pag-optimize na ginagamit sa machine learning para mabawasan ang computational at
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Dalubhasa sa Pag-aaral ng Makina, Tensor Processing Units - kasaysayan at hardware
Paano i-install ang TensorFlow?
Ang TensorFlow ay isang sikat na open-source na library para sa machine learning. Upang mai-install ito kailangan mo munang i-install ang Python. Mangyaring maabisuhan na ang huwarang mga tagubilin sa Python at TensorFlow ay nagsisilbi lamang bilang abstract na sanggunian sa payak at simpleng mga estimator. Ang mga detalyadong tagubilin sa paggamit ng TensorFlow 2.x na bersyon ay susundan sa mga susunod na materyales. Kung gusto mo
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Plain at simpleng mga estimator