जमेको ग्राफ को उपयोग के हो?
TensorFlow को सन्दर्भमा जमेको ग्राफले एक मोडेललाई बुझाउँछ जुन पूर्ण रूपमा प्रशिक्षित गरिएको छ र त्यसपछि मोडेल वास्तुकला र प्रशिक्षित वजनहरू दुवै समावेश भएको एकल फाइलको रूपमा बचत गरिएको छ। यस जमेको ग्राफलाई मूल मोडेल परिभाषा वा पहुँच बिना नै विभिन्न प्लेटफर्महरूमा अनुमानको लागि तैनाथ गर्न सकिन्छ।
TensorBoard भनेको के हो?
TensorBoard मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा एक शक्तिशाली दृश्य उपकरण हो जुन सामान्यतया TensorFlow, Google को खुला स्रोत मेसिन लर्निङ लाइब्रेरीसँग सम्बन्धित छ। यो प्रयोगकर्ताहरूलाई भिजुअलाइजेशन उपकरणहरूको सूट प्रदान गरेर मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको कार्यसम्पादन बुझ्न, डिबग गर्न र अनुकूलन गर्न मद्दत गर्न डिजाइन गरिएको हो। TensorBoard ले प्रयोगकर्ताहरूलाई तिनीहरूको विभिन्न पक्षहरू कल्पना गर्न अनुमति दिन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मापनमा सर्वरलेस पूर्वानुमानहरू
TensorFlow के हो?
TensorFlow गुगलले विकास गरेको ओपन सोर्स मेसिन लर्निङ लाइब्रेरी हो जुन आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ। यो अनुसन्धानकर्ता र विकासकर्ताहरूलाई मेसिन लर्निङ मोडेलहरू कुशलतापूर्वक निर्माण र प्रयोग गर्न अनुमति दिन डिजाइन गरिएको हो। TensorFlow विशेष गरी यसको लचिलोपन, स्केलेबिलिटी, र प्रयोगको सहजताका लागि परिचित छ, जसले यसलाई दुवैको लागि लोकप्रिय विकल्प बनाउँछ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मापनमा सर्वरलेस पूर्वानुमानहरू
के उत्सुक मोडले TensorFlow को वितरित कम्प्युटिङ कार्यक्षमतालाई रोक्छ?
TensorFlow मा उत्सुक कार्यान्वयन एउटा मोड हो जसले मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको थप सहज र अन्तरक्रियात्मक विकासको लागि अनुमति दिन्छ। यो मोडेल विकासको प्रोटोटाइपिङ र डिबगिङ चरणहरूमा विशेष गरी लाभदायक छ। TensorFlow मा, उत्सुक कार्यान्वयन भनेको परम्परागत ग्राफ-आधारित कार्यान्वयनको विपरीत, ठोस मानहरू फिर्ता गर्न तुरुन्तै कार्यहरू कार्यान्वयन गर्ने तरिका हो।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, टेन्सरफ्लो इजीर मोड
गुगल कोलाबोरेटरीमा टेन्सरफ्लो डाटासेटहरू कसरी लोड गर्ने?
Google Colaboratory मा TensorFlow डेटासेटहरू लोड गर्न, तपाईंले तल उल्लिखित चरणहरू पालना गर्न सक्नुहुन्छ। TensorFlow डेटासेटहरू TensorFlow सँग प्रयोग गर्न तयार डेटासेटहरूको संग्रह हो। यसले मेसिन लर्निङ कार्यहरूको लागि सुविधाजनक बनाउँदै विभिन्न प्रकारका डेटासेटहरू प्रदान गर्दछ। गुगल कोलाबोरेटरी, जसलाई कोलाब पनि भनिन्छ, गुगल द्वारा प्रदान गरिएको नि:शुल्क क्लाउड सेवा हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, सादा र साधारण अनुमानकहरू
के TensorBoard अनलाइन प्रयोग गर्न सकिन्छ?
हो, मेसिन लर्निङ मोडेलहरू भिजुअलाइज गर्नका लागि TensorBoard अनलाइन प्रयोग गर्न सकिन्छ। TensorBoard एउटा शक्तिशाली भिजुअलाइजेशन उपकरण हो जुन TensorFlow सँग आउँछ, Google द्वारा विकसित गरिएको एक लोकप्रिय ओपन सोर्स मेसिन लर्निङ फ्रेमवर्क। यसले तपाइँलाई तपाइँको मेसिन लर्निङ मोडेलका विभिन्न पक्षहरू ट्र्याक गर्न र कल्पना गर्न अनुमति दिन्छ, जस्तै मोडेल ग्राफ, प्रशिक्षण मेट्रिक्स, र इम्बेडिङहरू। यी कल्पना गरेर
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मोडेल दृश्यका लागि टेन्सरबोर्ड
के मेसिन लर्निङका लागि पाइथन आवश्यक छ?
Python यसको सरलता, बहुमुखी प्रतिभा, र ML कार्यहरूलाई समर्थन गर्ने असंख्य पुस्तकालयहरू र फ्रेमवर्कहरूको उपलब्धताको कारणले मेसिन लर्निङ (ML) को क्षेत्रमा व्यापक रूपमा प्रयोग हुने प्रोग्रामिङ भाषा हो। जबकि यो ML को लागी पाइथन प्रयोग गर्न को लागी एक आवश्यकता छैन, यो धेरै चिकित्सकहरु र अनुसन्धानकर्ताहरु द्वारा धेरै सिफारिस र रुचाइएको छ।
एक तातो एन्कोडिङ के हो?
एक तातो एन्कोडिङ एक प्रविधि हो जुन प्राय: गहिरो शिक्षाको क्षेत्रमा प्रयोग गरिन्छ, विशेष गरी मेसिन लर्निङ र न्यूरल नेटवर्कको सन्दर्भमा। TensorFlow मा, एक लोकप्रिय गहिरो सिकाइ पुस्तकालय, एक तातो इन्कोडिङ मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरूद्वारा सजिलैसँग प्रशोधन गर्न सकिने ढाँचामा वर्गीकृत डेटा प्रतिनिधित्व गर्न प्रयोग गरिने विधि हो। मा
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, टेन्सरफ्लो डीप लर्निंग लाइब्रेरी, TFLearn
क्वान्टाइजेशन प्रविधिको साथ काम गर्दा, सफ्टवेयरमा विभिन्न परिदृश्य परिशुद्धता/गति तुलना गर्न क्वान्टाइजेशन स्तर चयन गर्न सम्भव छ?
टेन्सर प्रोसेसिङ इकाइहरू (TPUs) को सन्दर्भमा क्वान्टाइजेसन प्रविधिहरूसँग काम गर्दा, क्वान्टाइजेसन कसरी लागू हुन्छ र यसलाई सटीक र गति ट्रेड-अफहरू समावेश गर्ने विभिन्न परिदृश्यहरूको लागि सफ्टवेयर स्तरमा समायोजन गर्न सकिन्छ कि भनेर बुझ्न आवश्यक छ। क्वान्टाइजेसन कम्प्युटेसनल र कम गर्न मेसिन लर्निङमा प्रयोग गरिने एक महत्त्वपूर्ण अप्टिमाइजेसन प्रविधि हो
TensorFlow कसरी स्थापना गर्ने?
TensorFlow मेसिन लर्निङको लागि एक लोकप्रिय खुला स्रोत पुस्तकालय हो। यसलाई स्थापना गर्न तपाईंले पहिले पाइथन स्थापना गर्न आवश्यक छ। कृपया ध्यान दिनुहोस् कि उदाहरणीय पाइथन र टेन्सरफ्लो निर्देशनहरूले सादा र साधारण अनुमानकर्ताहरूको लागि मात्र एक सार सन्दर्भको रूपमा काम गर्दछ। TensorFlow 2.x संस्करण प्रयोग गर्ने बारे विस्तृत निर्देशनहरू पछिका सामग्रीहरूमा पछ्याउने छन्। यदि तपाईं चाहनुहुन्छ भने