यदि रूपान्तरण प्रक्रियाले तपाइँको कोडमा केहि प्रकार्यहरू अपग्रेड गर्न असमर्थ छ भने तपाइँ के गर्नुपर्छ?
TensorFlow 2.0 को लागि तपाईंको अवस्थित कोड अपग्रेड गर्दा, यो सम्भव छ कि रूपान्तरण प्रक्रियाले निश्चित प्रकार्यहरू सामना गर्न सक्छ जुन स्वचालित रूपमा अपग्रेड गर्न सकिँदैन। त्यस्ता अवस्थाहरूमा, त्यहाँ धेरै चरणहरू छन् जुन तपाईंले यस मुद्दालाई सम्बोधन गर्न र आफ्नो कोडको सफल स्तरवृद्धि सुनिश्चित गर्न सक्नुहुन्छ। 1. TensorFlow 2.0 मा परिवर्तनहरू बुझ्नुहोस्: प्रयास गर्नु अघि
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, गुगल कोलाबोरेटरीमा टेन्सरफ्लो, टेन्सरफ्लो २.० का लागि तपाईंको अवस्थित कोड अपग्रेड गर्नुहोस्, परीक्षा समीक्षा
TensorFlow 2 स्क्रिप्टहरूलाई TensorFlow 1.12 पूर्वावलोकन स्क्रिप्टहरूमा रूपान्तरण गर्न TF अपग्रेड V2.0 उपकरण कसरी प्रयोग गर्नुहुन्छ?
TensorFlow 1.12 स्क्रिप्टहरूलाई TensorFlow 2.0 पूर्वावलोकन स्क्रिप्टहरूमा रूपान्तरण गर्न, तपाईंले TF अपग्रेड V2 उपकरण प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। यो उपकरण TensorFlow 1.x कोड TensorFlow 2.0 मा स्तरवृद्धि गर्ने प्रक्रियालाई स्वचालित गर्न डिजाइन गरिएको हो, विकासकर्ताहरूलाई तिनीहरूको अवस्थित कोडबेसहरू ट्रान्जिसन गर्न सजिलो बनाउन। TF अपग्रेड V2 उपकरणले आदेश-लाइन इन्टरफेस प्रदान गर्दछ जसले अनुमति दिन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, गुगल कोलाबोरेटरीमा टेन्सरफ्लो, टेन्सरफ्लो २.० का लागि तपाईंको अवस्थित कोड अपग्रेड गर्नुहोस्, परीक्षा समीक्षा
TensorFlow 2 मा TF अपग्रेड V2.0 उपकरणको उद्देश्य के हो?
TensorFlow 2 मा TF अपग्रेड V2.0 उपकरणको उद्देश्य विकासकर्ताहरूलाई उनीहरूको अवस्थित कोड TensorFlow 1.x बाट TensorFlow 2.0 मा स्तरवृद्धि गर्न मद्दत गर्नु हो। यो उपकरणले कोड परिमार्जन गर्ने स्वचालित तरिका प्रदान गर्दछ, TensorFlow को नयाँ संस्करणसँग अनुकूलता सुनिश्चित गर्दै। यो कोड माइग्रेट गर्ने, घटाउने प्रक्रियालाई सरल बनाउन डिजाइन गरिएको हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, गुगल कोलाबोरेटरीमा टेन्सरफ्लो, टेन्सरफ्लो २.० का लागि तपाईंको अवस्थित कोड अपग्रेड गर्नुहोस्, परीक्षा समीक्षा
TensorFlow 2.0 ले Keras र Eager Execution को सुविधाहरू कसरी संयोजन गर्छ?
TensorFlow 2.0, TensorFlow को नवीनतम संस्करणले केरास र Eager Execution को सुविधाहरूलाई थप प्रयोगकर्ता-अनुकूल र प्रभावकारी गहिरो सिकाइ फ्रेमवर्क प्रदान गर्न संयोजन गर्दछ। Keras एक उच्च स्तरको न्यूरल नेटवर्क API हो, जबकि Eager Execution ले TensorFlow लाई थप अन्तरक्रियात्मक र सहज बनाउँदै सञ्चालनको तत्काल मूल्याङ्कन गर्न सक्षम बनाउँछ। यो संयोजनले विकासकर्ता र अनुसन्धानकर्ताहरूलाई धेरै फाइदाहरू ल्याउँछ,
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, गुगल कोलाबोरेटरीमा टेन्सरफ्लो, टेन्सरफ्लो २.० का लागि तपाईंको अवस्थित कोड अपग्रेड गर्नुहोस्, परीक्षा समीक्षा
TensorFlow 2.0 को मुख्य फोकसहरू के हुन्?
TensorFlow 2.0, Google द्वारा विकसित खुला-स्रोत मेसिन लर्निङ ढाँचा, धेरै मुख्य फोकसहरू प्रस्तुत गर्दछ जसले यसको क्षमता र उपयोगितालाई बढाउँछ। यी फोकसहरूले विकासकर्ताहरूका लागि थप सहज र प्रभावकारी अनुभव प्रदान गर्ने लक्ष्य राख्छन्, तिनीहरूलाई सजिलैसँग मेसिन लर्निङ मोडेलहरू निर्माण गर्न र प्रयोग गर्न सक्षम पार्दै। यस जवाफमा, हामी मुख्य मुख्य फोकसहरू अन्वेषण गर्नेछौं