Verhinder die gretige modus die verspreide rekenaarfunksie van TensorFlow?
Gretig uitvoering in TensorFlow is 'n modus wat voorsiening maak vir meer intuïtiewe en interaktiewe ontwikkeling van masjienleermodelle. Dit is veral voordelig tydens die prototipering en ontfoutingstadiums van modelontwikkeling. In TensorFlow is gretige uitvoering 'n manier om bewerkings onmiddellik uit te voer om konkrete waardes terug te gee, in teenstelling met die tradisionele grafiek-gebaseerde uitvoering waar
Waarom is sessies van TensorFlow 2.0 verwyder ten gunste van gretige uitvoering?
In TensorFlow 2.0 is die konsep van sessies verwyder ten gunste van gretige uitvoering, aangesien gretige uitvoering onmiddellike evaluering en makliker ontfouting van bedrywighede moontlik maak, wat die proses meer intuïtief en Pytonies maak. Hierdie verandering verteenwoordig 'n beduidende verskuiwing in hoe TensorFlow funksioneer en met gebruikers omgaan. In TensorFlow 1.x is sessies gebruik om
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google-gereedskap vir masjienleer, Uitsprake druk in TensorFlow
Waarom word dit aanbeveel om gretige uitvoering moontlik te maak wanneer 'n nuwe model in TensorFlow geprototipeer word?
Om gretige uitvoering moontlik te maak wanneer 'n nuwe model in TensorFlow geprototipeer word, word sterk aanbeveel vanweë die talle voordele en didaktiese waarde daarvan. Gretig uitvoering is 'n modus in TensorFlow wat voorsiening maak vir onmiddellike evaluering van bedrywighede, wat 'n meer intuïtiewe en interaktiewe ontwikkelingservaring moontlik maak. In hierdie modus word TensorFlow-bewerkings onmiddellik uitgevoer soos dit genoem word,
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow hoëvlak-API's, Laai tans data, Eksamen hersiening
Hoe kombineer TensorFlow 2.0 die kenmerke van Keras en Eager Execution?
TensorFlow 2.0, die nuutste weergawe van TensorFlow, kombineer die kenmerke van Keras en Eager Execution om 'n meer gebruikersvriendelike en doeltreffende diepleerraamwerk te verskaf. Keras is 'n hoëvlak neurale netwerk-API, terwyl Eager Execution onmiddellike evaluering van bedrywighede moontlik maak, wat TensorFlow meer interaktief en intuïtief maak. Hierdie kombinasie bring verskeie voordele vir ontwikkelaars en navorsers,
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow in Google Collaboratory, Gradeer u bestaande kode vir TensorFlow 2.0 op, Eksamen hersiening