TensorFlow 2.0, populiari atvirojo kodo mašininio mokymosi sistema, teikia tvirtą palaikymą diegiant įvairiose platformose. Ši parama yra labai svarbi, kad būtų galima įdiegti mašininio mokymosi modelius įvairiuose įrenginiuose, pvz., staliniuose kompiuteriuose, serveriuose, mobiliuosiuose įrenginiuose ir net įterptosiose sistemose. Šiame atsakyme išnagrinėsime įvairius būdus, kuriais „TensorFlow 2.0“ palengvina diegimą įvairiose platformose.
Viena iš pagrindinių TensorFlow 2.0 savybių yra patobulintos modelio aptarnavimo galimybės. „TensorFlow Serving“, skirta „TensorFlow“ modeliams skirta aptarnavimo sistema, leidžia vartotojams lengvai įdiegti modelius gamybinėje aplinkoje. Tai suteikia lanksčią architektūrą, kuri palaiko tiek internetinį, tiek paketinį numatymą, leidžiantį daryti išvadas realiuoju laiku ir atlikti didelio masto paketinį apdorojimą. „TensorFlow Serving“ taip pat palaiko modelių versijų kūrimą ir vienu metu gali tvarkyti kelis modelius, todėl modelius lengva atnaujinti ir valdyti gamybos sąlygomis.
Kitas svarbus „TensorFlow 2.0“ diegimo palaikymo aspektas yra jos suderinamumas su įvairiomis platformomis ir programavimo kalbomis. „TensorFlow 2.0“ teikia API kelioms programavimo kalboms, įskaitant Python, C++, Java ir Go, todėl ją gali pasiekti daugybė kūrėjų. Šis kalbos palaikymas leidžia sklandžiai integruoti TensorFlow modelius į esamas programinės įrangos sistemas ir kurti konkrečioms platformoms skirtas programas.
Be to, „TensorFlow 2.0“ palaiko diegimą įvairiuose aparatinės įrangos greitintuvuose, tokiuose kaip GPU ir TPU. Šie greitintuvai gali žymiai pagreitinti mokymo ir išvadų procesus, todėl modelius galima naudoti ribotų išteklių turinčiuose įrenginiuose. TensorFlow 2.0 teikia aukšto lygio API, pvz., tf.distribute.Strategy, kurios leidžia lengvai naudoti aparatūros greitintuvus, nereikalaujant didelių kodo modifikacijų.
Be to, „TensorFlow 2.0“ pristato „TensorFlow Lite“ – specializuotą sistemą, skirtą mašininio mokymosi modeliams diegti mobiliuosiuose ir įterptuosiuose įrenginiuose. TensorFlow Lite optimizuoja modelius, kad būtų galima efektyviai vykdyti įrenginiuose su ribotais skaičiavimo ištekliais, pvz., išmaniuosiuose telefonuose ir daiktų interneto įrenginiuose. Jame pateikiami modelio konvertavimo, kvantavimo ir optimizavimo įrankiai, užtikrinantys, kad modelius būtų galima įdiegti įvairiose mobiliosiose platformose.
Be to, „TensorFlow 2.0“ palaiko diegimą debesų platformose, tokiose kaip „Google Cloud Platform“ (GCP) ir „Amazon Web Services“ (AWS). „TensorFlow Extended“ (TFX), gamybai paruošta platforma, skirta plataus masto „TensorFlow“ modeliams diegti, sklandžiai integruojasi su debesų platformomis ir teikia visapusišką palaikymą kuriant ir diegiant mašininio mokymosi dujotiekius. TFX leidžia vartotojams paskirstytu būdu mokyti modelius, valdyti modelių versijas ir lengvai diegti modelius debesies pagrindu veikiančiose aptarnavimo sistemose.
„TensorFlow 2.0“ siūlo visapusišką diegimo įvairiose platformose palaikymą. Dėl patobulintų modelių aptarnavimo galimybių, suderinamumo su keliomis programavimo kalbomis, techninės įrangos spartintuvų palaikymas ir specializuotos sistemos, tokios kaip TensorFlow Lite ir TFX, daro jį galingu įrankiu, skirtu mašininio mokymosi modeliams diegti įvairiose aplinkose. Naudodami šias funkcijas, kūrėjai gali lengvai įdiegti savo TensorFlow modelius įvairiose platformose, todėl įvairiose pramonės šakose galima plačiai pritaikyti mašininį mokymąsi.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/TFF „TensorFlow“ pagrindai:
- Kaip galima naudoti įterpimo sluoksnį, kad automatiškai priskirtų tinkamas ašis žodžių, kaip vektorių, vaizdavimo diagramai?
- Koks yra maksimalaus telkimo tikslas CNN?
- Kaip funkcijų ištraukimo procesas konvoliuciniame neuroniniame tinkle (CNN) taikomas vaizdo atpažinimui?
- Ar TensorFlow.js veikiantiems mašininio mokymosi modeliams būtina naudoti asinchroninio mokymosi funkciją?
- Koks yra TensorFlow Keras Tokenizer API maksimalaus žodžių skaičiaus parametras?
- Ar TensorFlow Keras Tokenizer API galima naudoti ieškant dažniausiai pasitaikančių žodžių?
- Kas yra TOCO?
- Koks ryšys tarp kelių mašininio mokymosi modelio epochų ir modelio veikimo prognozės tikslumo?
- Ar „TensorFlow Neural Structured Learning“ paketo kaimynų API sukuria papildytą mokymo duomenų rinkinį, pagrįstą natūraliais grafiko duomenimis?
- Kas yra „TensorFlow Neural Structured Learning“ paketo kaimynų API?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals