Ar „TensorFlow lite“, skirta „Android“, naudojama tik išvadoms, ar gali būti naudojama ir treniruotėms?
„TensorFlow Lite“, skirta „Android“, yra lengva „TensorFlow“ versija, specialiai sukurta mobiliesiems ir įterptiesiems įrenginiams. Jis pirmiausia naudojamas paleisti iš anksto parengtus mašininio mokymosi modelius mobiliuosiuose įrenginiuose, kad būtų galima efektyviai atlikti išvadų užduotis. „TensorFlow Lite“ yra optimizuotas mobiliosioms platformoms ir siekia užtikrinti mažą delsą ir mažą dvejetainį dydį, kad būtų galima
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/TFF „TensorFlow“ pagrindai, „TensorFlow“ programavimas, „TensorFlow Lite“, skirta „Android“
Kam naudojamas fiksuotas grafikas?
„TensorFlow“ kontekste fiksuotas grafikas reiškia modelį, kuris buvo visiškai paruoštas ir išsaugotas kaip vienas failas, kuriame yra modelio architektūra ir išmokyti svoriai. Tada šis fiksuotas grafikas gali būti naudojamas išvadoms daryti įvairiose platformose, nereikalaujant originalaus modelio apibrėžimo ar prieigos prie
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/TFF „TensorFlow“ pagrindai, „TensorFlow“ programavimas, Pristatome „TensorFlow Lite“
Ar CMLE gali nuskaityti iš „Google Cloud“ saugyklos duomenų ir naudoti nurodytą išmokytą modelį išvadoms daryti?
Tikrai, gali. „Google Cloud Machine Learning“ yra funkcija, vadinama „Cloud Machine Learning Engine“ (CMLE). CMLE suteikia galingą ir keičiamo dydžio platformą, skirtą mokyti ir įdiegti mašininio mokymosi modelius debesyje. Tai leidžia vartotojams skaityti duomenis iš debesies saugyklos ir panaudoti išmokytą modelį išvadoms daryti. Kai kalbama apie
Ar Tensorflow gali būti naudojamas giliųjų neuronų tinklų (DNN) mokymui ir išvadoms?
„TensorFlow“ yra plačiai naudojama atvirojo kodo mašininio mokymosi sistema, kurią sukūrė „Google“. Jame pateikiama išsami įrankių, bibliotekų ir išteklių ekosistema, leidžianti kūrėjams ir tyrėjams efektyviai kurti ir įdiegti mašininio mokymosi modelius. Giliųjų neuroninių tinklų (DNN) kontekste „TensorFlow“ gali ne tik treniruoti šiuos modelius, bet ir palengvinti
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pažanga mašininio mokymosi srityje, „TensorFlow Hub“, skirtas produktyvesniam mašinų mokymuisi
Ar išvados yra modelio mokymo dalis, o ne prognozavimas?
Mašininio mokymosi srityje, ypač „Google“ debesies mašininio mokymosi kontekste, teiginys „Išvada yra modelio mokymo, o ne numatymo dalis“ nėra visiškai tikslus. Išvados ir numatymas yra skirtingi mašininio mokymosi dujotiekio etapai, kurių kiekvienas atlieka skirtingą paskirtį ir vyksta skirtinguose programos taškuose.
Kokie yra „TensorFlow Lite“ GPU galinės dalies naudojimo pranašumai, kad būtų galima daryti išvadas mobiliuosiuose įrenginiuose?
„TensorFlow Lite“ GPU (grafikos apdorojimo blokas) suteikia keletą privalumų, leidžiančių daryti išvadas mobiliuosiuose įrenginiuose. TensorFlow Lite yra lengva TensorFlow versija, specialiai sukurta mobiliesiems ir įterptiesiems įrenginiams. Tai labai efektyvus ir optimizuotas sprendimas diegti mašininio mokymosi modelius ribotų išteklių platformose. Panaudojus GPU atgal