Το πλαίσιο TensorFlow της Google επιτρέπει την αύξηση του επιπέδου αφαίρεσης στην ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης (π.χ. με την αντικατάσταση της κωδικοποίησης με διαμόρφωση);
Το πλαίσιο Google TensorFlow επιτρέπει πράγματι στους προγραμματιστές να αυξήσουν το επίπεδο αφαίρεσης στην ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης, επιτρέποντας την αντικατάσταση της κωδικοποίησης με τη διαμόρφωση. Αυτή η δυνατότητα παρέχει ένα σημαντικό πλεονέκτημα όσον αφορά την παραγωγικότητα και την ευκολία χρήσης, καθώς απλοποιεί τη διαδικασία κατασκευής και ανάπτυξης μοντέλων μηχανικής εκμάθησης. Ενας
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Πρώτα βήματα στη Μηχανική Εκμάθηση, Βαθιά νευρωνικά δίκτυα και εκτιμητές
Πώς η λειτουργία Eager στο TensorFlow βελτιώνει την αποδοτικότητα και την αποτελεσματικότητα στην ανάπτυξη;
Η λειτουργία Eager στο TensorFlow είναι μια διεπαφή προγραμματισμού που επιτρέπει την άμεση εκτέλεση λειτουργιών, παρέχοντας έναν πιο διαισθητικό και διαδραστικό τρόπο ανάπτυξης μοντέλων μηχανικής μάθησης. Αυτή η λειτουργία βελτιώνει την αποδοτικότητα και την αποτελεσματικότητα στην ανάπτυξη εξαλείφοντας την ανάγκη δημιουργίας και εκτέλεσης ενός υπολογιστικού γραφήματος ξεχωριστά. Αντίθετα, οι λειτουργίες εκτελούνται όπως ονομάζονται,