Το TensorFlow lite για Android χρησιμοποιείται μόνο για συμπεράσματα ή μπορεί να χρησιμοποιηθεί και για εκπαίδευση;
Το TensorFlow Lite για Android είναι μια ελαφριά έκδοση του TensorFlow ειδικά σχεδιασμένη για κινητές συσκευές και ενσωματωμένες συσκευές. Χρησιμοποιείται κυρίως για την εκτέλεση προεκπαιδευμένων μοντέλων μηχανικής εκμάθησης σε κινητές συσκευές για την αποτελεσματική εκτέλεση εργασιών συμπερασμάτων. Το TensorFlow Lite είναι βελτιστοποιημένο για κινητές πλατφόρμες και στοχεύει να παρέχει χαμηλό λανθάνοντα χρόνο και μικρό δυαδικό μέγεθος για να ενεργοποιήσει
Ποια είναι η χρήση του παγωμένου γραφήματος;
Ένα παγωμένο γράφημα στο πλαίσιο του TensorFlow αναφέρεται σε ένα μοντέλο που έχει εκπαιδευτεί πλήρως και στη συνέχεια έχει αποθηκευτεί ως ένα ενιαίο αρχείο που περιέχει τόσο την αρχιτεκτονική του μοντέλου όσο και τα εκπαιδευμένα βάρη. Αυτό το παγωμένο γράφημα μπορεί στη συνέχεια να αναπτυχθεί για συμπέρασμα σε διάφορες πλατφόρμες χωρίς να χρειάζεται ο αρχικός ορισμός του μοντέλου ή πρόσβαση στο
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, Βασικές αρχές EITC/AI/TFF TensorFlow, Προγραμματισμός TensorFlow, Παρουσιάζουμε το TensorFlow Lite
Μπορεί το CMLE να διαβάσει δεδομένα αποθήκευσης από το Google Cloud και να χρησιμοποιήσει ένα καθορισμένο εκπαιδευμένο μοντέλο για συμπεράσματα;
Πράγματι, μπορεί. Στο Google Cloud Machine Learning, υπάρχει μια δυνατότητα που ονομάζεται Cloud Machine Learning Engine (CMLE). Το CMLE παρέχει μια ισχυρή και επεκτάσιμη πλατφόρμα για εκπαίδευση και ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής εκμάθησης στο cloud. Επιτρέπει στους χρήστες να διαβάζουν δεδομένα από την αποθήκευση στο Cloud και να χρησιμοποιούν ένα εκπαιδευμένο μοντέλο για συμπεράσματα. Οταν πρόκειται για
Μπορεί το Tensorflow να χρησιμοποιηθεί για εκπαίδευση και εξαγωγή συμπερασμάτων βαθιάς νευρωνικών δικτύων (DNN);
Το TensorFlow είναι ένα ευρέως χρησιμοποιούμενο πλαίσιο ανοιχτού κώδικα για μηχανική μάθηση που αναπτύχθηκε από την Google. Παρέχει ένα ολοκληρωμένο οικοσύστημα εργαλείων, βιβλιοθηκών και πόρων που επιτρέπουν στους προγραμματιστές και τους ερευνητές να δημιουργήσουν και να αναπτύξουν αποτελεσματικά μοντέλα μηχανικής μάθησης. Στο πλαίσιο των βαθιών νευρωνικών δικτύων (DNN), το TensorFlow δεν είναι μόνο ικανό να εκπαιδεύσει αυτά τα μοντέλα αλλά και να διευκολύνει
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Πρόοδος στη Μηχανική Μάθηση, TensorFlow Hub για πιο παραγωγική μηχανική μάθηση
Είναι το συμπέρασμα μέρος της εκπαίδευσης του μοντέλου και όχι της πρόβλεψης;
Στον τομέα της μηχανικής μάθησης, ειδικά στο πλαίσιο του Google Cloud Machine Learning, η δήλωση "Το συμπέρασμα είναι μέρος της εκπαίδευσης του μοντέλου και όχι της πρόβλεψης" δεν είναι απολύτως ακριβής. Το συμπέρασμα και η πρόβλεψη είναι διακριτά στάδια στον αγωγό μηχανικής μάθησης, το καθένα εξυπηρετεί διαφορετικό σκοπό και εμφανίζεται σε διαφορετικά σημεία του
Ποια είναι τα οφέλη από τη χρήση του GPU back end στο TensorFlow Lite για την εκτέλεση συμπερασμάτων σε κινητές συσκευές;
Η GPU (Μονάδα Επεξεργασίας Γραφικών) στο TensorFlow Lite προσφέρει πολλά πλεονεκτήματα για την εκτέλεση συμπερασμάτων σε κινητές συσκευές. Το TensorFlow Lite είναι μια ελαφριά έκδοση του TensorFlow ειδικά σχεδιασμένη για κινητές συσκευές και ενσωματωμένες συσκευές. Παρέχει μια εξαιρετικά αποτελεσματική και βελτιστοποιημένη λύση για την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής εκμάθησης σε πλατφόρμες με περιορισμένους πόρους. Με τη μόχλευση της GPU πίσω
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, Βασικές αρχές EITC/AI/TFF TensorFlow, Προχωρώντας στο TensorFlow, TensorFlow Lite, πειραματικός αντιπρόσωπος GPU, Ανασκόπηση εξέτασης