TensorFlow ရှိ ကိန်းရှင်တစ်ခုသို့ ပရင့်ခေါ်ဆိုမှု၏ အထွက်ကို သတ်မှတ်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ TensorFlow ဘောင်အတွင်း နောက်ထပ်လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် ပုံနှိပ်ထားသော အချက်အလက်များကို ဖမ်းယူပြီး စီမံခန့်ခွဲရန် ဖြစ်သည်။ TensorFlow သည် Google မှ တီထွင်ထုတ်လုပ်ထားသော open-source စက်သင်ယူမှုစာကြည့်တိုက်ဖြစ်ပြီး စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ရန်နှင့် အသုံးပြုရန်အတွက် ပြည့်စုံသောကိရိယာများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ TensorFlow ရှိ ပုံနှိပ်ဖော်ပြချက်များသည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မော်ဒယ်၏အပြုအမူကို အမှားရှာခြင်း၊ စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် နားလည်ခြင်းအတွက် အသုံးဝင်နိုင်သည်။ သို့သော်၊ ပုံနှိပ်ဖော်ပြချက်များ၏ တိုက်ရိုက်ထွက်ရှိမှုကို ပုံမှန်အားဖြင့် ကွန်ဆိုးလ်တွင် ပြသထားပြီး TensorFlow လုပ်ဆောင်ချက်များအတွင်း အလွယ်တကူ အသုံးမပြုနိုင်ပါ။ ပရင့်ခေါ်ဆိုမှု၏ အထွက်ကို ကိန်းရှင်တစ်ခုသို့ သတ်မှတ်ပေးခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပုံနှိပ်ထားသော အချက်အလက်ကို TensorFlow tensor သို့မဟုတ် Python variable အဖြစ် သိမ်းဆည်းနိုင်ပြီး ၎င်းကို တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဂရပ်တွင် ပေါင်းစည်းကာ အပိုတွက်ချက်မှုများ သို့မဟုတ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။
ပရင့်ခေါ်ဆိုမှု၏ output ကို variable တစ်ခုသို့ သတ်မှတ်ခြင်းသည် TensorFlow ၏ တွက်ချက်မှုစွမ်းရည်များကို အသုံးချနိုင်ပြီး ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော machine learning workflow တွင် ပုံနှိပ်အချက်အလက်များကို ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်နိုင်စေပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် မော်ဒယ်အတွင်း ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန် ပုံနှိပ်ထားသော တန်ဖိုးများကို အသုံးပြုနိုင်ပြီး၊ သတ်သတ်မှတ်မှတ် အခြေအနေများပေါ်အခြေခံ၍ မော်ဒယ်ဘောင်များကို အပ်ဒိတ်လုပ်ခြင်း သို့မဟုတ် TensorFlow ၏ ပုံဖော်ခြင်းကိရိယာများကို အသုံးပြု၍ ပုံနှိပ်ထားသော အချက်အလက်များကို မြင်ယောင်နိုင်စေပါသည်။ ပုံနှိပ်ထားသော အထွက်ကို ကိန်းရှင်အဖြစ် ဖမ်းယူခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် TensorFlow ၏ ကျယ်ပြန့်သော လုပ်ဆောင်ချက်များဖြစ်သည့် သင်္ချာလုပ်ဆောင်ချက်များ၊ ဒေတာအသွင်ပြောင်းမှုများ သို့မဟုတ် နောက်ထပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် အာရုံကြောကွန်ရက်များမှတစ်ဆင့် ၎င်းကို ဖြတ်သန်းခြင်းကဲ့သို့သော ကျယ်ပြန့်သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြု၍ ၎င်းကို ကိုင်တွယ်စီမံနိုင်သည်။
ဤသည်မှာ TensorFlow ရှိ variable တစ်ခုသို့ print call ၏ output ကို သတ်မှတ်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကို သရုပ်ဖော်ရန် ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။
python import tensorflow as tf x = tf.constant(2) y = tf.constant(3) # Assign the printed output to a variable result = tf.print("The sum of x and y is:", x + y) # Use the printed output within TensorFlow operations result_squared = tf.square(result) with tf.Session() as sess: # Evaluate the TensorFlow operations print(sess.run(result_squared))
ဤဥပမာတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် `x` နှင့် `y` ပေါင်းလဒ်၏ ပုံနှိပ်ထုတ်ဝေမှုကို `ရလဒ်´ သို့ သတ်မှတ်ပေးသည်။ ထို့နောက် ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်းကို `result_squared` variable တွင် squaring လုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော TensorFlow လည်ပတ်မှုများအတွင်း ဤကိန်းရှင်ကို သုံးနိုင်သည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် session တစ်ခုအတွင်း TensorFlow လုပ်ဆောင်ချက်များကို အကဲဖြတ်ပြီး နှစ်ထပ်ရလဒ်ကို print ထုတ်ပါသည်။
ပရင့်ခေါ်ဆိုမှု၏ output ကို variable တစ်ခုသို့ သတ်မှတ်ပေးခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ရှုပ်ထွေးသော တွက်ချက်မှုများ လုပ်ဆောင်နိုင်စေရန်၊ ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေရန် သို့မဟုတ် ပုံနှိပ်ထွက်ရှိမှုကို စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းအသွားအလာ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖြစ် TensorFlow ဘောင်အတွင်း ပုံနှိပ်ထားသော အချက်အလက်များကို ထိထိရောက်ရောက် အသုံးချနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Text to speech (TTS) ဆိုတာ ဘာလဲ၊ AI နဲ့ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။
- စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
- စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအချို့ကို ပေးနိုင်ပါသလား။
- TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။
- ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် အမှန်တကယ် ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
- algorithm ၏ hyperparameters များ၏ ဥပမာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
- Ensamble Learning ဆိုတာ ဘာလဲ။
- ရွေးချယ်ထားသော machine learning algorithm သည် မသင့်လျော်ပါက မည်ကဲ့သို့ မှန်ကန်သည်ကို ရွေးချယ်ရန် သေချာနိုင်မည်နည်း။
- စက်သင်ယူမှုပုံစံသည် ၎င်း၏လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ကြီးကြပ်မှုလိုအပ်ပါသလား။
- အာရုံကြောကွန်ရက်အခြေပြု အယ်လဂိုရီသမ်များတွင် အသုံးပြုသည့် အဓိက ကန့်သတ်ဘောင်များသည် အဘယ်နည်း။
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။