TensorFlow သည် စက်သင်ယူမှုနှင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် အစွမ်းထက်ပြီး အသုံးများသော open-source framework တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် တွက်ချက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ဆောင်သောအခါတွင် ရိုးရာ Python ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်းထက် သိသာထင်ရှားသော အားသာချက်များကို ပေးဆောင်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ TensorFlow သည် တွက်ချက်မှုများ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပုံကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် နားလည်မှုပေးစွမ်းနိုင်စေမည့် ဤကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်မှုများကို စူးစမ်းရှင်းပြပါမည်။
1. ဂရပ်ဖစ်အခြေခံတွက်ချက်မှု-
TensorFlow တွင် အဓိက ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုမှာ ၎င်း၏ဂရပ်ဖစ်အခြေခံတွက်ချက်မှုပုံစံဖြစ်သည်။ လုပ်ဆောင်ချက်များကိုချက်ချင်းလုပ်ဆောင်မည့်အစား TensorFlow သည် တွက်ချက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးကိုကိုယ်စားပြုသည့် တွက်ချက်မှုဂရပ်တစ်ခုကိုတည်ဆောက်သည်။ ဤဂရပ်တွင် ဤလုပ်ဆောင်ချက်များကြားတွင် ဒေတာမှီခိုမှုကို ကိုယ်စားပြုသည့် လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် အစွန်းများကို ကိုယ်စားပြုသည့် ဆုံမှတ်များ ပါဝင်သည်။ ဂရပ်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်းဖြင့် TensorFlow သည် တွက်ချက်မှုများကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်နှင့် ပြိုင်တူထိထိရောက်ရောက်လုပ်ဆောင်နိုင်သည့်စွမ်းရည်ကို ရရှိပါသည်။
2. အလိုအလျောက် ကွဲပြားခြင်း-
TensorFlow ၏ အလိုအလျောက် ကွဲပြားမှုသည် gradient များကို ထိရောက်စွာ တွက်ချက်နိုင်စေသည့် နောက်ထပ် အရေးကြီးသော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း ဖြစ်သည်။ Backpropagation ကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် Gradient များသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ TensorFlow သည် တွက်ချက်မှုတွင်ပါ၀င်သော ကိန်းရှင်များနှင့်စပ်လျဉ်း၍ တွက်ချက်မှုဂရပ်၏ gradient များကို အလိုအလျောက်တွက်ချက်ပါသည်။ ဤအလိုအလျောက်ကွဲပြားမှုသည် developer များအား ရှုပ်ထွေးသော gradient တွက်ချက်မှုများကို ကိုယ်တိုင်ရယူခြင်းနှင့် အကောင်အထည်ဖေါ်ခြင်းမှ ကယ်တင်ပြီး လုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုမိုထိရောက်စေသည်။
3. Tensor ကိုယ်စားပြုမှု-
TensorFlow သည် တွက်ချက်မှုများတွင် ဒေတာကို ကိုယ်စားပြုရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် ဘက်ပေါင်းစုံ အခင်းအကျင်းများဖြစ်သည့် တင်းဆာများ၏ သဘောတရားကို မိတ်ဆက်ပေးသည်။ တင်းဆာများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ TensorFlow သည် CPU နှင့် GPU များပေါ်တွင် တွက်ချက်မှုများကို ထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်ရန် Intel MKL နှင့် NVIDIA cuBLAS ကဲ့သို့သော အဆင့်မြင့် အကောင်းမွန်ဆုံး လိုင်းတူ အက္ခရာသင်္ချာစာကြည့်တိုက်များကို အသုံးချနိုင်သည်။ ဤစာကြည့်တိုက်များသည် ပြိုင်တူဝါဒနှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲအရှိန်မြှင့်မှုကို အသုံးချရန် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး သမားရိုးကျ Python ပရိုဂရမ်နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက သိသိသာသာ မြန်နှုန်းတိုးတက်မှုများ ရရှိစေသည်။
4. Hardware အရှိန်မြှင့်ခြင်း-
TensorFlow သည် GPUs (Graphics Processing Units) နှင့် TPUs (Tensor Processing Units) ကဲ့သို့သော အထူးပြုပရိုဆက်ဆာများကို အသုံးပြု၍ ဟာ့ဒ်ဝဲအရှိန်မြှင့်မှုအတွက် ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ GPU များသည် ဒေတာအများအပြားတွင် အပြိုင်တွက်ချက်မှုများ လုပ်ဆောင်နိုင်ခြင်းကြောင့် နက်နဲသော သင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် အထူးသင့်လျော်ပါသည်။ TensorFlow ၏ GPU များနှင့် ပေါင်းစည်းခြင်းသည် တွက်ချက်မှုများ ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး ထိရောက်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်စေပြီး သိသိသာသာ စွမ်းဆောင်ရည် တိုးလာစေသည်။
5. ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပြူတာ-
TensorFlow မှ ပံ့ပိုးပေးသော နောက်ထပ် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်မှုသည် ဖြန့်ဝေတွက်ချက်ခြင်း ဖြစ်သည်။ TensorFlow သည် စက်မျိုးစုံ၊ စက်များ သို့မဟုတ် စက်အစုအဝေးများကြားတွင် တွက်ချက်မှုများကို ဖြန့်ဖြူးပေးသည်။ ၎င်းသည် အကြီးစားမော်ဒယ်များအတွက် အလုံးစုံလေ့ကျင့်ချိန်ကို သိသိသာသာ လျှော့ချပေးနိုင်သည့် တွက်ချက်မှုများကို အပြိုင်လုပ်ဆောင်နိုင်စေသည်။ အလုပ်တာဝန်ကို ခွဲဝေပေးခြင်းဖြင့် TensorFlow သည် များပြားလှသော အရင်းအမြစ်များ၏ စွမ်းအားကို အသုံးချနိုင်ပြီး တွက်ချက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်၏ အကောင်းဆုံးဖြစ်မှုကို ပိုမိုတိုးတက်စေပါသည်။
အဆိုပါ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်မှုများကို သရုပ်ဖော်ရန် ဥပမာတစ်ခုကို သုံးသပ်ကြည့်ကြပါစို့။ TensorFlow တွင် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံတစ်ခုရှိသည်ဆိုပါစို့။ TensorFlow ၏ ဂရပ်ဖစ်အခြေခံတွက်ချက်မှုကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ မော်ဒယ်၏ လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို ထိရောက်စွာ စီစဉ်ပြီး လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ထို့အပြင် TensorFlow ၏ အလိုအလျောက် ကွဲပြားခြင်းသည် မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် လိုအပ်သော gradient များကို developer ထံမှ အနည်းငယ်သာ အားထုတ်မှုဖြင့် တွက်ချက်နိုင်သည်။ TensorFlow မှ ပံ့ပိုးပေးသော tensor ကိုယ်စားပြုမှုနှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲအရှိန်မြှင့်ခြင်းသည် GPU များပေါ်တွင် ထိရောက်သောတွက်ချက်မှုကို လုပ်ဆောင်စေပြီး လေ့ကျင့်ချိန်ပိုမိုမြန်ဆန်စေသည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ စက်အများအပြားတွင် တွက်ချက်မှုကို ဖြန့်ဝေခြင်းဖြင့် TensorFlow သည် မော်ဒယ်ကို ဖြန့်ဝေသည့်ပုံစံဖြင့် လေ့ကျင့်နိုင်ပြီး အလုံးစုံလေ့ကျင့်ချိန်ကို ပို၍လျှော့ချနိုင်သည်။
TensorFlow သည် ဂရပ်အခြေခံတွက်ချက်ခြင်း၊ အလိုအလျောက်ကွဲပြားခြင်း၊ tensor ကိုယ်စားပြုခြင်း၊ ဟာ့ဒ်ဝဲအရှိန်မြှင့်ခြင်းနှင့် ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပျူတာများမှတစ်ဆင့် ရိုးရာ Python ပရိုဂရမ်နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက တွက်ချက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုကောင်းအောင်လုပ်ဆောင်သည်။ ဤအကောင်းဆုံးပြင်ဆင်မှုများသည် တွက်ချက်မှုများ၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို စုပေါင်းမြှင့်တင်ပေးရာ TensorFlow သည် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် ဦးစားပေးရွေးချယ်မှုဖြစ်စေသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု:
- Keras သည် TFlearn ထက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော Deep Learning TensorFlow စာကြည့်တိုက်ဖြစ်ပါသလား။
- TensorFlow 2.0 နှင့်နောက်ပိုင်းတွင်၊ စက်ရှင်များကို တိုက်ရိုက်အသုံးမပြုတော့ပါ။ ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုရန် အကြောင်းပြချက် ရှိပါသလား။
- hot encoding ဆိုတာ ဘာလဲ။
- SQLite ဒေတာဘေ့စ်နှင့် ချိတ်ဆက်မှုနှင့် cursor အရာဝတ္ထုတစ်ခု ဖန်တီးခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
- chatbot ၏ဒေတာဘေ့စ်တည်ဆောက်ပုံဖန်တီးရန်အတွက် ပံ့ပိုးပေးထားသော Python ကုဒ်အတိုအထွာတွင် မည်သည့် module များကို ထည့်သွင်းသနည်း။
- chatbot တစ်ခုအတွက် ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုတွင် သိမ်းဆည်းသည့်အခါ ဒေတာမှ ဖယ်ထုတ်နိုင်သည့် သော့တန်ဖိုးအတွဲအချို့ကား အဘယ်နည်း။
- ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုတွင် သက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းခြင်းသည် ဒေတာအများအပြားကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင် မည်သို့အထောက်အကူပြုသနည်း။
- chatbot တစ်ခုအတွက် ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခု ဖန်တီးရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
- စစ်ဆေးရေးဂိတ်များကိုရွေးချယ်ပြီး chatbot ၏ အနုမာနလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ထည့်သွင်းမှုတစ်ခုလျှင် ဘာသာပြန်ဆိုမှုအရေအတွက်နှင့် အလင်းတန်းများကို ချိန်ညှိရာတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားစရာအချို့မှာ အဘယ်နည်း။
- chatbot ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ရှိ အားနည်းချက်များကို အဆက်မပြတ် စမ်းသပ်ဖော်ထုတ်ရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
TensorFlow ဖြင့် EITC/AI/DLTF Deep Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။