TensorFlow တွင် မော်ဒယ်တစ်ခုကို စုစည်းရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ developer မှရေးသားထားသော အဆင့်မြင့်၊ လူသားဖတ်နိုင်သော ကုဒ်ကို အရင်းခံ ဟာ့ဒ်ဝဲဖြင့် ထိရောက်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် အဆင့်နိမ့် ကိုယ်စားပြုမှုအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန် ဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် မော်ဒယ်၏ အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို အထောက်အကူပြုသော အရေးကြီးသော အဆင့်များနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းများ ပါဝင်ပါသည်။
ပထမဦးစွာ၊ TensorFlow ရှိ စုစည်းမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် မော်ဒယ်၏ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဂရပ်ကို သီးခြားဟာ့ဒ်ဝဲပလပ်ဖောင်းတစ်ခုပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် အဆင့်နိမ့်လုပ်ဆောင်မှုများ ဆက်တိုက်အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းပါဝင်သည်။ ဤအသွင်ပြောင်းမှုသည် TensorFlow သည် အပြိုင်လုပ်ဆောင်ခြင်းယူနစ်များ သို့မဟုတ် အထူးပြု accelerators ကဲ့သို့သော ဟာ့ဒ်ဝဲ၏စွမ်းရည်များကို အခွင့်ကောင်းယူပြီး မော်ဒယ်၏လုပ်ဆောင်မှုကို အရှိန်မြှင့်ပေးသည်။
စုစည်းမှုအတွင်း၊ TensorFlow သည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် အမျိုးမျိုးသော optimizations များကိုလည်း အသုံးပြုပါသည်။ ထိုကဲ့သို့ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းတစ်ခုမှာ TensorFlow သည် မော်ဒယ်ဂရပ်တွင် အဆက်မပြတ်ဖော်ပြချက်များကို တွက်ချက်ပြီး ၎င်းတို့၏တွက်ချက်ထားသောတန်ဖိုးများနှင့် အစားထိုးသည့်နေရာတွင် အဆက်မပြတ်ခေါက်ခြင်းဖြစ်ပါသည်။ ၎င်းသည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ကုန်ကျစရိတ်ကို လျော့နည်းစေပြီး မော်ဒယ်၏ အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုးတက်စေသည်။
စုစည်းမှုအတွင်း လုပ်ဆောင်ခဲ့သော နောက်ထပ်အရေးကြီးသော optimization သည် operator fusion ဖြစ်သည်။ TensorFlow သည် မော်ဒယ်ရှိ လုပ်ဆောင်ချက်များ၏ အစီအစဥ်ကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး လုပ်ဆောင်ချက်များစွာကို ပေါင်းစပ်လုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုအဖြစ် ပေါင်းစပ်ရန် အခွင့်အလမ်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်သည်။ ၎င်းသည် မှတ်ဉာဏ်လွှဲပြောင်းမှုများကို လျော့နည်းစေပြီး ကက်ရှ်အသုံးပြုမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေပြီး လုပ်ဆောင်ချိန်ပိုမိုမြန်ဆန်စေသည်။
ထို့အပြင် TensorFlow ၏စုစည်းမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် လေ့ကျင့်ရေးအာရုံကြောကွန်ရက်များအတွက် အရေးကြီးသော အလိုအလျောက်ကွဲပြားခြင်းလည်း ပါဝင်သည်။ ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်နှင့်စပ်လျဉ်း၍ မော်ဒယ်၏ ဘောင်များကို အလိုအလျောက်တွက်ချက်ခြင်းဖြင့် TensorFlow သည် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မော်ဒယ်၏အလေးချိန်နှင့် ဘက်လိုက်မှုများကို အပ်ဒိတ်လုပ်ရန် stochastic gradient မှဆင်းသက်ခြင်းကဲ့သို့သော ထိရောက်သော gradient-based optimization algorithms များကို လုပ်ဆောင်ပေးပါသည်။
TensorFlow တွင် မော်ဒယ်တစ်ခုကို စုစည်းခြင်းသည်လည်း ပလက်ဖောင်းအလိုက် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်မှုများကို ခွင့်ပြုပေးပါသည်။ TensorFlow သည် CPUs၊ GPUs နှင့် Google's Tensor Processing Units (TPUs) ကဲ့သို့သော အထူးပြု accelerators အပါအဝင် ဟာ့ဒ်ဝဲပလက်ဖောင်းများကို ကျယ်ပြန့်စွာ ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ တိကျသော ဟာ့ဒ်ဝဲပလပ်ဖောင်းတစ်ခုအတွက် မော်ဒယ်ကို စုစည်းခြင်းဖြင့် TensorFlow သည် ပိုမိုမြင့်မားသောစွမ်းဆောင်ရည်ကိုရရှိရန် GPUs များတွင် tensor cores သို့မဟုတ် matrix multiplication units များကဲ့သို့သော TensorFlow ကို အသုံးချနိုင်သည်။
TensorFlow တွင် မော်ဒယ်တစ်ခုကို စုစည်းခြင်းသည် မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု လုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးကြီးသော အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သတ်မှတ်ထားသော ဟာ့ဒ်ဝဲပလပ်ဖောင်းများတွင် ထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်သော အဆင့်နိမ့်ကုဒ်ကို အဆင့်နိမ့်ကိုယ်စားပြုအဖြစ်သို့ ပြောင်းပေးသည်။ အမျိုးမျိုးသော optimizations နှင့် platform-specific optimizations အားဖြင့်၊ compiling သည် model ၏ စွမ်းဆောင်ရည်၊ ထိရောက်မှုနှင့် လေ့ကျင့်ရေးစွမ်းရည်များကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ သင့်ရဲ့မော်ဒယ်များတည်ဆောက်ခြင်းနှင့်မွမ်းမံ:
- TensorFlow တွင် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ တိကျမှန်ကန်မှုကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် စူးစမ်းရန် ဖြစ်နိုင်သည့် နည်းလမ်းအချို့ကား အဘယ်နည်း။
- အသုံးချမှုအတွက် TensorFlow ၏ မော်ဒယ်ချွေတာရေးဖော်မတ်ကို အသုံးပြုခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးကား အဘယ်နည်း။
- မော်ဒယ်အကဲဖြတ်မှုတွင် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်မှုဒေတာနှစ်ခုလုံးအတွက် တူညီသောလုပ်ဆောင်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို အသုံးပြုရန် အဘယ်ကြောင့်အရေးကြီးသနည်း။
- GPUs သို့မဟုတ် TPU ကဲ့သို့သော ဟာ့ဒ်ဝဲ အရှိန်မြှင့်စက်များသည် TensorFlow ရှိ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို မည်သို့တိုးတက်စေနိုင်သနည်း။