TensorFlow 2.0၊ လူကြိုက်များသော open-source machine learning framework သည် မတူညီသော platform များသို့ ဖြန့်ကျက်ခြင်းအတွက် ခိုင်မာသောပံ့ပိုးမှုပေးပါသည်။ ဒက်စတော့များ၊ ဆာဗာများ၊ မိုဘိုင်းကိရိယာများနှင့် မြှုပ်သွင်းထားသော စနစ်များကဲ့သို့သော စက်ပစ္စည်းအမျိုးမျိုးတွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးချနိုင်စေရန်အတွက် ဤပံ့ပိုးမှုသည် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ TensorFlow 2.0 သည် မတူညီသောပလက်ဖောင်းများသို့ ဖြန့်ကျက်ရာတွင် အဆင်ပြေစေမည့် နည်းလမ်းအမျိုးမျိုးကို ရှာဖွေပါမည်။
TensorFlow 2.0 ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်များထဲမှတစ်ခုမှာ ၎င်း၏ မြှင့်တင်ထားသော မော်ဒယ်ဝန်ဆောင်မှုပေးနိုင်စွမ်းများဖြစ်သည်။ TensorFlow မော်ဒယ်များအတွက် အထူးသီးသန့်ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့်စနစ်ဖြစ်သော TensorFlow Serving သည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏မော်ဒယ်များကို ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်တွင် လွယ်ကူစွာအသုံးချနိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ကောက်ချက်ချနိုင်သည့်အပြင် အစုလိုက်အစီအစဥ် အကြီးစားလုပ်ဆောင်ခြင်းကို ခွင့်ပြုပေးသည့် အွန်လိုင်းနှင့် အတွဲလိုက်ခန့်မှန်းမှုကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိသော ဗိသုကာပညာကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ TensorFlow Serving သည် မော်ဒယ်ဗားရှင်းကို ပံ့ပိုးပေးကာ မော်ဒယ်များစွာကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း ကိုင်တွယ်နိုင်ပြီး ထုတ်လုပ်မှုဆက်တင်တွင် မော်ဒယ်များကို အပ်ဒိတ်လုပ်ပြီး စီမံခန့်ခွဲရန် လွယ်ကူစေသည်။
TensorFlow 2.0 ၏ဖြန့်ကျက်ပံ့ပိုးမှု၏နောက်ထပ်အရေးကြီးသောအချက်မှာ မတူညီသောပလပ်ဖောင်းများနှင့် ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများဖြင့် လိုက်ဖက်ညီမှုဖြစ်သည်။ TensorFlow 2.0 သည် Python၊ C++၊ Java နှင့် Go အပါအဝင် ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများစွာအတွက် APIs များကို ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် ၎င်းကို developer အများအပြား အသုံးပြုခွင့်ရရှိစေပါသည်။ ဤဘာသာစကားပံ့ပိုးမှုသည် TensorFlow မော်ဒယ်များကို လက်ရှိဆော့ဖ်ဝဲလ်စနစ်များတွင် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်နိုင်စေပြီး ပလက်ဖောင်းအလိုက် အပလီကေးရှင်းများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ခွင့်ပြုပေးပါသည်။
ထို့အပြင်၊ TensorFlow 2.0 သည် GPU နှင့် TPU များကဲ့သို့သော ဟာ့ဒ်ဝဲ အရှိန်မြှင့်စက်များတွင် ဖြန့်ကျက်မှုအတွက် ပံ့ပိုးမှုပေးပါသည်။ ဤအရှိန်မြှင့်စက်များသည် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အနုမာန လုပ်ငန်းစဉ်များကို သိသိသာသာ အရှိန်မြှင့်နိုင်ပြီး အရင်းအမြစ်-ကန့်သတ်ထားသော စက်ပစ္စည်းများတွင် မော်ဒယ်များကို အသုံးချရန် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသည်။ TensorFlow 2.0 သည် tf.distribute.Strategy ကဲ့သို့သော အဆင့်မြင့် API များကို ပံ့ပိုးပေးသည်
ထို့အပြင်၊ TensorFlow 2.0 သည် မိုဘိုင်းနှင့် မြှုပ်သွင်းထားသော စက်များတွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးပြုရန်အတွက် အထူးပြုမူဘောင်ဖြစ်သည့် TensorFlow Lite ကို မိတ်ဆက်ပေးသည်။ TensorFlow Lite သည် စမတ်ဖုန်းများနှင့် IoT စက်ပစ္စည်းများကဲ့သို့ အကန့်အသတ်ရှိသော ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များရှိသည့် စက်ပစ္စည်းများတွင် ထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်မှုအတွက် မော်ဒယ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ပေးပါသည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်ပြောင်းလဲခြင်း၊ အရေအတွက်သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းအတွက် ကိရိယာများကို ထောက်ပံ့ပေးပြီး မော်ဒယ်များကို မိုဘိုင်းပလက်ဖောင်းများစွာတွင် ဖြန့်ကျက်အသုံးပြုနိုင်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။
ထို့အပြင် TensorFlow 2.0 သည် Google Cloud Platform (GCP) နှင့် Amazon Web Services (AWS) ကဲ့သို့သော cloud platform များတွင် ဖြန့်ကျက်မှုကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ TensorFlow Extended (TFX)၊ TensorFlow မော်ဒယ်များကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ဖြန့်ကျက်အသုံးပြုရန်အတွက် ထုတ်လုပ်မှုအသင့်ဖြစ်ပလပ်ဖောင်းသည် cloud ပလပ်ဖောင်းများနှင့် ချောမွေ့စွာပေါင်းစပ်ပြီး စက်သင်ယူမှုပိုက်လိုင်းများတည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လက်တွေ့အသုံးချခြင်းအတွက် အဆုံးမှအစအဆုံး ပံ့ပိုးမှုပေးပါသည်။ TFX သည် သုံးစွဲသူများအား မော်ဒယ်များအား ဖြန့်ဝေသည့်ပုံစံဖြင့် လေ့ကျင့်ပေးခြင်း၊ မော်ဒယ်ဗားရှင်းများကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် မော်ဒယ်များကို cloud-based ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့်စနစ်များသို့ လွယ်ကူစွာ အသုံးချနိုင်စေပါသည်။
TensorFlow 2.0 သည် မတူညီသော ပလက်ဖောင်းများသို့ ဖြန့်ကျက်ခြင်းအတွက် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ၎င်း၏ မြှင့်တင်ထားသော မော်ဒယ်ဝန်ဆောင်မှုပေးနိုင်စွမ်း၊ ပရိုဂရမ်ဘာသာစကားမျိုးစုံနှင့် လိုက်ဖက်ညီမှု၊ ဟာ့ဒ်ဝဲ အရှိန်မြှင့်စက်များအတွက် ပံ့ပိုးမှု၊ TensorFlow Lite နှင့် TFX ကဲ့သို့သော အထူးပြုမူဘောင်များက ၎င်းကို ပတ်ဝန်းကျင်အမျိုးမျိုးတွင် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို အသုံးချရန်အတွက် အစွမ်းထက်သည့်ကိရိယာတစ်ခု ဖြစ်စေသည်။ ဤအင်္ဂါရပ်များကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ developer များသည် ၎င်းတို့၏ TensorFlow မော်ဒယ်များကို မတူညီသော ပလပ်ဖောင်းများတွင် အလွယ်တကူ အသုံးချနိုင်ပြီး စက်မှုလုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးတွင် machine learning ကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် လက်ခံနိုင်စေပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ:
- စာလုံးများကို vector များအဖြစ် ကိုယ်စားပြုသည့်ကွက်တစ်ခုအတွက် သင့်လျော်သော ပုဆိန်များကို အလိုအလျောက်သတ်မှတ်ရန် မြှပ်ထားသောအလွှာကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
- CNN တွင် အမြင့်ဆုံးပေါင်းထည့်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
- convolutional neural network (CNN) ရှိ အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းတွင် မည်သို့သက်ရောက်သနည်း။
- TensorFlow.js တွင်အသုံးပြုနေသည့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအတွက် အညီအမျှ သင်ယူမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသလား။
- TensorFlow Keras Tokenizer API သည် စကားလုံးများ၏ အများဆုံး အရေအတွက် ကန့်သတ်ချက် ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
- TensorFlow Keras Tokenizer API ကို အသုံးအများဆုံး စကားလုံးများကို ရှာတွေ့နိုင်ပါသလား။
- TOCO ဆိုတာဘာလဲ။
- စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုရှိ ခေတ်များစွာ၏ ဆက်စပ်မှုနှင့် မော်ဒယ်ကို လုပ်ဆောင်ခြင်းမှ ခန့်မှန်းချက် တိကျမှုတို့အကြား ဆက်စပ်မှုမှာ အဘယ်နည်း။
- TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင်ရှိသော အိမ်နီးချင်း API သည် သဘာဝဂရပ်ဒေတာကို အခြေခံ၍ တိုးမြှင့်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ထုတ်လုပ်ပါသလား။
- TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင် pack အိမ်နီးချင်း API သည် အဘယ်နည်း။
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။
နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-
- field: ဉာဏ်ရည်တု
- ပရိုဂရမျ: EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ (လက်မှတ်အစီအစဉ်ကိုသွားပါ။)
- သင်ခန်းစာကို: မင်္ဂလာပါ 2.0 (သက်ဆိုင်ရာသင်ခန်းစာကို သွားပါ။)
- Topic: TensorFlow 2.0 အတွက်နိဒါန်း (သက်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာကို သွားပါ။)
- စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်