Android အတွက် TensorFlow Lite သည် မိုဘိုင်းနှင့် မြှုပ်သွင်းထားသော စက်ပစ္စည်းများအတွက် အထူးထုတ်လုပ်ထားသည့် TensorFlow ၏ပေါ့ပါးသောဗားရှင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အနုမာနအလုပ်များကို ထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်ရန် မိုဘိုင်းစက်ပစ္စည်းများတွင် အကြိုလေ့ကျင့်ထားသော စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ၎င်းကို အဓိကအားဖြင့် အသုံးပြုပါသည်။ TensorFlow Lite သည် မိုဘိုင်းပလက်ဖောင်းများအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ထားပြီး ကြာမြင့်ချိန်နည်းပါးပြီး သေးငယ်သော ဒွိအရွယ်အစားကို ပေးဆောင်ရန် ရည်ရွယ်ထားပြီး စက်များပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို မြန်ဆန်ချောမွေ့စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်စေရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။
TensorFlow Lite ၏ အဓိကသော့ချက်လက္ခဏာများထဲမှတစ်ခုမှာ ၎င်းကို ကောက်ချက်ချရန်အတွက်သာ အကောင်းဆုံးပြုလုပ်ထားခြင်းဖြစ်ပါသည်။ Inference သည် ဒေတာအသစ်များအတွက် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန်အတွက် လေ့ကျင့်ထားသော စက်သင်ယူမှုပုံစံကို အသုံးပြုခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ မိုဘိုင်းအက်ပလီကေးရှင်းများ၏အခြေအနေတွင် TensorFlow Lite ကိုကိုင်တွယ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် ကောက်ချက်သည် အဓိကတာဝန်ဖြစ်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ TensorFlow Lite သည် မိုဘိုင်းလ်စက်ပစ္စည်းများပေါ်တွင် တိုက်ရိုက်လေ့ကျင့်ရေးစက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအတွက် ရည်ရွယ်ခြင်းမဟုတ်ပါ။
စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းသည် ပုံမှန်အားဖြင့် အထူးသဖြင့် ရှုပ်ထွေးသော မော်ဒယ်များနှင့် ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများအတွက် သိသာထင်ရှားသော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များ လိုအပ်ပါသည်။ မော်ဒယ်သင်တန်းတစ်ခုတွင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအမြောက်အမြားကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်ကန့်သတ်ချက်များကို ထပ်ခါထပ်ခါ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းပါဝင်သည်၊ ၎င်းသည် တွက်ချက်မှုအရ အလွန်အကျွံဖြစ်ပြီး အချိန်ကုန်သည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် လေ့ကျင့်ရေးစက်သင်ယူမှုပုံစံများကို စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် GPU သို့မဟုတ် TPU များဖြင့် အားကောင်းသည့် ဆာဗာများ သို့မဟုတ် အလုပ်ရုံများတွင် ပြုလုပ်လေ့ရှိပါသည်။
မော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီးသည်နှင့် ၎င်း၏ ကန့်သတ်ချက်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ပြီးသည်နှင့်၊ မော်ဒယ်ကို မိုဘိုင်းလ်စက်ပစ္စည်းများတွင် ဖြန့်ကျက်အသုံးပြုရန်အတွက် TensorFlow Lite နှင့် လိုက်ဖက်သော ဖော်မတ်အဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ TensorFlow Lite သည် TensorFlow မော်ဒယ်များကို မိုဘိုင်းလ်စက်ပစ္စည်းများတွင် ကောက်ချက်ချရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သော ဖော်မတ်တစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲရန် အမျိုးမျိုးသော တူးလ်များနှင့် converters များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤပြောင်းလဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် မိုဘိုင်းဟာ့ဒ်ဝဲပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် စံနမူနာကို ပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ပေးသည်၊ ထိရောက်သောစွမ်းဆောင်ရည်နှင့် latency နည်းပါးမှုကို သေချာစေသည်။
Android အတွက် TensorFlow Lite ကို ရုပ်ပုံမှတ်မိခြင်း၊ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် အခြား AI အက်ပ်လီကေးရှင်းများကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် မိုဘိုင်းအက်ပ်လီကေးရှင်းများ၏ စွမ်းအားကို အသုံးချနိုင်ရန် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လွှမ်းမိုးနိုင်စေမည့် အနုမာနအလုပ်များအတွက် အဓိကအသုံးပြုပါသည်။ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်၏ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ တောင်းဆိုမှုများကြောင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းသည် ပုံမှန်အားဖြင့် ပိုမိုအားကောင်းသော ဟာ့ဒ်ဝဲပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်သည်။
Android အတွက် TensorFlow Lite သည် အနုမာနအလုပ်များအတွက် မိုဘိုင်းစက်ပစ္စည်းများပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို အသုံးချရန်အတွက် အဖိုးတန်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်ပြီး ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများသည် မော်ဒယ်လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် ဆာဗာတစ်ခုနှင့် အဆက်မပြတ်ချိတ်ဆက်မှုမလိုအပ်ဘဲ ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်ပြီး တုံ့ပြန်နိုင်သောမိုဘိုင်းအက်ပ်လီကေးရှင်းများကို ဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။
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: TensorFlow ကို Programming (သက်ဆိုင်ရာသင်ခန်းစာကို သွားပါ။)
- Topic: Android အတွက် TensorFlow Lite (သက်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာကို သွားပါ။)