TensorFlow ၏ ဆက်စပ်မှုတွင် အေးခဲနေသော ဂရပ်တစ်ခုသည် အပြည့်အဝ လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီးသော မော်ဒယ်ကို ရည်ညွှန်းပြီး မော်ဒယ်ဗိသုကာနှင့် လေ့ကျင့်ထားသော အလေးများပါရှိသော ဖိုင်တစ်ခုတည်းအဖြစ် သိမ်းဆည်းထားသည်။ မူလပုံစံ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက် သို့မဟုတ် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ရယူရန်မလိုအပ်ဘဲ ဤအေးစက်နေသောဂရပ်ဖစ်ကို အမျိုးမျိုးသောပလပ်ဖောင်းများတွင် ကောက်ချက်ချနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အေးခဲနေသောဂရပ်ဖ်ကို အသုံးပြုခြင်းသည် မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်မည့်အစား ခန့်မှန်းချက်များကို အာရုံစိုက်သည့် ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်တွင် အရေးကြီးပါသည်။
frozen graph ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ အဓိကအားသာချက်များထဲမှတစ်ခုမှာ စံနမူနာအတွက် ကောက်ချက်ချနိုင်မှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း TensorFlow သည် backpropagation အတွက် gradient တွက်ချက်ခြင်းကဲ့သို့သော ကောက်ချက်ချရန်အတွက် မလိုအပ်သော လုပ်ဆောင်ချက်မျိုးစုံကို လုပ်ဆောင်သည်။ ဂရပ်ကို အေးခဲခြင်းဖြင့်၊ ဤမလိုအပ်သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ဖယ်ရှားပြီး ခန့်မှန်းချက်များကို ပိုမိုမြန်ဆန်စေပြီး တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များဖြင့် ပိုမိုထိရောက်သော မော်ဒယ်ကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။
ထို့အပြင်၊ ဂရပ်ကို အေးခဲခြင်းသည် ဖြန့်ကျက်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေသည်။ အေးခဲထားသောဂရပ်တွင် ဖိုင်တစ်ခုတည်းတွင် မော်ဒယ်ဗိသုကာနှင့် အလေးများပါ၀င်သောကြောင့် မတူညီသောစက်ပစ္စည်းများ သို့မဟုတ် ပလပ်ဖောင်းများတွင် ဖြန့်ဝေအသုံးပြုရန် ပိုမိုလွယ်ကူပါသည်။ မိုဘိုင်းကိရိယာများ သို့မဟုတ် မန်မိုရီနှင့် စီမံလုပ်ဆောင်ခြင်းပါဝါ အကန့်အသတ်ရှိသော မိုဘိုင်းကိရိယာများ သို့မဟုတ် edge စက်များကဲ့သို့သော အရင်းအမြစ်-ကန့်သတ်သည့် ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် ဖြန့်ကျက်အသုံးပြုရန်အတွက် အထူးအရေးကြီးပါသည်။
frozen graph ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ နောက်ထပ်သော့အကျိုးကျေးဇူးမှာ model ၏ညီညွတ်မှုကိုသေချာစေသည်။ မော်ဒယ်တစ်ခုအား လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီး ရပ်တန့်လိုက်သည်နှင့် တူညီသောထည့်သွင်းမှုပေးထားသည့် တူညီသောအထွက်ကို အမြဲတမ်းထုတ်ပေးမည်ဖြစ်ပါသည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု သို့မဟုတ် ငွေရေးကြေးရေး ကဲ့သို့သော တသမတ်တည်းဖြစ်ရန် အရေးကြီးသော အပလီကေးရှင်းများအတွက် ဤမျိုးပွားမှုသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
TensorFlow တွင် ဂရပ်တစ်ခုကို အေးခဲစေရန်၊ ပုံမှန်အားဖြင့် သင်သည် TensorFlow API ကို အသုံးပြု၍ သင့်မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ခြင်းဖြင့် စတင်သည်။ လေ့ကျင့်မှုပြီးသွားသည်နှင့် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို သင်ကျေနပ်သည်နှင့်၊ ထို့နောက် `tf.train.write_graph()` လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်ကို အေးခဲထားသော ဂရပ်အဖြစ် သိမ်းဆည်းနိုင်ပါသည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် မော်ဒယ်၏ တွက်ချက်မှုဂရပ်ကို လေ့ကျင့်ထားသော အလေးများနှင့်အတူ ယူဆောင်ကာ ၎င်းတို့အား Protocol Buffers ဖော်မတ် (`.pb` ဖိုင်) တွင် ဖိုင်တစ်ခုတည်းတွင် သိမ်းဆည်းသည်။
ဂရပ်ကို အေးခဲပြီးနောက်၊ `tf.GraphDef` အတန်းကို အသုံးပြု၍ ကောက်ချက်ချရန်အတွက် TensorFlow သို့ ပြန်တင်နိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် သင့်အား မော်ဒယ်သို့ ထည့်သွင်းသည့်ဒေတာကို ဖြည့်သွင်းနိုင်ပြီး မော်ဒယ်ကို ပြန်လည်လေ့ကျင့်ရန် မလိုဘဲ သို့မဟုတ် မူရင်းလေ့ကျင့်ရေးဒေတာသို့ ဝင်ရောက်ခွင့်ရှိရန် မလိုအပ်ဘဲ ခန့်မှန်းချက်များကို ရယူနိုင်သည်။
TensorFlow တွင် အေးခဲထားသော ဂရပ်ကို အသုံးပြုခြင်းသည် အနုမာနများအတွက် မော်ဒယ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်၊ ဖြန့်ကျက်မှုကို ရိုးရှင်းစေရန်၊ မော်ဒယ်တစ်သမတ်တည်းရှိစေရန်နှင့် မတူညီသောပလပ်ဖောင်းများနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် ပြန်လည်ထုတ်လုပ်နိုင်စေရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ ဂရပ်တစ်ခုအား မည်သို့အေးခဲစေကာ ၎င်း၏အကျိုးကျေးဇူးများကို အသုံးချနိုင်ပုံကို နားလည်ခြင်းဖြင့် developer များသည် ၎င်းတို့၏ စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးချမှုကို ချောမွေ့စေပြီး လက်တွေ့ကမ္ဘာအပလီကေးရှင်းများတွင် ထိရောက်ပြီး တသမတ်တည်း ခန့်မှန်းချက်များကို ပေးပို့နိုင်ပါသည်။
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: TensorFlow Lite ကိုမိတ်ဆက် (သက်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာကို သွားပါ။)