စိတ်အားထက်သန်စွာ အကောင်အထည်ဖော်ရန် အဘယ်ကြောင့် sessions များကို TensorFlow 2.0 မှ ဖယ်ရှားလိုက်သနည်း။
TensorFlow 2.0 တွင်၊ စိတ်အားထက်သန်စွာ ကွပ်မျက်ခြင်းသည် ချက်ခြင်းအကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပိုမိုလွယ်ကူစွာ အမှားရှာပြင်ခြင်းတို့ကို ပြုလုပ်နိုင်သောကြောင့်၊ လုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်စေပြီး Pythonic ကိုဖြစ်စေသောကြောင့် ဆက်ရှင်များ၏သဘောတရားကို ဖယ်ရှားလိုက်ပါသည်။ ဤပြောင်းလဲမှုသည် TensorFlow လည်ပတ်ပုံနှင့် အသုံးပြုသူများနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုတွင် သိသာထင်ရှားသောပြောင်းလဲမှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။ TensorFlow 1.x တွင်၊ ဆက်ရှင်များကို အသုံးပြုခဲ့သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, TensorFlow တွင်ထုတ်ပြန်ချက်များပုံနှိပ်
TensorFlow တွင် tf.Print အတွက် အသုံးများသော ကိစ္စတစ်ခုကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow တွင် tf.Print အတွက် အသုံးများသော ကိစ္စတစ်ခုမှာ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဂရပ်ကို လုပ်ဆောင်နေစဉ်အတွင်း တင်းဆာများ၏ တန်ဖိုးများကို အမှားပြင်ခြင်းနှင့် စောင့်ကြည့်စစ်ဆေးခြင်း ဖြစ်သည်။ TensorFlow သည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းအတွက် အားကောင်းသည့် မူဘောင်တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် မော်ဒယ်များ၏ အပြုအမူကို အမှားရှာခြင်းနှင့် နားလည်ခြင်းအတွက် အမျိုးမျိုးသော ကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ tf.Print သည် ထိုကဲ့သို့သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, TensorFlow တွင်ထုတ်ပြန်ချက်များပုံနှိပ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow တွင် tf.Print ကို အသုံးပြု၍ node အများအပြားကို မည်သို့ပုံနှိပ်နိုင်သနည်း။
TensorFlow တွင် tf.Print ကို အသုံးပြု၍ node အများအပြားကို ပရင့်ထုတ်ရန်၊ အဆင့်အနည်းငယ်ကို လိုက်နာနိုင်ပါသည်။ ပထမဦးစွာ သင်သည် လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များကို တင်သွင်းပြီး TensorFlow session တစ်ခုကို ဖန်တီးရန် လိုအပ်သည်။ ထို့နောက်၊ node များဖန်တီးပြီး လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ချိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် သင်၏တွက်ချက်မှုဂရပ်ကို သတ်မှတ်နိုင်သည်။ ဂရပ်ကို သင်သတ်မှတ်ပြီးသည်နှင့် သင်သည် tf.Print ကို အသုံးပြု၍ print ထုတ်နိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, TensorFlow တွင်ထုတ်ပြန်ချက်များပုံနှိပ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow ရှိ ဂရပ်တွင် ချိတ်ဆွဲထားသော ပရင့်နိတ်တစ်ခု ရှိနေပါက မည်သို့ဖြစ်မည်နည်း။
Google မှ ဖန်တီးထားသော နာမည်ကြီး စက်သင်ယူမှုဘောင်ဖြစ်သည့် TensorFlow နှင့် အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ ဂရပ်ရှိ "dangling print node" ၏ သဘောတရားကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ TensorFlow တွင်၊ စက်သင်ယူမှုပုံစံတွင် ဒေတာစီးဆင်းမှုနှင့် လည်ပတ်မှုများကို ကိုယ်စားပြုရန်အတွက် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာဂရပ်ကို တည်ဆောက်ထားသည်။ ဂရပ်ရှိ Node များသည် လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် အစွန်းများကို ကိုယ်စားပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, TensorFlow တွင်ထုတ်ပြန်ချက်များပုံနှိပ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ပရင့်ခေါ်ဆိုမှု၏အထွက်ကို TensorFlow ရှိ variable တစ်ခုသို့ သတ်မှတ်ရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
TensorFlow ရှိ ကိန်းရှင်တစ်ခုသို့ ပရင့်ခေါ်ဆိုမှု၏ အထွက်ကို သတ်မှတ်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ TensorFlow ဘောင်အတွင်း နောက်ထပ်လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် ပုံနှိပ်ထားသော အချက်အလက်များကို ဖမ်းယူပြီး စီမံခန့်ခွဲရန်ဖြစ်သည်။ TensorFlow သည် Google မှ တီထွင်ထုတ်လုပ်ထားသော open-source စက်သင်ယူမှုစာကြည့်တိုက်ဖြစ်ပြီး စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ရန်နှင့် အသုံးပြုရန်အတွက် ပြည့်စုံသောကိရိယာများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, TensorFlow တွင်ထုတ်ပြန်ချက်များပုံနှိပ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow ၏ ပုံနှိပ်ဖော်ပြချက်သည် Python ရှိ ပုံမှန်ပုံနှိပ်ဖော်ပြချက်များနှင့် မည်သို့ကွာခြားသနည်း။
TensorFlow ရှိ ပုံနှိပ်ဖော်ပြချက်သည် နည်းလမ်းများစွာဖြင့် Python ရှိ ပုံမှန်ပုံနှိပ်ဖော်ပြချက်များနှင့် ကွဲပြားသည်။ TensorFlow သည် Google မှ ဖန်တီးထားသော open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်ပြီး machine learning model များတည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းအတွက် ကိရိယာများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များ အများအပြားကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ TensorFlow ၏ ပုံနှိပ်ဖော်ပြချက်တွင် အဓိကကွာခြားချက်တစ်ခုမှာ ၎င်း၏ပေါင်းစပ်မှုတွင် တည်ရှိသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, TensorFlow တွင်ထုတ်ပြန်ချက်များပုံနှိပ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်