TensorFlow 2.0 တွင်၊ စိတ်အားထက်သန်စွာ ကွပ်မျက်ခြင်းသည် ချက်ခြင်းအကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပိုမိုလွယ်ကူစွာ အမှားရှာခြင်းအတွက် ခွင့်ပြုပေးသောကြောင့်၊ လုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်စေပြီး Pythonic ကို ဖြစ်စေသောကြောင့် session များ၏ သဘောတရားကို ဖယ်ရှားလိုက်ပါသည်။ ဤပြောင်းလဲမှုသည် TensorFlow လည်ပတ်ပုံနှင့် အသုံးပြုသူများနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုတွင် သိသာထင်ရှားသောပြောင်းလဲမှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။
TensorFlow 1.x တွင်၊ စက်ရှင်များကို တွက်ချက်မှုဂရပ်တစ်ခုတည်ဆောက်ပြီးနောက် စက်ရှင်ပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုအတွင်းတွင် လုပ်ဆောင်ရန် အသုံးပြုခဲ့သည်။ ဤနည်းလမ်းသည် အစွမ်းထက်သော်လည်း တစ်ခါတစ်ရံတွင် ခက်ခဲသည်၊ အထူးသဖြင့် ပို၍အရေးကြီးသော ပရိုဂရမ်းမင်းနောက်ခံမှလာသော စတင်သူများနှင့် အသုံးပြုသူများအတွက်ဖြစ်သည်။ စိတ်အားထက်သန်စွာ ကွပ်မျက်ခြင်းဖြင့်၊ session တစ်ခုကို အတိအလင်းဖန်တီးရန်မလိုအပ်ဘဲ၊ လုပ်ဆောင်ချက်များကို ချက်ချင်းလုပ်ဆောင်ပါသည်။
စက်ရှင်များကို ဖယ်ရှားခြင်းသည် TensorFlow အလုပ်အသွားအလာကို ရိုးရှင်းစေပြီး ပုံမှန် Python ပရိုဂရမ်းမင်းနှင့် ပိုမိုနီးကပ်စွာ ချိန်ညှိပေးသည်။ ယခုအခါ၊ အသုံးပြုသူများသည် ပုံမှန် Python ကုဒ်ကို ရေးသားပုံနှင့် ဆင်တူပြီး TensorFlow ကုဒ်ကို ပိုမိုသဘာဝကျကျ ရေးသားနိုင်ပြီး လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဤပြောင်းလဲမှုသည် သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ပေးပြီး သုံးစွဲသူအသစ်များအတွက် သင်ယူမှုမျဉ်းကို လျှော့ချပေးသည်။
TensorFlow 2.0 ရှိ sessions များပေါ်တွင် မှီခိုရသော လေ့ကျင့်ခန်းကုဒ်အချို့ကို run ရန်ကြိုးစားရာတွင် Attribute Error နှင့်ကြုံတွေ့ပါက၊ sessions များကို ပံ့ပိုးပေးတော့မည်မဟုတ်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။ ဤပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန်၊ စိတ်အားထက်သန်စွာလုပ်ဆောင်မှုကိုအသုံးချရန် ကုဒ်ကိုပြန်လည်ပြင်ဆင်ရန် လိုအပ်သည်။ ထိုသို့ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့်၊ သင်၏ကုဒ်သည် TensorFlow 2.0 နှင့် လိုက်ဖက်ညီကြောင်း သေချာစေပြီး စိတ်အားထက်သန်စွာ အကောင်အထည်ဖော်မှုပေးသည့် အကျိုးကျေးဇူးများကို အသုံးချနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ဤသည်မှာ TensorFlow 1.x ရှိ ဆက်ရှင်များကို အသုံးပြုခြင်းနှင့် TensorFlow 2.0 တွင် စိတ်အားထက်သန်စွာ လုပ်ဆောင်ခြင်းအကြား ခြားနားချက်ကို ဖော်ပြရန် ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။
TensorFlow 1.x (ဆက်ရှင်များကိုအသုံးပြုသည်)
python import tensorflow as tf # Build a graph a = tf.constant(2) b = tf.constant(3) c = tf.add(a, b) # Create a session and run the graph with tf.Session() as sess: result = sess.run(c) print(result)
TensorFlow 2.0 (စိတ်အားထက်သန်စွာ လုပ်ဆောင်မှုကို အသုံးပြု၍)
python import tensorflow as tf # Enable eager execution tf.config.run_functions_eagerly(True) # Perform operations without the need for a session a = tf.constant(2) b = tf.constant(3) c = tf.add(a, b) print(c)
စိတ်အားထက်သန်စွာ အကောင်အထည်ဖော်ရန် လေ့ကျင့်ခန်းကုဒ်ကို အပ်ဒိတ်လုပ်ခြင်းဖြင့်၊ တစ်ဦးသည် TensorFlow 2.0 နှင့် လိုက်ဖက်ညီကြောင်း သေချာစေပြီး ၎င်း၏ ချောမွေ့သော အလုပ်အသွားအလာမှ အကျိုးကျေးဇူးများ ရရှိနိုင်ပါသည်။
စိတ်အားထက်သန်စွာလုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် TensorFlow 2.0 ရှိ session များကို ဖယ်ရှားခြင်းသည် framework ၏ အသုံးပြုနိုင်စွမ်းနှင့် ရိုးရှင်းမှုကို မြှင့်တင်ပေးသည့် အပြောင်းအလဲကို ကိုယ်စားပြုသည်။ စိတ်အားထက်သန်စွာ အကောင်အထည်ဖော်မှုကို လက်ခံခြင်းဖြင့်၊ အသုံးပြုသူများသည် TensorFlow ကုဒ်ကို ပိုမိုသဘာဝကျကျနှင့် ထိရောက်စွာရေးနိုင်ပြီး ပိုမိုချောမွေ့သော စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွေ့အကြုံကို ရရှိစေသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Text to speech (TTS) ဆိုတာ ဘာလဲ၊ AI နဲ့ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။
- စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
- စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအချို့ကို ပေးနိုင်ပါသလား။
- TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။
- ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် အမှန်တကယ် ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
- algorithm ၏ hyperparameters များ၏ ဥပမာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
- Ensamble Learning ဆိုတာ ဘာလဲ။
- ရွေးချယ်ထားသော machine learning algorithm သည် မသင့်လျော်ပါက မည်ကဲ့သို့ မှန်ကန်သည်ကို ရွေးချယ်ရန် သေချာနိုင်မည်နည်း။
- စက်သင်ယူမှုပုံစံသည် ၎င်း၏လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ကြီးကြပ်မှုလိုအပ်ပါသလား။
- အာရုံကြောကွန်ရက်အခြေပြု အယ်လဂိုရီသမ်များတွင် အသုံးပြုသည့် အဓိက ကန့်သတ်ဘောင်များသည် အဘယ်နည်း။
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။