TensorFlow ဂရပ်နှင့် အဓိကစိန်ခေါ်မှုကား အဘယ်နည်း၊ Eager မုဒ်က ၎င်းကို မည်သို့ဖြေရှင်းသနည်း။
ဗုဒ္ဓဟူးနေ့၊ Augustဂုတ်လ ၁၉ ရက်၊
by EITCA အကယ်ဒမီ
TensorFlow ဂရပ်၏ အဓိကစိန်ခေါ်မှုမှာ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ကို ကန့်သတ်နိုင်ပြီး အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ဟန့်တားနိုင်သည့် ၎င်း၏တည်ငြိမ်သော သဘောသဘာဝတွင် တည်ရှိသည်။ ရိုးရာဂရပ်မုဒ်တွင် TensorFlow သည် မော်ဒယ်၏ လုပ်ဆောင်မှုများနှင့် မှီခိုမှုများကို ကိုယ်စားပြုသည့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဂရပ်တစ်ခုကို တည်ဆောက်သည်။ ဤဂရပ်ဖစ်အခြေခံချဉ်းကပ်နည်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ဖြန့်ဝေလုပ်ဆောင်ခြင်းကဲ့သို့သော အကျိုးကျေးဇူးများကို ပေးစွမ်းသော်လည်း၊ ၎င်းသည် ခက်ခဲနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, TensorFlow စိတ်အားထက်သန် Mode ကို, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည်
ဉာဏ်ရည်တု, ကွန်ပျူတာဂရပ်ဖစ်, Dynamic Control Flow, စိတ်အားထက်သန်မှု မုဒ်, စက်သင်ယူမှုဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး, TensorFlow