Google ၏ TensorFlow မူဘောင်သည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် စိတ်ကူးယဉ်မှုအဆင့်ကို တိုးမြှင့်နိုင်ပါသလား (ဥပမာ- ကုဒ်ကိုဖွဲ့စည်းမှုပုံစံဖြင့် အစားထိုးခြင်း)။
Google TensorFlow မူဘောင်သည် အမှန်တကယ်ပင် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများအား စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် စိတ်ကူးယဉ်မှုအဆင့်ကို တိုးမြှင့်စေပြီး၊ ကုဒ်ကိုဖွဲ့စည်းမှုပုံစံဖြင့် အစားထိုးနိုင်သည်။ ဤအင်္ဂါရပ်သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် အသုံးပြုခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေသောကြောင့် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားနှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုတို့တွင် သိသာထင်ရှားသောအားသာချက်ကို ပေးဆောင်သည်။ တစ်မျိုး
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
TensorFlow ရှိ Eager mode သည် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် ထိရောက်မှုနှင့် ထိရောက်မှုကို မည်သို့တိုးတက်စေသနည်း။
TensorFlow ရှိ စိတ်အားထက်သန်မှုမုဒ်သည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို တီထွင်ရန် ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်ပြီး အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသည့်နည်းလမ်းကို ပံ့ပိုးပေးသည့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ချက်ချင်းလုပ်ဆောင်နိုင်စေမည့် ပရိုဂရမ်းမင်းကြားခံတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤမုဒ်သည် တွက်ချက်မှုဂရပ်ကို သီးခြားစီ တည်ဆောက်ပြီး လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်မှုကို ဖယ်ရှားခြင်းဖြင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် ထိရောက်မှုနှင့် ထိရောက်မှုကို တိုးတက်စေသည်။ ယင်းအစား စစ်ဆင်ရေးများကို ၎င်းတို့ဟုခေါ်သည့်အတိုင်း လုပ်ဆောင်ခြင်း၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, TensorFlow စိတ်အားထက်သန် Mode ကို, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်