TensorBoard ဆိုတာဘာလဲ။
TensorBoard သည် Google ၏ open-source machine learning library ဖြစ်သော TensorFlow နှင့် အများအားဖြင့် တွဲဖက်ထားသော စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အစွမ်းထက်သော ပုံရိပ်ယောင်တူးလ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကို အသုံးပြုသူများ နားလည်သဘောပေါက်ခြင်း၊ အမှားရှာပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်နိုင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။ TensorBoard သည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးကို မြင်ယောင်နိုင်စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ
TensorFlow ကို နက်နဲသောသင်ယူမှုစာကြည့်တိုက်အဖြစ် အဘယ်ကြောင့်မကြာခဏရည်ညွှန်းသနည်း။
TensorFlow ကို နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန်နှင့် အသုံးချခြင်းတို့ကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန် ကျယ်ပြန့်သော စွမ်းရည်များကြောင့် နက်နဲသော သင်ယူမှုစာကြည့်တိုက်အဖြစ် မကြာခဏ ရည်ညွှန်းသည်။ Deep learning သည် ဒေတာ၏ အထက်အောက် ကိုယ်စားပြုမှုများကို လေ့လာရန် အလွှာများစွာရှိသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်ပေးသည့် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ TensorFlow သည် ကိရိယာအစုံအလင်ကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, TensorFlow အခြေခံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow သည် သမားရိုးကျ Python ပရိုဂရမ်းမင်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက တွက်ချက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် မည်သို့လုပ်ဆောင်သနည်း။
TensorFlow သည် စက်သင်ယူမှုနှင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် အစွမ်းထက်ပြီး အသုံးများသော open-source framework တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် တွက်ချက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ဆောင်သောအခါတွင် ရိုးရာ Python ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်းထက် သိသာထင်ရှားသော အားသာချက်များကို ပေးဆောင်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ TensorFlow သည် တွက်ချက်မှုများ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်နည်းကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် နားလည်မှုပေးစွမ်းနိုင်စေမည့် ဤကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်မှုများကို စူးစမ်းရှင်းပြပါမည်။ ၁။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow, TensorFlow အခြေခံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow ဆိုတာ ဘာလဲ၊ နက်နဲတဲ့ သင်ယူမှုမှာ သူ့ရဲ့ အခန်းကဏ္ဍက ဘာလဲ။
TensorFlow သည် ကိန်းဂဏာန်းတွက်ချက်ခြင်းနှင့် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် Google Brain အဖွဲ့မှ ဖန်တီးထားသည့် အဖွင့်အရင်းအမြစ်ဆော့ဖ်ဝဲစာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ စွယ်စုံရ၊ ချဲ့ထွင်နိုင်မှုနှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုတို့ကြောင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် သိသာထင်ရှားသောကျော်ကြားမှုရရှိခဲ့သည်။ TensorFlow သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်းအတွက် ပြည့်စုံသော ဂေဟစနစ်ကို ပံ့ပိုးပေးသည်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နိဒါန္း, အာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့် TensorFlow နှင့်နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow တွင် မော်ဒယ်တစ်ခုကို စုစည်းရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
TensorFlow တွင် မော်ဒယ်တစ်ခုကို စုစည်းရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ developer မှရေးသားထားသော အဆင့်မြင့်၊ လူသားဖတ်နိုင်သော ကုဒ်ကို အရင်းခံ ဟာ့ဒ်ဝဲဖြင့် ထိရောက်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် အဆင့်နိမ့် ကိုယ်စားပြုမှုအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန် ဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် မော်ဒယ်၏ အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို အထောက်အကူပြုသော အရေးကြီးသော အဆင့်များနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းများ ပါဝင်ပါသည်။ ပထမဦးစွာစုစည်းမှုလုပ်ငန်းစဉ်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow အဆင့်မြင့် API များ, သင့်ရဲ့မော်ဒယ်များတည်ဆောက်ခြင်းနှင့်မွမ်းမံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow ဂရပ်နှင့် အဓိကစိန်ခေါ်မှုကား အဘယ်နည်း၊ Eager မုဒ်က ၎င်းကို မည်သို့ဖြေရှင်းသနည်း။
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
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 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
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