TOCO ဆိုတာဘာလဲ။
TensorFlow Lite Optimizing Converter ၏ အတိုကောက်ဖြစ်သော TOCO သည် မိုဘိုင်းနှင့် edge စက်များပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ဖြန့်ကျက်ရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သည့် TensorFlow ဂေဟစနစ်တွင် အရေးပါသောအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤ converter သည် စမတ်ဖုန်းများ၊ IoT ကိရိယာများနှင့် မြှုပ်သွင်းထားသော စနစ်များကဲ့သို့ အရင်းအမြစ်-ကန့်သတ်ထားသော ပလပ်ဖောင်းများတွင် ဖြန့်ကျက်အသုံးပြုရန်အတွက် TensorFlow မော်ဒယ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ကို Programming, TensorFlow ကုဒ်နိဒါန်း
Frozen ဂရပ်၏အသုံးပြုမှုကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow ၏ ဆက်စပ်မှုတွင် အေးခဲနေသော ဂရပ်တစ်ခုသည် အပြည့်အဝ လေ့ကျင့်ပြီးသော မော်ဒယ်ကို ရည်ညွှန်းပြီး မော်ဒယ်ဗိသုကာနှင့် လေ့ကျင့်ထားသော အလေးများပါရှိသော ဖိုင်တစ်ခုတည်းအဖြစ် သိမ်းဆည်းထားသည်။ ဤအေးစက်နေသောဂရပ်ဖစ်သည် မူရင်းမော်ဒယ်၏အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက် သို့မဟုတ် ဝင်ခွင့်ကိုမလိုအပ်ဘဲ အမျိုးမျိုးသောပလပ်ဖောင်းများတွင် ကောက်ချက်ချနိုင်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ကို Programming, TensorFlow Lite ကိုမိတ်ဆက်
TensorBoard ၏ အဓိက ရည်ရွယ်ချက်မှာ နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်းမှာ အဘယ်နည်း။
TensorBoard သည် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သည့် TensorFlow မှပံ့ပိုးပေးသော အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ အဓိက ရည်ရွယ်ချက်မှာ သုတေသီများနှင့် လေ့ကျင့်သူများအား ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များ၏ အပြုအမူနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေရန်၊ မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၊ အမှားရှာပြင်ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်များကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန် ပံ့ပိုးပေးရန်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မင်္ဂလာပါ, TensorBoard နှင့်ပုံစံများကိုဆန်းစစ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
chatbot model ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုမြှင့်တင်ပေးနိုင်သောနည်းပညာအချို့ကားအဘယ်နည်း။
chatbot မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ခြင်းသည် ထိရောက်ပြီး ဆွဲဆောင်မှုရှိသော စကားဝိုင်း AI စနစ်တစ်ခု ဖန်တီးရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ Artificial Intelligence နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် TensorFlow ဖြင့် Deep Learning တွင်၊ chatbot မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အသုံးချနိုင်သော နည်းပညာများစွာ ရှိပါသည်။ ဤနည်းပညာများသည် ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် မော်ဒယ်ဗိသုကာကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းမှ ပါဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းဖြင့် Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, စံပြလေ့ကျင့်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
မိုဘိုင်းကိရိယာများပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအကြောင်း ကောက်ချက်ချသည့်အခါ ထည့်သွင်းစဉ်းစားစရာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
မိုဘိုင်းကိရိယာများပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ကောက်ချက်ချသည့်အခါ ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်သည့်အချက်များစွာရှိသည်။ ဤထည့်သွင်းစဉ်းစားချက်များသည် မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်တို့အပြင် မိုဘိုင်းလ်စက်ပစ္စည်း၏ ဟာ့ဒ်ဝဲနှင့် အရင်းအမြစ်များမှ ချမှတ်ထားသော ကန့်သတ်ချက်များလည်း ပါဝင်ပါသည်။ အရေးကြီးသောအချက်မှာ မော်ဒယ်၏ အရွယ်အစားဖြစ်သည်။ မိုဘိုင်း
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow အတွက်တိုးတက်, TensorFlow Lite, စမ်းသပ် GPU ကိုကိုယ်စားလှယ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow Lite သည် အရင်းအမြစ်-ကန့်သတ်ထားသော ပလပ်ဖောင်းများတွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်စေရန် မည်သို့လုပ်ဆောင်နိုင်သနည်း။
TensorFlow Lite သည် အရင်းအမြစ်-ကန့်သတ်ထားသော ပလပ်ဖောင်းများပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်စေမည့် မူဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ မိုဘိုင်းလ်ဖုန်းများ၊ မြှုပ်သွင်းထားသော စနစ်များနှင့် IoT စက်ပစ္စည်းများကဲ့သို့ အကန့်အသတ်ရှိသော ကွန်ပျူတာပါဝါနှင့် မမ်မိုရီပါရှိသော စက်များတွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးပြုရာတွင် စိန်ခေါ်မှုကို ဖြေရှင်းပေးပါသည်။ ဤပလပ်ဖောင်းများအတွက် မော်ဒယ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် TensorFlow Lite သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ကို Programming, TensorFlow ကုဒ်နိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow.js ရှိ client-side မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုခြင်း၏ ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow.js နှင့်အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ client-side မော်ဒယ်များကိုအသုံးပြုခြင်း၏ကန့်သတ်ချက်များကိုထည့်သွင်းစဉ်းစားရန်အရေးကြီးပါသည်။ TensorFlow.js ရှိ Client-side မော်ဒယ်များသည် server-side အခြေခံအဆောက်အဦမလိုအပ်ဘဲ ဝဘ်ဘရောက်ဆာ သို့မဟုတ် ကလိုင်းယင့်၏စက်ပစ္စည်းပေါ်တွင် တိုက်ရိုက်လုပ်ဆောင်သည့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို ရည်ညွှန်းသည်။ client-side မော်ဒယ်များသည် privacy နှင့်လျှော့ချခြင်းကဲ့သို့သောအားသာချက်အချို့ကိုကမ်းလှမ်းနေစဉ်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, TensorFlow.js သို့ Keras မော်ဒယ်တင်သွင်းမှု, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
machine learning workflow တွင် ပါဝင်သော အဆင့်ခုနစ်ဆင့်ကား အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းအသွားအလာတွင် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အသုံးချမှုကို လမ်းညွှန်ပေးသည့် မရှိမဖြစ်အဆင့်ခုနစ်ဆင့်ပါဝင်သည်။ ဤအဆင့်များသည် မော်ဒယ်များ၏ တိကျမှု၊ ထိရောက်မှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုတို့ကို သေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းအသွားအလာကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်နားလည်မှုပေးစွမ်းသည့် ဤအဆင့်တစ်ခုစီကို အသေးစိတ်လေ့လာပါမည်။ အဆင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, ခြုံငုံလေ့လာခြင်း Google စက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်