PyTorch run neural network model သို့မဟုတ် matplotlib ကိုလက်တွေ့ကျသောခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် tensor board ကိုအသုံးပြုသင့်ပါသလား။
TensorBoard နှင့် Matplotlib တို့သည် PyTorch တွင် အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့သည့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပရောဂျက်များတွင် ဒေတာနှင့် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြင်ယောင်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာများဖြစ်သည်။ Matplotlib သည် အမျိုးမျိုးသော ဂရပ်ဖစ်များနှင့် ဇယားကွက်များကို ဖန်တီးရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် စွယ်စုံရ စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း TensorBoard သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် အထူးပြုအံဝင်ခွင်ကျရှိသော အင်္ဂါရပ်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
TensorFlow နှင့် TensorBoard အကြား ကွာခြားချက်များကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow နှင့် TensorBoard တို့သည် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုနေကြသည့်ကိရိယာများဖြစ်ပြီး အထူးသဖြင့် မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အမြင်အာရုံပုံဖော်ခြင်းအတွက်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် ဆက်စပ်နေပြီး မကြာခဏ တွဲသုံးနေကြသော်လည်း နှစ်ခုကြားတွင် ကွဲပြားချက်များ ရှိနေပါသည်။ TensorFlow သည် Google မှ ဖန်တီးထားသော open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ပြီးပြည့်စုံသော ကိရိယာအစုံအလင်ကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, မော်ဒယ် visualization များအတွက် Tensor ဘုတ်
လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်တစ်ခု၏ တိကျမှုနှင့် ဆုံးရှုံးမှုတန်ဖိုးများကို မည်သို့ ဂရပ်ဖစ်နိုင်မည်နည်း။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်တစ်ခု၏ တိကျမှုနှင့် ဆုံးရှုံးမှုတန်ဖိုးများကို ဂရပ်ဖစ်စေရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် Python နှင့် PyTorch တို့တွင် ရရှိနိုင်သော နည်းပညာများနှင့် ကိရိယာများကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ တိကျမှုနှင့် ဆုံးရှုံးမှုတန်ဖိုးများကို စောင့်ကြည့်ခြင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် ၎င်း၏ လေ့ကျင့်ရေးနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ အသိဉာဏ်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချခြင်းအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ဒီထဲမှာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနှင့်အတူတိုးတက်, မော်ဒယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorBoard သည် မတူညီသော မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြင်ယောင်ပြီး နှိုင်းယှဉ်ရာတွင် မည်သို့ကူညီပေးသနည်း။
TensorBoard သည် အထူးသဖြင့် Python, TensorFlow နှင့် Keras ကိုအသုံးပြု၍ Deep Learning နယ်ပယ်ရှိ မတူညီသော မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြင်ယောင်ပြီး နှိုင်းယှဉ်ရာတွင် များစွာ အထောက်အကူပြုသည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အကဲဖြတ်စဉ်အတွင်း အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ အမူအကျင့်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနားလည်နိုင်စေရန် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်နှင့် အလိုလိုသိမြင်နိုင်သော မျက်နှာပြင်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မင်္ဂလာပါ, TensorBoard နှင့်အတူအကောင်းဆုံး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorBoard ဖြင့် အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်သောအခါ မော်ဒယ်ပေါင်းစပ်မှုတစ်ခုစီတွင် နာမည်များကို မည်သို့သတ်မှတ်နိုင်မည်နည်း။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုတွင် TensorBoard ဖြင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်သောအခါ၊ မော်ဒယ်ပေါင်းစပ်မှုတစ်ခုစီတွင် အမည်များကို မကြာခဏသတ်မှတ်ရန် လိုအပ်သည်။ TensorFlow Summary API နှင့် tf.summary.FileWriter အတန်းကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ၎င်းကို အောင်မြင်နိုင်ပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ TensorBoard ရှိ မော်ဒယ်ပေါင်းစပ်မှုများတွင် အမည်များသတ်မှတ်ခြင်း အဆင့်ဆင့်ကို ဆွေးနွေးပါမည်။ ပထမဦးစွာနားလည်ရန်အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မင်္ဂလာပါ, TensorBoard နှင့်အတူအကောင်းဆုံး, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorBoard ကို အသုံးပြု၍ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်နိုင်သည့် နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံ၏ အချို့သော ကဏ္ဍများကား အဘယ်နည်း။
TensorBoard သည် TensorFlow မှ ပံ့ပိုးပေးထားသော အစွမ်းထက်သော ပုံရိပ်ယောင်တူးလ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် အင်္ဂါရပ်များနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ဤအဖြေတွင် နက်နဲသော ရှုထောင့်အချို့ကို ဆွေးနွေးပါမည်။
Windows တွင် TensorBoard ကိုအသုံးပြုရန် syntax ကဘာလဲ။
Windows တွင် TensorBoard ကို run ရန်၊ သင်သည် TensorBoard ကို အသုံးပြု၍ သင်၏ မော်ဒယ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ၎င်းတို့၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြင်သာစေရန် ခွင့်ပြုသည့် သီးခြား syntax တစ်ခုကို လိုက်နာရန် လိုအပ်ပါသည်။ TensorBoard သည် TensorFlow မော်ဒယ်များကို စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် အမှားရှာခြင်းအတွက် အသုံးပြုရလွယ်ကူသော အင်တာဖေ့စ်ကို ထောက်ပံ့ပေးသည့် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် syntax ကိုလေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မင်္ဂလာပါ, TensorBoard နှင့်ပုံစံများကိုဆန်းစစ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ကျွန်ုပ်တို့၏ Python ကုဒ်တွင် TensorBoard အတွက် မှတ်တမ်းလမ်းညွှန်ကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့သတ်မှတ်နိုင်မည်နည်း။
Python ကုဒ်တွင် TensorBoard အတွက် မှတ်တမ်းလမ်းညွှန်ကို သတ်မှတ်ရန်၊ TensorFlow စာကြည့်တိုက်မှ ပံ့ပိုးပေးထားသည့် `TensorBoard` ခေါ်ဆိုမှုကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ TensorBoard သည် သင်၏ နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး စောင့်ကြည့်နိုင်စေမည့် အစွမ်းထက်သော ပုံရိပ်ယောင်တူးလ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ မှတ်တမ်းလမ်းညွှန်ကို သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့်၊ TensorBoard မှထုတ်ပေးသော မှတ်တမ်းဖိုင်များကို သိမ်းဆည်းသည့်နေရာတွင် ထိန်းချုပ်နိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မင်္ဂလာပါ, TensorBoard နှင့်ပုံစံများကိုဆန်းစစ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorBoard ကိုအသုံးပြုသောအခါ မော်ဒယ်တစ်ခုစီသို့ သီးသန့်အမည်တစ်ခု သတ်မှတ်ရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
TensorBoard ကိုအသုံးပြုသည့်အခါ မော်ဒယ်တစ်ခုစီအတွက် သီးသန့်အမည်တစ်ခုသတ်မှတ်ခြင်းသည် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ TensorBoard သည် လူကြိုက်များသော နက်နဲသော သင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည့် TensorFlow မှ ပံ့ပိုးပေးသော အစွမ်းထက်သော ပုံရိပ်ယောင်တူးလ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သုတေသီများနှင့် developer များအား အသုံးပြုရလွယ်ကူသော အင်တာဖေ့စ်မှတဆင့် ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များ၏ အပြုအမူနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနားလည်နိုင်စေပါသည်။ အားဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မင်္ဂလာပါ, TensorBoard နှင့်ပုံစံများကိုဆန်းစစ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
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
- 1
- 2