စိတ်အားထက်သန်စွာ အကောင်အထည်ဖော်ရန် အဘယ်ကြောင့် sessions များကို TensorFlow 2.0 မှ ဖယ်ရှားလိုက်သနည်း။
TensorFlow 2.0 တွင်၊ စိတ်အားထက်သန်စွာ ကွပ်မျက်ခြင်းသည် ချက်ခြင်းအကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပိုမိုလွယ်ကူစွာ အမှားရှာပြင်ခြင်းတို့ကို ပြုလုပ်နိုင်သောကြောင့်၊ လုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်စေပြီး Pythonic ကိုဖြစ်စေသောကြောင့် ဆက်ရှင်များ၏သဘောတရားကို ဖယ်ရှားလိုက်ပါသည်။ ဤပြောင်းလဲမှုသည် TensorFlow လည်ပတ်ပုံနှင့် အသုံးပြုသူများနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုတွင် သိသာထင်ရှားသောပြောင်းလဲမှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။ TensorFlow 1.x တွင်၊ ဆက်ရှင်များကို အသုံးပြုခဲ့သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, TensorFlow တွင်ထုတ်ပြန်ချက်များပုံနှိပ်
TensorFlow 2.0 ရှိ TensorFlow ဒေတာအတွဲများကို အသုံးပြုခြင်း၏ အားသာချက်များကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow ဒေတာအတွဲများသည် TensorFlow 2.0 တွင် အားသာချက်များစွာကို ပေးဆောင်ထားပြီး ၎င်းတို့အား ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ဉာဏ်ရည်တု (AI) နယ်ပယ်တွင် ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ခြင်းအတွက် အဖိုးတန်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်စေသည်။ ဤအားသာချက်များသည် ထိရောက်မှု၊ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုကို ဦးစားပေးသည့် TensorFlow datasets ၏ ဒီဇိုင်းမူများမှ ထွက်ပေါ်လာခြင်းဖြစ်သည်။ ဤအဖြေတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် သော့ကိုရှာဖွေပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, မင်္ဂလာပါ 2.0, TensorFlow 2.0 အတွက်နိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow 2.0 ရှိ ဖြန့်ဖြူးရေးနည်းဗျူဟာ API သည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုကို မည်သို့ရိုးရှင်းစေသနည်း။
TensorFlow 2.0 ရှိ ဖြန့်ဖြူးရေးနည်းဗျူဟာ API သည် စက်ပစ္စည်းအများအပြားနှင့် စက်များတစ်လျှောက် တွက်ချက်မှုများကို ဖြန့်ဝေခြင်းနှင့် အတိုင်းအတာချဲ့ထွင်ခြင်းအတွက် အဆင့်မြင့်အင်တာဖေ့စ်ကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေသည်။ ၎င်းသည် developer များအား GPU အများအပြား၏ ကွန်ပြူတာစွမ်းအားကို လွယ်ကူစွာ အသုံးချနိုင်စေရန် သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များကို ပိုမိုမြန်ဆန်ထိရောက်စွာ လေ့ကျင့်ရန် ခွင့်ပြုပေးပါသည်။ ဖြန့်ဝေခဲ့သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, မင်္ဂလာပါ 2.0, TensorFlow 2.0 အတွက်နိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow 2.0 သည် မတူညီသော ပလက်ဖောင်းများသို့ ဖြန့်ကျက်မှုကို မည်သို့ပံ့ပိုးပေးသနည်း။
TensorFlow 2.0၊ လူကြိုက်များသော open-source machine learning framework သည် မတူညီသော platform များသို့ ဖြန့်ကျက်ခြင်းအတွက် ခိုင်မာသောပံ့ပိုးမှုပေးပါသည်။ ဒက်စတော့များ၊ ဆာဗာများ၊ မိုဘိုင်းကိရိယာများနှင့် မြှုပ်သွင်းထားသော စနစ်များကဲ့သို့သော စက်ပစ္စည်းအမျိုးမျိုးတွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးချနိုင်စေရန်အတွက် ဤပံ့ပိုးမှုသည် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ TensorFlow ၏နည်းလမ်းအမျိုးမျိုးကိုရှာဖွေပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, မင်္ဂလာပါ 2.0, TensorFlow 2.0 အတွက်နိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှုအတွက် အသုံးပြုရလွယ်ကူပြီး အစွမ်းထက်သောဘောင်တစ်ခုဖြစ်စေသော TensorFlow 2.0 ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်များကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow 2.0 သည် စက်သင်ယူမှုနှင့် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုအတွက် Google မှ ဖန်တီးထားသော လူကြိုက်များပြီး အသုံးများသော open-source framework တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်ရှိ အမျိုးမျိုးသောအက်ပ်လီကေးရှင်းများအတွက် အသုံးပြုရလွယ်ကူစေပြီး အစွမ်းထက်စေသည့် အဓိကအင်္ဂါရပ်များစွာကို ပေးဆောင်ထားသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ၎င်းတို့ကို မီးမောင်းထိုးပြပြီး ဤအဓိကအင်္ဂါရပ်များကို အသေးစိတ်လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, မင်္ဂလာပါ 2.0, TensorFlow 2.0 အတွက်နိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ပြောင်းလဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် သင့်ကုဒ်ရှိ အချို့သောလုပ်ဆောင်ချက်များကို အဆင့်မြှင့်တင်ရန် မဖြစ်နိုင်ပါက သင်ဘာလုပ်သင့်သနည်း။
TensorFlow 2.0 အတွက် သင့်ရှိပြီးသားကုဒ်ကို အဆင့်မြှင့်သည့်အခါ၊ ပြောင်းလဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် အလိုအလျောက် အဆင့်မြှင့်၍မရသော အချို့သောလုပ်ဆောင်ချက်များကို ကြုံတွေ့ရနိုင်သည် ။ ထိုသို့သောအခြေအနေမျိုးတွင်၊ ဤပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန်နှင့် သင့်ကုဒ်၏အောင်မြင်သောအဆင့်မြှင့်တင်မှုကိုသေချာစေရန် သင်လုပ်ဆောင်နိုင်သည့်အဆင့်များစွာရှိပါသည်။ 1. TensorFlow 2.0 ရှိ အပြောင်းအလဲများကို နားလည်ပါ- မကြိုးစားမီ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Google Colaboratory တွင် TensorFlow, TensorFlow 2.0 အတွက်လက်ရှိကုဒ်ကိုအဆင့်မြှင့်ပါ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow 2 script များကို TensorFlow 1.12 အစမ်းကြည့်ရှုသည့် scripts များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန် TF upgrade V2.0 tool ကို သင်မည်သို့အသုံးပြုသနည်း။
TensorFlow 1.12 script များကို TensorFlow 2.0 အစမ်းကြည့် scripts များအဖြစ်သို့ ပြောင်းရန်၊ သင်သည် TF Upgrade V2 ကိရိယာကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤကိရိယာသည် TensorFlow 1.x ကုဒ်ကို TensorFlow 2.0 သို့ အဆင့်မြှင့်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး developer များအတွက် ၎င်းတို့၏ရှိပြီးသားကုဒ်ဘေ့စ်များကို ကူးပြောင်းရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ TF Upgrade V2 tool သည် ခွင့်ပြုသည့် command-line interface ကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Google Colaboratory တွင် TensorFlow, TensorFlow 2.0 အတွက်လက်ရှိကုဒ်ကိုအဆင့်မြှင့်ပါ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow 2 ရှိ TF upgrade V2.0 tool ၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow 2 ရှိ TF အဆင့်မြှင့်ခြင်း V2.0 တူးလ်၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ TensorFlow 1.x မှ TensorFlow 2.0 သို့ ၎င်းတို့၏ရှိပြီးသားကုဒ်ကို ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများအား အဆင့်မြှင့်တင်ရာတွင် ကူညီပေးရန်ဖြစ်သည်။ ဤကိရိယာသည် TensorFlow ဗားရှင်းအသစ်နှင့် လိုက်ဖက်မှုရှိစေရန် ကုဒ်ကို ပြင်ဆင်ရန် အလိုအလျောက်နည်းလမ်းကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ကုဒ်ရွှေ့ပြောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေရန်၊ လျှော့ချရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Google Colaboratory တွင် TensorFlow, TensorFlow 2.0 အတွက်လက်ရှိကုဒ်ကိုအဆင့်မြှင့်ပါ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
TensorFlow 2.0 သည် Keras နှင့် Eager Execution ၏အင်္ဂါရပ်များကို မည်သို့ပေါင်းစပ်သနည်း။
TensorFlow 2.0၊ TensorFlow ၏နောက်ဆုံးထွက်ဗားရှင်းသည် ပိုမိုအသုံးပြုရလွယ်ကူပြီး ထိရောက်သောနက်နဲသောသင်ယူမှုမူဘောင်ကိုပေးစွမ်းရန်အတွက် Keras နှင့် Eager Execution ၏အင်္ဂါရပ်များကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ Keras သည် မြင့်မားသောအဆင့်အာရုံကြောကွန်ရက် API တစ်ခုဖြစ်ပြီး Eager Execution သည် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ချက်ချင်းအကဲဖြတ်နိုင်စေပြီး TensorFlow ကို ပိုမိုအပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်ပြီး အလိုလိုသိစေသည်။ ဤပေါင်းစပ်မှုသည် developer နှင့် researchers များအတွက် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ဆောင်ကြဉ်းပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, Google Colaboratory တွင် TensorFlow, TensorFlow 2.0 အတွက်လက်ရှိကုဒ်ကိုအဆင့်မြှင့်ပါ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်