Tensorflow ကို နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များ (DNNs) ၏ လေ့ကျင့်မှုနှင့် ကောက်ချက်ချမှုအတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
TensorFlow သည် Google မှ ဖန်တီးထုတ်လုပ်ထားသော စက်သင်ယူခြင်းအတွက် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုထားသော open-source framework တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများနှင့် သုတေသီများအား စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ထိရောက်စွာတည်ဆောက်ကာ အသုံးချနိုင်စေရန် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်သော ဂေဟစနစ်တစ်ခုအား ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက်များ (DNNs) ၏အခြေအနေတွင်၊ TensorFlow သည် ဤမော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးရုံသာမက လွယ်ကူချောမွေ့စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, ပိုမိုအကျိုးဖြစ်ထွန်းသောစက်သင်ယူမှုအတွက် TensorFlow Hub
TensorFlow ၏ အဆင့်မြင့် API များသည် အဘယ်နည်း။
TensorFlow သည် Google မှ ဖန်တီးထားသော အားကောင်းသည့် open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သုတေသီများနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများအား စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ပြီး အသုံးပြုနိုင်စေရန် ကျယ်ပြန့်သောကိရိယာများနှင့် API များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ TensorFlow သည် အဆင့်နိမ့်နှင့် အဆင့်မြင့် API များကို ပံ့ပိုးပေးသည်၊ တစ်ခုစီသည် မတူညီသော abstraction နှင့် ရှုပ်ထွေးမှုအဆင့်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည်။ အဆင့်မြင့် API များဖြစ်သည့် TensorFlow
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Tensor Processing Units - မှတ်တမ်းနှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲ
Cloud Machine Learning Engine တွင် ဗားရှင်းတစ်ခု ဖန်တီးခြင်းသည် ထုတ်ယူထားသော မော်ဒယ်၏ အရင်းအမြစ်ကို သတ်မှတ်ခြင်း လိုအပ်ပါသလား။
Cloud Machine Learning Engine ကိုအသုံးပြုသောအခါ၊ ဗားရှင်းတစ်ခုဖန်တီးရာတွင် ထုတ်ယူထားသော မော်ဒယ်တစ်ခု၏ အရင်းအမြစ်ကို သတ်မှတ်ရန်လိုအပ်သည်မှာ အမှန်ပင်ဖြစ်ပါသည်။ ဤလိုအပ်ချက်သည် Cloud Machine Learning Engine ၏ သင့်လျော်သောလုပ်ဆောင်မှုများအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပြီး စနစ်သည် ခန့်မှန်းခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များကို ထိထိရောက်ရောက်အသုံးပြုနိုင်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။ အသေးစိတ်ရှင်းပြချက်ကို ဆွေးနွေးကြည့်ရအောင်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူကျွမ်းကျင်မှု, Tensor Processing Units - မှတ်တမ်းနှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲ
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 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
Eager မုဒ်ဖြင့် ပုံမှန် TensorFlow ကို ပိတ်ထားမည့်အစား Eager မုဒ်ကို အသုံးပြုခြင်း၏ အားနည်းချက်များကား အဘယ်နည်း။
TensorFlow ရှိ စိတ်အားထက်သန်မှုမုဒ်သည် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ချက်ခြင်းလုပ်ဆောင်နိုင်စေသည့် ပရိုဂရမ်ရေးအင်တာဖေ့စ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ကုဒ်ကို အမှားရှာရန်နှင့် နားလည်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ သို့သော် Eager မုဒ်ကို ပုံမှန် TensorFlow နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက Eager မုဒ်ကို အသုံးပြုခြင်း၏ အားနည်းချက်များစွာ ရှိပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ဤအားနည်းချက်များကို အသေးစိတ်လေ့လာပါမည်။ အဓိက တစ်ချက်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, TensorFlow စိတ်အားထက်သန် Mode ကို
Keras မော်ဒယ်ကို ဦးစွာအသုံးပြုပြီးနောက် TensorFlow ကို တိုက်ရိုက်အသုံးပြုခြင်းထက် TensorFlow ခန့်မှန်းချက်သို့ ပြောင်းလဲခြင်း၏ အားသာချက်မှာ အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ တီထွင်ခြင်းနှင့်ပတ်သက်လာလျှင် Keras နှင့် TensorFlow နှစ်ခုစလုံးသည် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများနှင့် စွမ်းရည်များစွာကို ပေးဆောင်သည့် ရေပန်းစားသောဘောင်များဖြစ်သည်။ TensorFlow သည် နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းအတွက် အားကောင်းပြီး လိုက်လျောညီထွေရှိသော စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း Keras သည် အာရုံကြောကွန်ရက်များဖန်တီးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေမည့် အဆင့်မြင့် API ကို ပေးပါသည်။ တချို့ကိစ္စတွေမှာ အဲဒါကို
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, ခန့်မှန်းချက်များနှင့်အတူ Keras တက်ချဲ့ထွင်
Google Cloud Machine Learning တွင် မော်ဒယ်တစ်ခုကို မည်သို့တည်ဆောက်ရမည်နည်း။
Google Cloud Machine Learning Engine တွင် မော်ဒယ်တစ်ခုတည်ဆောက်ရန်၊ အစိတ်အပိုင်းအမျိုးမျိုးပါဝင်သည့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော အလုပ်အသွားအလာကို လိုက်နာရန် လိုအပ်သည်။ ဤအစိတ်အပိုင်းများတွင် သင့်ဒေတာကို ပြင်ဆင်ခြင်း၊ သင့်မော်ဒယ်ကို သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ၎င်းကို လေ့ကျင့်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ အဆင့်တစ်ဆင့်ချင်းစီကို အသေးစိတ်လေ့လာကြည့်ရအောင်။ 1. ဒေတာကိုပြင်ဆင်ခြင်း- မော်ဒယ်တစ်ခုမဖန်တီးမီ၊ သင်၏ပြင်ဆင်ထားရန် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူခြင်းအတွက်ဂူဂဲလ်ကိရိယာများ, ခြုံငုံလေ့လာခြင်း Google စက်
GPU တွင် နက်နဲသော သင်ယူမှုတွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် cloud ဝန်ဆောင်မှုများကို မည်သို့အသုံးချနိုင်မည်နည်း။
Cloud ဝန်ဆောင်မှုများသည် GPU များပေါ်တွင် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုတွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်သည့်နည်းလမ်းကို တော်လှန်ပြောင်းလဲခဲ့သည်။ Cloud ၏ စွမ်းအားကို အသုံးချခြင်းဖြင့် သုတေသီများနှင့် လေ့ကျင့်သူများသည် စျေးကြီးသော ဟာ့ဒ်ဝဲ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများ မလိုအပ်ဘဲ စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် ကွန်ပျူတာ အရင်းအမြစ်များကို ရယူနိုင်သည်။ ဤအဖြေတွင်၊ GPU တွင် နက်နဲသောသင်ယူမှုတွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် cloud ဝန်ဆောင်မှုများကို မည်ကဲ့သို့အသုံးချနိုင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့စူးစမ်းလေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနှင့်အတူတိုးတက်, GPU ကိုတွက်ချက်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
PyTorch သည် TensorFlow ကဲ့သို့ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှု စာကြည့်တိုက်များနှင့် မည်သို့ ကွာခြားသနည်း ။
PyTorch နှင့် TensorFlow တို့သည် ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် သိသာထင်ရှားသော ဆွဲငင်အားရရှိထားသော ရေပန်းစားနက်နဲသောသင်ယူမှုစာကြည့်တိုက်နှစ်ခုဖြစ်သည်။ စာကြည့်တိုက်နှစ်ခုလုံးသည် နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက်များကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းအတွက် အစွမ်းထက်သောကိရိယာများကို ပေးစွမ်းသော်လည်း ၎င်းတို့သည် အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုနှင့် မြန်နှုန်းသတ်မှတ်ချက်များ ကွဲပြားသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ဤကွဲပြားမှုများကို အသေးစိတ်လေ့လာပါမည်။ လွယ်ကူခြင်း။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်