هل يمنع الوضع المتحمس وظيفة الحوسبة الموزعة لـ TensorFlow؟
التنفيذ الحريص في TensorFlow هو وضع يسمح بالتطوير الأكثر سهولة وتفاعلية لنماذج التعلم الآلي. إنه مفيد بشكل خاص أثناء مراحل إنشاء النماذج الأولية وتصحيح الأخطاء في تطوير النموذج. في TensorFlow، يعد التنفيذ المتحمس وسيلة لتنفيذ العمليات على الفور لإرجاع قيم محددة، على عكس التنفيذ التقليدي القائم على الرسم البياني حيث
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, وضع TensorFlow الحماس
لماذا تمت إزالة الجلسات من TensorFlow 2.0 لصالح التنفيذ المتحمس؟
في TensorFlow 2.0، تمت إزالة مفهوم الجلسات لصالح التنفيذ المتلهف، حيث يسمح التنفيذ المتلهف بالتقييم الفوري وتصحيح الأخطاء للعمليات بشكل أسهل، مما يجعل العملية أكثر سهولة وبايثونية. يمثل هذا التغيير تحولًا كبيرًا في كيفية عمل TensorFlow وتفاعله مع المستخدمين. في TensorFlow 1.x، تم استخدام الجلسات لـ
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, أدوات Google للتعلم الآلي, بيانات الطباعة في TensorFlow
لماذا يوصى بتمكين التنفيذ الحثيث عند إنشاء نموذج أولي لنموذج جديد في TensorFlow؟
يُنصح بشدة بتمكين التنفيذ الحثيث عند وضع نماذج أولية لنموذج جديد في TensorFlow نظرًا لمزاياها العديدة وقيمتها التعليمية. التنفيذ الحثيث هو وضع في TensorFlow يسمح بالتقييم الفوري للعمليات ، مما يتيح تجربة تطوير أكثر تفاعلية وبديهية. في هذا الوضع ، يتم تنفيذ عمليات TensorFlow على الفور كما يطلق عليها ،
كيف يجمع TensorFlow 2.0 بين ميزات Keras و Eager Execution؟
يجمع TensorFlow 2.0 ، أحدث إصدار من TensorFlow ، بين ميزات Keras و Eager Execution لتوفير إطار عمل تعلم عميق أكثر سهولة وفعالية. Keras عبارة عن واجهة برمجة تطبيقات للشبكات العصبية عالية المستوى ، بينما يتيح Eager Execution التقييم الفوري للعمليات ، مما يجعل TensorFlow أكثر تفاعلية وبديهية. يجلب هذا المزيج العديد من الفوائد للمطورين والباحثين ،
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow في Google Colaboratory, قم بترقية الكود الحالي الخاص بك لـ TensorFlow 2.0, مراجعة الامتحان