Kādi ir Eager režīma izmantošanas trūkumi, nevis parastā TensorFlow ar atspējotu Eager režīmu?
Pirmdiena, 04 septembris 2023
by maciejbala
Eager režīms programmā TensorFlow ir programmēšanas saskarne, kas ļauj nekavējoties izpildīt darbības, atvieglojot koda atkļūdošanu un izpratni. Tomēr Eager režīma izmantošanai ir vairāki trūkumi, salīdzinot ar parasto TensorFlow ar atspējotu Eager režīmu. Šajā atbildē mēs detalizēti izpētīsim šos trūkumus. Viens no galvenajiem
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, TensorFlow dedzīgs režīms
Tagged saskaņā ar:
Mākslīgais intelekts, Dziļa mācīšanās, Trūkumi, Dedzīgs režīms, Mašīnu mācīšana, TensorFlow
Kādas ir priekšrocības, ja vispirms tiek izmantots Keras modelis un pēc tam pārveidots par TensorFlow novērtētāju, nevis tikai izmantojot TensorFlow?
Svētdiena, 03 septembris 2023
by maciejbala
Runājot par mašīnmācīšanās modeļu izstrādi, gan Keras, gan TensorFlow ir populāri ietvari, kas piedāvā virkni funkciju un iespēju. Lai gan TensorFlow ir jaudīga un elastīga bibliotēka dziļu mācību modeļu veidošanai un apmācībai, Keras nodrošina augstāka līmeņa API, kas vienkāršo neironu tīklu izveides procesu. Dažos gadījumos tā
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, Keras palielināšana ar novērtētājiem
Tagged saskaņā ar:
Mākslīgais intelekts, Dziļa mācīšanās, Sadalītā apmācība, Keras, Mašīnu mācīšana, TensorFlow