آیا TensorFlow lite برای اندروید فقط برای استنباط استفاده می شود یا می توان از آن برای آموزش نیز استفاده کرد؟
TensorFlow Lite برای اندروید یک نسخه سبک وزن از TensorFlow است که به طور خاص برای دستگاه های تلفن همراه و جاسازی شده طراحی شده است. این در درجه اول برای اجرای مدل های یادگیری ماشینی از پیش آموزش دیده بر روی دستگاه های تلفن همراه برای انجام وظایف استنتاج به طور موثر استفاده می شود. TensorFlow Lite برای سیستم عامل های تلفن همراه بهینه شده است و هدف آن ارائه تاخیر کم و اندازه باینری کوچک برای فعال کردن است.
کاربرد نمودار منجمد چیست؟
یک نمودار ثابت در زمینه TensorFlow به مدلی اشاره دارد که به طور کامل آموزش داده شده و سپس به عنوان یک فایل واحد ذخیره شده است که هم معماری مدل و هم وزن های آموزش دیده را در بر می گیرد. سپس این نمودار ثابت می تواند برای استنتاج بر روی پلتفرم های مختلف بدون نیاز به تعریف مدل اصلی یا دسترسی به
آیا CMLE میتواند دادههای ذخیرهسازی Google Cloud را بخواند و از یک مدل آموزشدیده مشخص برای استنتاج استفاده کند؟
در واقع، می تواند. در Google Cloud Machine Learning، قابلیتی به نام Cloud Machine Learning Engine (CMLE) وجود دارد. CMLE یک پلت فرم قدرتمند و مقیاس پذیر برای آموزش و استقرار مدل های یادگیری ماشین در فضای ابری ارائه می دهد. این به کاربران اجازه می دهد تا داده ها را از فضای ذخیره سازی ابری بخوانند و از یک مدل آموزش دیده برای استنتاج استفاده کنند. وقتی صحبت از آن می شود
آیا می توان از Tensorflow برای آموزش و استنتاج شبکه های عصبی عمیق (DNN) استفاده کرد؟
TensorFlow یک چارچوب متن باز پرکاربرد برای یادگیری ماشینی است که توسط گوگل توسعه یافته است. این یک اکوسیستم جامع از ابزارها، کتابخانهها و منابعی را فراهم میکند که توسعهدهندگان و محققان را قادر میسازد تا مدلهای یادگیری ماشینی را به طور کارآمد بسازند و به کار گیرند. در زمینه شبکههای عصبی عمیق (DNNs)، TensorFlow نه تنها قادر به آموزش این مدلها است، بلکه تسهیل میکند.
آیا استنباط بخشی از آموزش مدل است تا پیشبینی؟
در زمینه یادگیری ماشینی، بهویژه در زمینه یادگیری ماشین ابری گوگل، عبارت «استنتاج بخشی از آموزش مدل است تا پیشبینی» کاملاً دقیق نیست. استنتاج و پیشبینی مراحل متمایز در خط لوله یادگیری ماشین هستند که هر کدام هدف متفاوتی را دنبال میکنند و در نقاط مختلفی از
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
مزایای استفاده از GPU back end در TensorFlow Lite برای اجرای استنتاج در دستگاه های تلفن همراه چیست؟
GPU (واحد پردازش گرافیکی) در TensorFlow Lite چندین مزیت را برای اجرای استنتاج در دستگاه های تلفن همراه ارائه می دهد. TensorFlow Lite یک نسخه سبک وزن از TensorFlow است که به طور خاص برای دستگاه های تلفن همراه و جاسازی شده طراحی شده است. این یک راه حل بسیار کارآمد و بهینه برای استقرار مدل های یادگیری ماشینی در پلتفرم های دارای محدودیت منابع ارائه می کند. با استفاده از GPU به عقب