اگر فرآیند تبدیل قادر به ارتقاء عملکردهای خاصی در کد شما نباشد، چه کاری باید انجام دهید؟
هنگام ارتقاء کد موجود خود برای TensorFlow 2.0، ممکن است فرآیند تبدیل با عملکردهای خاصی روبرو شود که به طور خودکار ارتقاء داده نمی شوند. در چنین مواردی، چندین مرحله وجود دارد که می توانید برای رفع این مشکل و اطمینان از ارتقای موفقیت آمیز کد خود انجام دهید. 1. درک تغییرات در TensorFlow 2.0: قبل از تلاش
- منتشر شده در هوش مصنوعی, اصول EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow در Google Colaboratory, کد موجود خود را برای TensorFlow 2.0 به روز کنید, بررسی امتحان
چگونه از ابزار ارتقاء TF V2 برای تبدیل اسکریپت های TensorFlow 1.12 به اسکریپت های پیش نمایش TensorFlow 2.0 استفاده می کنید؟
برای تبدیل اسکریپت های TensorFlow 1.12 به اسکریپت های پیش نمایش TensorFlow 2.0، می توانید از ابزار TF Upgrade V2 استفاده کنید. این ابزار برای خودکارسازی فرآیند ارتقاء کد TensorFlow 1.x به TensorFlow 2.0 طراحی شده است و انتقال کدهای موجود را برای توسعه دهندگان آسان تر می کند. ابزار TF Upgrade V2 یک رابط خط فرمان را فراهم می کند که اجازه می دهد
هدف از ارتقاء TF ابزار V2 در TensorFlow 2.0 چیست؟
هدف از ابزار ارتقاء TF V2 در TensorFlow 2.0 کمک به توسعه دهندگان در ارتقاء کد موجود خود از TensorFlow 1.x به TensorFlow 2.0 است. این ابزار یک روش خودکار برای اصلاح کد ارائه می دهد و از سازگاری با نسخه جدید TensorFlow اطمینان حاصل می کند. این طراحی شده است برای ساده کردن روند مهاجرت کد، کاهش
چگونه TensorFlow 2.0 ویژگی های Keras و Eager Execution را ترکیب می کند؟
TensorFlow 2.0، آخرین نسخه TensorFlow، ویژگیهای Keras و Eager Execution را ترکیب میکند تا چارچوب یادگیری عمیق کاربرپسندتر و کارآمدتر را ارائه دهد. Keras یک API شبکه های عصبی سطح بالا است، در حالی که Eager Execution ارزیابی فوری عملیات را امکان پذیر می کند و TensorFlow را تعاملی تر و شهودی می کند. این ترکیب مزایای متعددی را برای توسعه دهندگان و محققان به همراه دارد،
تمرکز اصلی TensorFlow 2.0 چیست؟
TensorFlow 2.0، یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز توسعه یافته توسط گوگل، چندین محور اصلی را معرفی می کند که قابلیت ها و قابلیت استفاده آن را افزایش می دهد. هدف این تمرکزها ارائه یک تجربه بصری تر و کارآمدتر برای توسعه دهندگان است و آنها را قادر می سازد تا مدل های یادگیری ماشینی را به راحتی بسازند و به کار گیرند. در این پاسخ، ما تمرکز اصلی اصلی را بررسی خواهیم کرد