TensorFlow lite для Android выкарыстоўваецца толькі для вываду, ці яго можна выкарыстоўваць і для навучання?
TensorFlow Lite для Android - гэта палегчаная версія TensorFlow, спецыяльна распрацаваная для мабільных і ўбудаваных прылад. У асноўным ён выкарыстоўваецца для запуску папярэдне падрыхтаваных мадэляў машыннага навучання на мабільных прыладах для эфектыўнага выканання задач вываду. TensorFlow Lite аптымізаваны для мабільных платформаў і імкнецца забяспечыць нізкую затрымку і невялікі двайковы памер для ўключэння
Для чаго выкарыстоўваецца замарожаны графік?
Замарожаны графік у кантэксце TensorFlow адносіцца да мадэлі, якая была цалкам падрыхтавана і затым захавана ў выглядзе аднаго файла, які змяшчае як архітэктуру мадэлі, так і навучаныя вагі. Затым гэты замарожаны графік можа быць разгорнуты для вываду на розных платформах без неабходнасці зыходнага вызначэння мадэлі або доступу да
Ці можа CMLE счытваць дадзеныя з воблачнага сховішча Google і выкарыстоўваць для вываду вызначаную падрыхтаваную мадэль?
Сапраўды, можа. У Google Cloud Machine Learning ёсць функцыя пад назвай Cloud Machine Learning Engine (CMLE). CMLE забяспечвае магутную і маштабаваную платформу для навучання і разгортвання мадэляў машыннага навучання ў воблаку. Гэта дазваляе карыстальнікам счытваць даныя з воблачнага сховішча і выкарыстоўваць навучаную мадэль для высновы. Калі справа даходзіць да
Ці можна Tensorflow выкарыстоўваць для навучання і вываду глыбокіх нейронавых сетак (DNN)?
TensorFlow - гэта шырока распаўсюджаная платформа з адкрытым зыходным кодам для машыннага навучання, распрацаваная Google. Ён забяспечвае поўную экасістэму інструментаў, бібліятэк і рэсурсаў, якія дазваляюць распрацоўшчыкам і даследчыкам эфектыўна ствараць і разгортваць мадэлі машыннага навучання. У кантэксце глыбокіх нейронавых сетак (DNN) TensorFlow здольны не толькі навучаць гэтыя мадэлі, але і садзейнічаць
Ці з'яўляецца вывад часткай навучання мадэлі, а не прадказаннем?
У галіне машыннага навучання, у прыватнасці ў кантэксце Google Cloud Machine Learning, сцвярджэнне "Вывад з'яўляецца часткай навучання мадэлі, а не прадказаннем" не зусім дакладнае. Вывад і прагназаванне - гэта розныя этапы канвеера машыннага навучання, кожны з якіх служыць рознай мэты і адбываецца ў розных кропках
Якія перавагі выкарыстання бэкэнда графічнага працэсара ў TensorFlow Lite для выканання высноў на мабільных прыладах?
GPU (графічны працэсар) у TensorFlow Lite прапануе некалькі пераваг для выканання высновы на мабільных прыладах. TensorFlow Lite - гэта палегчаная версія TensorFlow, спецыяльна распрацаваная для мабільных і ўбудаваных прылад. Ён забяспечвае высокаэфектыўнае і аптымізаванае рашэнне для разгортвання мадэляў машыннага навучання на платформах з абмежаванымі рэсурсамі. За кошт выкарыстання графічнага працэсара