Wordt TensorFlow lite voor Android alleen gebruikt voor inferentie of kan het ook worden gebruikt voor training?
TensorFlow Lite voor Android is een lichtgewicht versie van TensorFlow, speciaal ontworpen voor mobiele en embedded apparaten. Het wordt voornamelijk gebruikt voor het uitvoeren van vooraf getrainde machine learning-modellen op mobiele apparaten om inferentietaken efficiënt uit te voeren. TensorFlow Lite is geoptimaliseerd voor mobiele platforms en streeft naar een lage latentie en een kleine binaire grootte
Wat is het gebruik van de bevroren grafiek?
Een bevroren grafiek in de context van TensorFlow verwijst naar een model dat volledig is getraind en vervolgens is opgeslagen als een enkel bestand dat zowel de modelarchitectuur als de getrainde gewichten bevat. Deze bevroren grafiek kan vervolgens worden ingezet voor gevolgtrekking op verschillende platforms zonder dat de oorspronkelijke modeldefinitie of toegang tot het model nodig is
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow programmeren, Introductie van TensorFlow Lite
Kan CMLE gegevens uit Google Cloud-opslag lezen en een gespecificeerd getraind model gebruiken voor gevolgtrekking?
Dat kan inderdaad. In Google Cloud Machine Learning is er een functie genaamd Cloud Machine Learning Engine (CMLE). CMLE biedt een krachtig en schaalbaar platform voor het trainen en inzetten van machine learning-modellen in de cloud. Hiermee kunnen gebruikers gegevens uit cloudopslag lezen en een getraind model gebruiken voor gevolgtrekking. Als het aankomt op
Kan Tensorflow worden gebruikt voor training en gevolgtrekking van diepe neurale netwerken (DNN's)?
TensorFlow is een veelgebruikt open-sourceframework voor machine learning, ontwikkeld door Google. Het biedt een uitgebreid ecosysteem van tools, bibliotheken en bronnen waarmee ontwikkelaars en onderzoekers machine learning-modellen efficiënt kunnen bouwen en implementeren. In de context van diepe neurale netwerken (DNN’s) is TensorFlow niet alleen in staat deze modellen te trainen, maar ook te faciliteren
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Vooruitgang in machine learning, TensorFlow Hub voor productiever machine learning
Is inferentie een onderdeel van de modeltraining in plaats van voorspellen?
Op het gebied van machinaal leren, specifiek in de context van Google Cloud Machine Learning, is de uitspraak "Inferentie is een onderdeel van de modeltraining in plaats van voorspelling" niet helemaal juist. Inferentie en voorspelling zijn verschillende fasen in de machine learning-pijplijn, die elk een ander doel dienen en op verschillende punten in de machine plaatsvinden
Wat zijn de voordelen van het gebruik van de GPU-backend in TensorFlow Lite voor het uitvoeren van inferentie op mobiele apparaten?
De GPU (Graphics Processing Unit) back-end in TensorFlow Lite biedt verschillende voordelen voor het uitvoeren van inferentie op mobiele apparaten. TensorFlow Lite is een lichtgewicht versie van TensorFlow, speciaal ontworpen voor mobiele en embedded apparaten. Het biedt een zeer efficiënte en geoptimaliseerde oplossing voor het implementeren van machine learning-modellen op platforms met beperkte middelen. Door gebruik te maken van de GPU terug
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Doorgaan in TensorFlow, TensorFlow Lite, experimentele GPU-afgevaardigde, Examenoverzicht