Voorkomt de enthousiaste modus de gedistribueerde computerfunctionaliteit van TensorFlow?
Enthousiaste uitvoering in TensorFlow is een modus die een meer intuïtieve en interactieve ontwikkeling van machine learning-modellen mogelijk maakt. Het is vooral nuttig tijdens de prototyping- en debugging-fasen van de modelontwikkeling. In TensorFlow is gretige uitvoering een manier om bewerkingen onmiddellijk uit te voeren om concrete waarden terug te geven, in tegenstelling tot de traditionele op grafieken gebaseerde uitvoering waarbij
Waarom zijn sessies uit de TensorFlow 2.0 verwijderd ten gunste van een gretige uitvoering?
In TensorFlow 2.0 is het concept van sessies verwijderd ten gunste van een enthousiaste uitvoering, omdat een snelle uitvoering een onmiddellijke evaluatie en eenvoudiger debuggen van bewerkingen mogelijk maakt, waardoor het proces intuïtiever en Pythonischer wordt. Deze verandering vertegenwoordigt een aanzienlijke verschuiving in de manier waarop TensorFlow werkt en met gebruikers communiceert. In TensorFlow 1.x waren sessies gewend
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Google-tools voor machine learning, Instructies afdrukken in TensorFlow
Waarom wordt aanbevolen om snelle uitvoering mogelijk te maken bij het maken van prototypen van een nieuw model in TensorFlow?
Het mogelijk maken van gretige uitvoering bij het maken van prototypen van een nieuw model in TensorFlow wordt ten zeerste aanbevolen vanwege de vele voordelen en didactische waarde. Eager-uitvoering is een modus in TensorFlow waarmee bewerkingen onmiddellijk kunnen worden geëvalueerd, waardoor een meer intuïtieve en interactieve ontwikkelervaring mogelijk wordt. In deze modus worden TensorFlow-bewerkingen onmiddellijk uitgevoerd wanneer ze worden aangeroepen,
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow-API's op hoog niveau, Data laden, Examenoverzicht
Hoe combineert TensorFlow 2.0 de functies van Keras en Eager Execution?
TensorFlow 2.0, de nieuwste versie van TensorFlow, combineert de functies van Keras en Eager Execution om een gebruiksvriendelijker en efficiënter deep learning-framework te bieden. Keras is een neurale netwerk-API op hoog niveau, terwijl Eager Execution onmiddellijke evaluatie van bewerkingen mogelijk maakt, waardoor TensorFlow interactiever en intuïtiever wordt. Deze combinatie biedt verschillende voordelen voor ontwikkelaars en onderzoekers,
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow in Google Colaboratory, Upgrade uw bestaande code voor TensorFlow 2.0, Examenoverzicht