TensorFlow lite สำหรับ Android ใช้สำหรับการอนุมานเท่านั้นหรือสามารถใช้เพื่อการฝึกอบรมด้วยหรือไม่
TensorFlow Lite สำหรับ Android เป็น TensorFlow เวอร์ชันน้ำหนักเบาที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับอุปกรณ์พกพาและอุปกรณ์ฝังตัว โดยหลักแล้วจะใช้สำหรับการรันโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับการฝึกล่วงหน้าบนอุปกรณ์มือถือเพื่อทำงานอนุมานได้อย่างมีประสิทธิภาพ TensorFlow Lite ได้รับการปรับให้เหมาะกับแพลตฟอร์มมือถือและมีเป้าหมายเพื่อให้เวลาแฝงต่ำและขนาดไบนารี่เล็กเพื่อเปิดใช้งาน
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, การเขียนโปรแกรม TensorFlow, TensorFlow Lite สำหรับ Android
การใช้กราฟแช่แข็งคืออะไร?
กราฟหยุดนิ่งในบริบทของ TensorFlow หมายถึงโมเดลที่ได้รับการฝึกอย่างเต็มรูปแบบ จากนั้นจึงบันทึกเป็นไฟล์เดียวที่มีทั้งสถาปัตยกรรมของโมเดลและตุ้มน้ำหนักที่ได้รับการฝึก กราฟที่ตรึงไว้นี้สามารถนำไปใช้เพื่อการอนุมานบนแพลตฟอร์มต่างๆ โดยไม่จำเป็นต้องใช้คำจำกัดความของโมเดลดั้งเดิมหรือเข้าถึง
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, การเขียนโปรแกรม TensorFlow, ขอแนะนำ TensorFlow Lite
CMLE สามารถอ่านจากข้อมูลที่เก็บข้อมูล Google Cloud และใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมที่ระบุเพื่อการอนุมานได้หรือไม่
แน่นอนมันสามารถ ใน Google Cloud Machine Learning มีฟีเจอร์ที่เรียกว่า Cloud Machine Learning Engine (CMLE) CMLE มอบแพลตฟอร์มที่ทรงพลังและปรับขนาดได้สำหรับการฝึกอบรมและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในระบบคลาวด์ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถอ่านข้อมูลจากที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์และใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมเพื่อการอนุมาน เมื่อถึงเวลา
Tensorflow สามารถใช้สำหรับการฝึกอบรมและการอนุมานโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก (DNN) ได้หรือไม่
TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องที่พัฒนาโดย Google โดยมอบระบบนิเวศที่ครอบคลุมของเครื่องมือ ไลบรารี และทรัพยากรที่ช่วยให้นักพัฒนาและนักวิจัยสามารถสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในบริบทของเครือข่าย deep neural (DNN) TensorFlow ไม่เพียงแต่สามารถฝึกอบรมโมเดลเหล่านี้เท่านั้น แต่ยังอำนวยความสะดวกอีกด้วย
การอนุมานเป็นส่วนหนึ่งของการฝึกโมเดลมากกว่าการทำนายหรือไม่
ในด้านแมชชีนเลิร์นนิง โดยเฉพาะในบริบทของ Google Cloud Machine Learning ข้อความว่า "การอนุมานเป็นส่วนหนึ่งของการฝึกอบรมโมเดลมากกว่าการคาดการณ์" นั้นไม่ถูกต้องทั้งหมด การอนุมานและการทำนายเป็นขั้นตอนที่แตกต่างกันในไปป์ไลน์การเรียนรู้ของเครื่อง โดยแต่ละขั้นตอนมีจุดประสงค์ที่แตกต่างกันและเกิดขึ้นในจุดที่แตกต่างกันใน
ประโยชน์ของการใช้ส่วนหลังของ GPU ใน TensorFlow Lite สำหรับการเรียกใช้การอนุมานบนอุปกรณ์มือถือมีประโยชน์อย่างไร
แบ็คเอนด์ GPU (หน่วยประมวลผลกราฟิก) ใน TensorFlow Lite ให้ประโยชน์หลายประการสำหรับการเรียกใช้การอนุมานบนอุปกรณ์พกพา TensorFlow Lite เป็น TensorFlow รุ่นน้ำหนักเบาที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับอุปกรณ์พกพาและอุปกรณ์ฝังตัว เป็นโซลูชันที่มีประสิทธิภาพสูงและปรับให้เหมาะสมสำหรับการปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงบนแพลตฟอร์มที่มีทรัพยากรจำกัด โดยใช้ประโยชน์จาก GPU กลับ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, ความก้าวหน้าใน TensorFlow, TensorFlow Lite ตัวแทน GPU รุ่นทดลอง, ทบทวนข้อสอบ