Tensorflow สามารถใช้สำหรับการฝึกอบรมและการอนุมานโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก (DNN) ได้หรือไม่
TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องที่พัฒนาโดย Google โดยมอบระบบนิเวศที่ครอบคลุมของเครื่องมือ ไลบรารี และทรัพยากรที่ช่วยให้นักพัฒนาและนักวิจัยสามารถสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในบริบทของเครือข่าย deep neural (DNN) TensorFlow ไม่เพียงแต่สามารถฝึกอบรมโมเดลเหล่านี้เท่านั้น แต่ยังอำนวยความสะดวกอีกด้วย
API ระดับสูงของ TensorFlow คืออะไร
TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพ่นซอร์สที่ทรงพลังซึ่งพัฒนาโดย Google มีเครื่องมือและ API มากมายที่ช่วยให้นักวิจัยและนักพัฒนาสามารถสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้ TensorFlow นำเสนอ API ทั้งระดับต่ำและระดับสูง โดยแต่ละ API รองรับระดับนามธรรมและความซับซ้อนที่แตกต่างกัน เมื่อพูดถึง API ระดับสูง TensorFlow
การสร้างเวอร์ชันใน Cloud Machine Learning Engine จำเป็นต้องระบุแหล่งที่มาของโมเดลที่ส่งออกหรือไม่
เมื่อใช้ Cloud Machine Learning Engine การสร้างเวอร์ชันจำเป็นต้องระบุแหล่งที่มาของโมเดลที่ส่งออกเป็นเรื่องจริง ข้อกำหนดนี้จำเป็นสำหรับการทำงานที่เหมาะสมของ Cloud Machine Learning Engine และช่วยให้มั่นใจว่าระบบสามารถใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมสำหรับงานคาดการณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เรามาหารือเกี่ยวกับคำอธิบายโดยละเอียด
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความเชี่ยวชาญด้าน Machine Learning, หน่วยประมวลผล Tensor - ประวัติและฮาร์ดแวร์
เฟรมเวิร์ก TensorFlow ของ Google ช่วยเพิ่มระดับนามธรรมในการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (เช่น แทนที่การเข้ารหัสด้วยการกำหนดค่า) หรือไม่
กรอบงาน Google TensorFlow ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเพิ่มระดับนามธรรมในการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งช่วยให้สามารถแทนที่การเขียนโค้ดด้วยการกำหนดค่าได้ ฟีเจอร์นี้มอบข้อได้เปรียบที่สำคัญในแง่ของประสิทธิภาพการทำงานและความสะดวกในการใช้งาน เนื่องจากช่วยลดความยุ่งยากในกระบวนการสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง หนึ่ง
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, โครงข่ายประสาทเทียมและตัวประมาณค่า
TensorFlow และ TensorBoard แตกต่างกันอย่างไร
TensorFlow และ TensorBoard ต่างก็เป็นเครื่องมือที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านแมชชีนเลิร์นนิง โดยเฉพาะสำหรับการพัฒนาโมเดลและการแสดงภาพ แม้ว่าจะเกี่ยวข้องกันและมักใช้ร่วมกัน แต่ก็มีความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างทั้งสอง TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพ่นซอร์สที่พัฒนาโดย Google มีชุดเครื่องมือที่ครอบคลุมและ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, TensorBoard สำหรับการสร้างภาพแบบจำลอง
อะไรคือข้อเสียของการใช้โหมด Eager แทนที่จะเป็น TensorFlow ปกติโดยที่ปิดใช้งานโหมด Eager
โหมด Eager ใน TensorFlow เป็นอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมที่ช่วยให้ดำเนินการได้ทันที ทำให้แก้ไขจุดบกพร่องและทำความเข้าใจโค้ดได้ง่ายขึ้น อย่างไรก็ตาม การใช้โหมด Eager มีข้อเสียหลายประการเมื่อเทียบกับ TensorFlow ปกติที่ปิดใช้งานโหมด Eager ในคำตอบนี้ เราจะสำรวจข้อเสียเหล่านี้โดยละเอียด หนึ่งในหลัก
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, โหมด TensorFlow Eager
ข้อดีของการใช้โมเดล Keras ก่อนแล้วจึงแปลงเป็นตัวประมาณค่า TensorFlow แทนที่จะใช้ TensorFlow โดยตรง
เมื่อพูดถึงการพัฒนาโมเดล Machine Learning ทั้ง Keras และ TensorFlow ต่างก็เป็นเฟรมเวิร์กยอดนิยมที่มีฟังก์ชันและความสามารถที่หลากหลาย แม้ว่า TensorFlow จะเป็นไลบรารีที่ทรงพลังและยืดหยุ่นสำหรับการสร้างและฝึกฝนโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก แต่ Keras ก็มอบ API ระดับที่สูงกว่าซึ่งทำให้กระบวนการสร้างโครงข่ายประสาทเทียมง่ายขึ้น ในบางกรณีนั้น
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, การขยาย Keras ด้วยตัวประมาณค่า
จะสร้างแบบจำลองใน Google Cloud Machine Learning ได้อย่างไร
หากต้องการสร้างโมเดลใน Google Cloud Machine Learning Engine คุณต้องปฏิบัติตามขั้นตอนการทำงานที่มีโครงสร้างซึ่งเกี่ยวข้องกับคอมโพเนนต์ต่างๆ ส่วนประกอบเหล่านี้ประกอบด้วยการเตรียมข้อมูล การกำหนดโมเดล และการฝึกอบรม มาสำรวจแต่ละขั้นตอนโดยละเอียดกันดีกว่า 1. การเตรียมข้อมูล: ก่อนที่จะสร้างแบบจำลอง สิ่งสำคัญคือต้องเตรียมข้อมูลของคุณก่อน
บริการคลาวด์สามารถนำไปใช้เพื่อรันการประมวลผลการเรียนรู้เชิงลึกบน GPU ได้อย่างไร
บริการคลาวด์ได้ปฏิวัติวิธีที่เราใช้ประมวลผลการเรียนรู้เชิงลึกบน GPU ด้วยการใช้ประโยชน์จากพลังของระบบคลาวด์ นักวิจัยและผู้ปฏิบัติงานสามารถเข้าถึงทรัพยากรการประมวลผลประสิทธิภาพสูงโดยไม่จำเป็นต้องลงทุนด้านฮาร์ดแวร์ราคาแพง ในคำตอบนี้ เราจะสำรวจว่าบริการคลาวด์สามารถนำไปใช้เพื่อรันการประมวลผลการเรียนรู้เชิงลึกบน GPU ได้อย่างไร
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLPP Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch, ก้าวล้ำด้วยการเรียนรู้เชิงลึก, การคำนวณบน GPU, ทบทวนข้อสอบ
PyTorch แตกต่างจากไลบรารีการเรียนรู้เชิงลึกอื่นๆ เช่น TensorFlow อย่างไรในแง่ของความง่ายในการใช้งานและความเร็ว
PyTorch และ TensorFlow เป็นไลบรารีการเรียนรู้เชิงลึกยอดนิยมสองแห่งซึ่งได้รับความสนใจอย่างมากในด้านปัญญาประดิษฐ์ แม้ว่าห้องสมุดทั้งสองแห่งจะมีเครื่องมืออันทรงพลังสำหรับการสร้างและฝึกฝนโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก แต่ก็มีความแตกต่างกันในแง่ของความง่ายในการใช้งานและความเร็ว ในคำตอบนี้ เราจะสำรวจความแตกต่างเหล่านี้โดยละเอียด ความสะดวกในการ