რა უნდა გააკეთოთ, თუ კონვერტაციის პროცესს არ შეუძლია თქვენი კოდის გარკვეული ფუნქციების განახლება?
TensorFlow 2.0-ისთვის არსებული კოდის განახლებისას შესაძლებელია, რომ კონვერტაციის პროცესს შეექმნას გარკვეული ფუნქციები, რომელთა ავტომატურად განახლება შეუძლებელია. ასეთ შემთხვევებში, თქვენ შეგიძლიათ გადადგათ რამდენიმე ნაბიჯი ამ პრობლემის მოსაგვარებლად და თქვენი კოდის წარმატებული განახლების უზრუნველსაყოფად. 1. გაიგეთ ცვლილებები TensorFlow 2.0-ში: მცდელობამდე
როგორ იყენებთ TF განახლების V2 ხელსაწყოს TensorFlow 1.12 სკრიპტების TensorFlow 2.0 გადახედვის სკრიპტებად გადასაყვანად?
TensorFlow 1.12 სკრიპტების TensorFlow 2.0 გადახედვის სკრიპტებად გადასაყვანად შეგიძლიათ გამოიყენოთ TF Upgrade V2 ინსტრუმენტი. ეს ინსტრუმენტი შექმნილია TensorFlow 1.x კოდის TensorFlow 2.0-ზე განახლების პროცესის ავტომატიზაციისთვის, რაც დეველოპერებს გაუადვილებს არსებული კოდების ბაზების გადატანას. TF Upgrade V2 ინსტრუმენტი უზრუნველყოფს ბრძანების ხაზის ინტერფეისს, რომელიც საშუალებას იძლევა
რა არის TF განახლების V2 ინსტრუმენტის მიზანი TensorFlow 2.0-ში?
TensorFlow 2-ში TF განახლების V2.0 ინსტრუმენტის მიზანია დაეხმაროს დეველოპერებს არსებული კოდის განახლებაში TensorFlow 1.x-დან TensorFlow 2.0-მდე. ეს ინსტრუმენტი უზრუნველყოფს კოდის შეცვლის ავტომატიზებულ გზას, რაც უზრუნველყოფს TensorFlow-ის ახალ ვერსიასთან თავსებადობას. იგი შექმნილია კოდის მიგრაციის პროცესის გასამარტივებლად, შემცირების მიზნით
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/TFF TensorFlow საფუძვლები, TensorFlow Google კოლაბორატორიაში, განაახლეთ თქვენი არსებული კოდი TensorFlow 2.0 – ისთვის, გამოცდის მიმოხილვა
როგორ აერთიანებს TensorFlow 2.0 Keras-ისა და Eager Execution-ის მახასიათებლებს?
TensorFlow 2.0, TensorFlow-ის უახლესი ვერსია, აერთიანებს Keras-ისა და Eager Execution-ის ფუნქციებს, რათა უზრუნველყოს უფრო მოსახერხებელი და ეფექტური ღრმა სწავლის ჩარჩო. Keras არის მაღალი დონის ნერვული ქსელების API, ხოლო Eager Execution იძლევა ოპერაციების დაუყოვნებლივ შეფასებას, რაც TensorFlow-ს უფრო ინტერაქტიულს და ინტუიციურს ხდის. ამ კომბინაციას რამდენიმე სარგებელი მოაქვს დეველოპერებისთვის და მკვლევრებისთვის,
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/TFF TensorFlow საფუძვლები, TensorFlow Google კოლაბორატორიაში, განაახლეთ თქვენი არსებული კოდი TensorFlow 2.0 – ისთვის, გამოცდის მიმოხილვა
რა არის TensorFlow 2.0-ის ძირითადი აქცენტები?
TensorFlow 2.0, Google-ის მიერ შემუშავებული მანქანური სწავლების ღია კოდის ჩარჩო, წარმოგიდგენთ რამდენიმე ძირითად ფოკუსს, რომლებიც აძლიერებს მის შესაძლებლობებსა და გამოყენებადობას. ეს ფოკუსები მიზნად ისახავს დეველოპერებისთვის უფრო ინტუიციური და ეფექტური გამოცდილების მიწოდებას, რაც მათ საშუალებას აძლევს შექმნან და განათავსონ მანქანათმცოდნეობის მოდელები მარტივად. ამ პასუხში ჩვენ განვიხილავთ მთავარ ძირითად აქცენტებს