ТенсорФлов 2.0, популарни оквир за машинско учење отвореног кода, пружа робусну подршку за примену на различитим платформама. Ова подршка је кључна за омогућавање примене модела машинског учења на различитим уређајима, као што су десктоп рачунари, сервери, мобилни уређаји, па чак и уграђени системи. У овом одговору ћемо истражити различите начине на које ТенсорФлов 2.0 олакшава примену на различитим платформама.
Једна од кључних карактеристика ТенсорФлов 2.0 су његове побољшане могућности сервирања модела. ТенсорФлов Сервинг, наменски систем сервирања за ТенсорФлов моделе, омогућава корисницима да с лакоћом примене своје моделе у производном окружењу. Пружа флексибилну архитектуру која подржава и онлајн и групно предвиђање, омогућавајући закључивање у реалном времену као и масовну групну обраду. ТенсорФлов Сервинг такође подржава верзионисање модела и може истовремено да рукује са више модела, што олакшава ажурирање и управљање моделима у производном окружењу.
Још један важан аспект подршке за примену ТенсорФлов 2.0 је његова компатибилност са различитим платформама и програмским језицима. ТенсорФлов 2.0 обезбеђује АПИ-је за неколико програмских језика, укључујући Питхон, Ц++, Јава и Го, чинећи га доступним широком спектру програмера. Ова језичка подршка омогућава беспрекорну интеграцију ТенсорФлов модела у постојеће софтверске системе и омогућава развој апликација специфичних за платформу.
Штавише, ТенсорФлов 2.0 нуди подршку за примену на различитим хардверским акцелераторима, као што су ГПУ и ТПУ. Ови акцелератори могу значајно да убрзају процесе обуке и закључивања, чинећи изводљивим примену модела на уређајима са ограниченим ресурсима. ТенсорФлов 2.0 обезбеђује АПИ-је високог нивоа, као што је тф.дистрибуте.Стратеги, који омогућавају лако коришћење хардверских акцелератора без потребе за великим модификацијама кода.
Поред тога, ТенсорФлов 2.0 уводи ТенсорФлов Лите, специјализовани оквир за примену модела машинског учења на мобилним и уграђеним уређајима. ТенсорФлов Лите оптимизује моделе за ефикасно извршавање на уређајима са ограниченим рачунарским ресурсима, као што су паметни телефони и ИоТ уређаји. Пружа алате за конверзију модела, квантизацију и оптимизацију, обезбеђујући да се модели могу применити на широком спектру мобилних платформи.
Штавише, ТенсорФлов 2.0 подржава примену на платформама у облаку, као што су Гоогле Цлоуд Платформ (ГЦП) и Амазон Веб Сервицес (АВС). ТенсорФлов Ектендед (ТФКС), платформа спремна за производњу за примену ТенсорФлов модела у великом обиму, неприметно се интегрише са платформама у облаку и пружа подршку од краја до краја за изградњу и примену цевовода за машинско учење. ТФКС омогућава корисницима да обучавају моделе на дистрибуиран начин, управљају верзијама модела и с лакоћом имплементирају моделе у системе за послуживање засноване на облаку.
ТенсорФлов 2.0 нуди свеобухватну подршку за примену на различитим платформама. Његове побољшане могућности послуживања модела, компатибилност са више програмских језика, подршка за хардверске акцелераторе и специјализовани оквири као што су ТенсорФлов Лите и ТФКС чине га моћним алатом за примену модела машинског учења у различитим окружењима. Користећи ове функције, програмери могу лако да примене своје ТенсорФлов моделе на различитим платформама, омогућавајући широко усвајање машинског учења у различитим индустријама.
Остала недавна питања и одговори у вези Основе ЕИТЦ/АИ/ТФФ ТенсорФлов:
- Како се може користити слој за уграђивање да се аутоматски додељују одговарајуће осе за графику представљања речи као вектора?
- Која је сврха максималног удруживања у ЦНН-у?
- Како се процес екстракције обележја у конволуционој неуронској мрежи (ЦНН) примењује на препознавање слика?
- Да ли је неопходно користити функцију асинхроног учења за моделе машинског учења који раде у ТенсорФлов.јс?
- Шта је параметар максималног броја речи за ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ?
- Може ли се ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ користити за проналажење најчешћих речи?
- Шта је ТОЦО?
- Какав је однос између одређеног броја епоха у моделу машинског учења и тачности предвиђања из покретања модела?
- Да ли АПИ суседа пакета у неуронском структурираном учењу ТенсорФлов-а производи проширени скуп података за обуку заснован на подацима природног графикона?
- Шта је АПИ суседа пакета у Неурално структурираном учењу ТенсорФлов-а?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ТФФ ТенсорФлов Фундаменталс