Да ли се ТенсорФлов лите за Андроид користи само за закључивање или се може користити и за обуку?
ТенсорФлов Лите за Андроид је лагана верзија ТенсорФлов-а посебно дизајнирана за мобилне и уграђене уређаје. Првенствено се користи за покретање унапред обучених модела машинског учења на мобилним уређајима за ефикасно обављање задатака закључивања. ТенсорФлов Лите је оптимизован за мобилне платформе и има за циљ да обезбеди ниско кашњење и малу бинарну величину како би омогућио
Каква је употреба замрзнутог графикона?
Замрзнути графикон у контексту ТенсорФлов-а односи се на модел који је у потпуности обучен, а затим сачуван као једна датотека која садржи и архитектуру модела и обучене тежине. Овај замрзнути графикон се затим може применити ради закључивања на различитим платформама без потребе за оригиналном дефиницијом модела или приступом
Може ли ЦМЛЕ да чита из података Гоогле Цлоуд складишта и да користи одређени обучени модел за закључивање?
Заиста, може. У Гоогле Цлоуд машинском учењу постоји функција која се зове Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине (ЦМЛЕ). ЦМЛЕ пружа моћну и скалабилну платформу за обуку и примену модела машинског учења у облаку. Омогућава корисницима да читају податке из складишта у облаку и користе обучени модел за закључивање. Када је у питању
Може ли се Тенсорфлов користити за обуку и закључивање дубоких неуронских мрежа (ДНН)?
ТенсорФлов је широко коришћен оквир отвореног кода за машинско учење који је развио Гоогле. Обезбеђује свеобухватан екосистем алата, библиотека и ресурса који омогућавају програмерима и истраживачима да ефикасно изграде и примене моделе машинског учења. У контексту дубоких неуронских мрежа (ДНН), ТенсорФлов не само да је у стању да обучи ове моделе већ и да олакша
Да ли је закључивање пре део обуке модела него предвиђање?
У области машинског учења, посебно у контексту Гоогле Цлоуд машинског учења, изјава „Закључивање је део обуке модела, а не предвиђање“ није сасвим тачна. Закључивање и предвиђање су различите фазе у цевоводу машинског учења, од којих свака служи различитој сврси и јавља се у различитим тачкама у
Које су предности коришћења позадинског дела ГПУ-а у ТенсорФлов Лите-у за извођење закључивања на мобилним уређајима?
Позадина ГПУ (Графичка процесорска јединица) у ТенсорФлов Лите-у нуди неколико предности за покретање закључивања на мобилним уређајима. ТенсорФлов Лите је лагана верзија ТенсорФлов-а посебно дизајнирана за мобилне и уграђене уређаје. Пружа високо ефикасно и оптимизовано решење за примену модела машинског учења на платформама са ограниченим ресурсима. Коришћењем ГПУ-а назад