Khung TensorFlow của Google có cho phép tăng mức độ trừu tượng trong việc phát triển các mô hình học máy (ví dụ: thay thế mã hóa bằng cấu hình) không?
Thứ bảy, 11 tháng 11 2023
by Hema Gunasekaran
Khung Google TensorFlow thực sự cho phép các nhà phát triển tăng mức độ trừu tượng trong việc phát triển các mô hình học máy, cho phép thay thế mã hóa bằng cấu hình. Tính năng này mang lại lợi thế đáng kể về năng suất và tính dễ sử dụng vì nó đơn giản hóa quá trình xây dựng và triển khai các mô hình machine learning. Một
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Các bước đầu tiên trong Học máy, Mạng nơron sâu và công cụ ước tính
Gắn thẻ theo:
Trừu tượng, Trí tuệ nhân tạo, Lập trình, Cấu hình, Phát triển, Machine Learning, TensorFlow
Chế độ Eager trong TensorFlow nâng cao năng suất và hiệu quả trong quá trình phát triển như thế nào?
Thứ tư, 02 2023
by Học viện EITCA
Chế độ háo hức trong TensorFlow là giao diện lập trình cho phép thực hiện các hoạt động ngay lập tức, cung cấp cách thức trực quan và tương tác hơn để phát triển các mô hình học máy. Chế độ này cải thiện hiệu suất và hiệu quả trong quá trình phát triển bằng cách loại bỏ nhu cầu xây dựng và chạy biểu đồ tính toán riêng biệt. Thay vào đó, các hoạt động được thực thi khi chúng được gọi,