Bruges TensorFlow lite til Android kun til inferens, eller kan den også bruges til træning?
TensorFlow Lite til Android er en letvægtsversion af TensorFlow, der er specielt designet til mobile og indlejrede enheder. Det bruges primært til at køre præ-trænede maskinlæringsmodeller på mobile enheder for at udføre inferensopgaver effektivt. TensorFlow Lite er optimeret til mobile platforme og har til formål at give lav latens og en lille binær størrelse for at muliggøre
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Programmering af TensorFlow, TensorFlow Lite til Android
Hvad er brugen af den frosne graf?
En frossen graf i forbindelse med TensorFlow refererer til en model, der er blevet fuldt trænet og derefter gemt som en enkelt fil, der indeholder både modelarkitekturen og de trænede vægte. Denne fastfrosne graf kan derefter implementeres til konklusioner på forskellige platforme uden behov for den originale modeldefinition eller adgang til
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Programmering af TensorFlow, Introduktion til TensorFlow Lite
Kan CMLE læse fra Google Cloud-lagringsdata og bruge en specificeret trænet model til slutninger?
Det kan den faktisk. I Google Cloud Machine Learning er der en funktion kaldet Cloud Machine Learning Engine (CMLE). CMLE giver en kraftfuld og skalerbar platform til træning og implementering af maskinlæringsmodeller i skyen. Det giver brugerne mulighed for at læse data fra Cloud-lagring og bruge en trænet model til slutninger. Når det kommer til
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Fremskridt inden for maskinlæring, GCP BigQuery og åbne datasæt
Kan Tensorflow bruges til træning og inferens af dybe neurale netværk (DNN'er)?
TensorFlow er en meget brugt open source-ramme til maskinlæring udviklet af Google. Det giver et omfattende økosystem af værktøjer, biblioteker og ressourcer, der gør det muligt for udviklere og forskere at bygge og implementere maskinlæringsmodeller effektivt. I forbindelse med dybe neurale netværk (DNN'er) er TensorFlow ikke kun i stand til at træne disse modeller, men også facilitere
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Fremskridt inden for maskinlæring, TensorFlow Hub til mere produktiv maskinindlæring
Er inferens en del af modeltræningen snarere end forudsigelse?
Inden for maskinlæring, specifikt i forbindelse med Google Cloud Machine Learning, er udsagnet "Inferens er en del af modeltræningen snarere end forudsigelse" ikke helt korrekt. Inferens og forudsigelse er adskilte stadier i maskinlæringspipelinen, der hver tjener et andet formål og forekommer på forskellige punkter i
Hvad er fordelene ved at bruge GPU-backend i TensorFlow Lite til at køre inferens på mobile enheder?
GPU (Graphics Processing Unit) backend i TensorFlow Lite tilbyder flere fordele til at køre konklusioner på mobile enheder. TensorFlow Lite er en letvægtsversion af TensorFlow specielt designet til mobile og indlejrede enheder. Det giver en yderst effektiv og optimeret løsning til implementering af maskinlæringsmodeller på ressourcebegrænsede platforme. Ved at udnytte GPU'en tilbage
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Fremad i TensorFlow, TensorFlow Lite, eksperimentel GPU-delegat, Eksamensgennemgang