Gør Googles TensorFlow-ramme det muligt at øge abstraktionsniveauet i udviklingen af maskinlæringsmodeller (f.eks. ved at erstatte kodning med konfiguration)?
Google TensorFlow-rammeværket gør det faktisk muligt for udviklere at øge abstraktionsniveauet i udviklingen af maskinlæringsmodeller, hvilket muliggør udskiftning af kodning med konfiguration. Denne funktion giver en betydelig fordel med hensyn til produktivitet og brugervenlighed, da den forenkler processen med at bygge og implementere maskinlæringsmodeller. En
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trin i maskinindlæring, Dybe neurale netværk og estimatorer
Hvordan forbedrer Eager-tilstand i TensorFlow effektiviteten og effektiviteten i udviklingen?
Ivrig tilstand i TensorFlow er en programmeringsgrænseflade, der giver mulighed for øjeblikkelig udførelse af operationer, hvilket giver en mere intuitiv og interaktiv måde at udvikle maskinlæringsmodeller på. Denne tilstand forbedrer effektiviteten og effektiviteten i udviklingen ved at eliminere behovet for at bygge og køre en beregningsgraf separat. I stedet udføres operationer, som de kaldes,