TensorFlow lite за Android използва ли се само за извод или може да се използва и за обучение?
TensorFlow Lite за Android е олекотена версия на TensorFlow, специално проектирана за мобилни и вградени устройства. Използва се предимно за стартиране на предварително обучени модели за машинно обучение на мобилни устройства за ефективно изпълнение на задачи за извод. TensorFlow Lite е оптимизиран за мобилни платформи и има за цел да осигури ниска латентност и малък двоичен размер, за да позволи
Каква е употребата на замразената графика?
Замразена графика в контекста на TensorFlow се отнася до модел, който е бил напълно обучен и след това записан като един файл, съдържащ както архитектурата на модела, така и обучените тегла. След това тази замразена графика може да бъде разгърната за изводи на различни платформи, без да е необходима оригиналната дефиниция на модела или достъп до
Може ли CMLE да чете от данни за хранилище в Google Cloud и да използва определен обучен модел за извод?
Наистина може. В Google Cloud Machine Learning има функция, наречена Cloud Machine Learning Engine (CMLE). CMLE предоставя мощна и мащабируема платформа за обучение и внедряване на модели за машинно обучение в облака. Той позволява на потребителите да четат данни от облачно хранилище и да използват обучен модел за изводи. Когато става въпрос за
Може ли Tensorflow да се използва за обучение и извеждане на дълбоки невронни мрежи (DNN)?
TensorFlow е широко използвана рамка с отворен код за машинно обучение, разработена от Google. Той предоставя цялостна екосистема от инструменти, библиотеки и ресурси, които позволяват на разработчиците и изследователите да изграждат и внедряват ефективно модели за машинно обучение. В контекста на дълбоките невронни мрежи (DNN), TensorFlow е не само способен да обучава тези модели, но и да улеснява
Дали изводът е част от обучението на модела, а не предвиждането?
В областта на машинното обучение, по-специално в контекста на Google Cloud Machine Learning, твърдението „Изводът е по-скоро част от обучението на модела, отколкото предвиждането“ не е напълно точно. Изводите и прогнозите са отделни етапи в тръбопровода за машинно обучение, като всеки служи за различна цел и се случва в различни точки от
Какви са предимствата от използването на задния край на GPU в TensorFlow Lite за изпълнение на изводи на мобилни устройства?
Задният край на GPU (Graphics Processing Unit) в TensorFlow Lite предлага няколко предимства за изпълнение на изводи на мобилни устройства. TensorFlow Lite е олекотена версия на TensorFlow, специално проектирана за мобилни и вградени устройства. Той предоставя високоефективно и оптимизирано решение за внедряване на модели за машинно обучение на платформи с ограничени ресурси. Чрез връщане на GPU обратно