Används TensorFlow lite för Android endast för slutledning eller kan den också användas för träning?
TensorFlow Lite för Android är en lätt version av TensorFlow speciellt designad för mobila och inbyggda enheter. Den används främst för att köra förtränade maskininlärningsmodeller på mobila enheter för att utföra slutledningsuppgifter effektivt. TensorFlow Lite är optimerad för mobila plattformar och syftar till att ge låg latens och en liten binär storlek för att möjliggöra
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Programmering av TensorFlow, TensorFlow Lite för Android
Vad är användningen av den frusna grafen?
En frusen graf i TensorFlow-sammanhang hänvisar till en modell som har tränats helt och sedan sparats som en enda fil som innehåller både modellarkitekturen och de tränade vikterna. Denna frusna graf kan sedan distribueras för slutledning på olika plattformar utan att behöva den ursprungliga modelldefinitionen eller tillgång till
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Programmering av TensorFlow, Vi presenterar TensorFlow Lite
Kan CMLE läsa från Google Cloud-lagringsdata och använda en specificerad utbildad modell för slutledning?
Det kan det faktiskt. I Google Cloud Machine Learning finns en funktion som heter Cloud Machine Learning Engine (CMLE). CMLE tillhandahåller en kraftfull och skalbar plattform för utbildning och implementering av maskininlärningsmodeller i molnet. Det tillåter användare att läsa data från molnlagring och använda en utbildad modell för slutledning. När det kommer till
Kan Tensorflow användas för träning och slutledning av djupa neurala nätverk (DNN)?
TensorFlow är ett allmänt använt ramverk med öppen källkod för maskininlärning utvecklat av Google. Det tillhandahåller ett omfattande ekosystem av verktyg, bibliotek och resurser som gör det möjligt för utvecklare och forskare att bygga och distribuera maskininlärningsmodeller effektivt. I samband med djupa neurala nätverk (DNN) kan TensorFlow inte bara träna dessa modeller utan också underlätta
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Framsteg i maskininlärning, TensorFlow Hub för mer produktiv maskininlärning
Är slutledning en del av modellträningen snarare än förutsägelse?
Inom området för maskininlärning, specifikt i sammanhanget av Google Cloud Machine Learning, är påståendet "Inferens är en del av modellträningen snarare än förutsägelse" inte helt korrekt. Slutledning och förutsägelse är distinkta stadier i maskininlärningspipelinen, som vart och ett tjänar ett annat syfte och inträffar vid olika punkter i
Vilka är fördelarna med att använda GPU-backend i TensorFlow Lite för att köra slutledning på mobila enheter?
GPU (Graphics Processing Unit) backend i TensorFlow Lite erbjuder flera fördelar för att köra slutsatser på mobila enheter. TensorFlow Lite är en lättviktsversion av TensorFlow speciellt designad för mobila och inbyggda enheter. Det tillhandahåller en mycket effektiv och optimerad lösning för att distribuera maskininlärningsmodeller på resursbegränsade plattformar. Genom att dra tillbaka GPU:n
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Gå vidare i TensorFlow, TensorFlow Lite, experimentell GPU-delegat, Examensgranskning