Möjliggör Googles TensorFlow-ramverk att öka abstraktionsnivån vid utveckling av maskininlärningsmodeller (t.ex. genom att ersätta kodning med konfiguration)?
Googles TensorFlow-ramverk gör det verkligen möjligt för utvecklare att öka abstraktionsnivån i utvecklingen av maskininlärningsmodeller, vilket gör det möjligt att ersätta kodning med konfiguration. Den här funktionen ger en betydande fördel när det gäller produktivitet och användarvänlighet, eftersom den förenklar processen att bygga och distribuera maskininlärningsmodeller. Ett
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Första stegen i maskininlärning, Djupa neurala nätverk och uppskattningar
Hur förbättrar Eager-läget i TensorFlow effektiviteten och effektiviteten i utvecklingen?
Ivrigt läge i TensorFlow är ett programmeringsgränssnitt som möjliggör omedelbar utförande av operationer, vilket ger ett mer intuitivt och interaktivt sätt att utveckla modeller för maskininlärning. Detta läge förbättrar effektiviteten och effektiviteten i utvecklingen genom att eliminera behovet av att bygga och köra en beräkningsgraf separat. Istället utförs operationer som de kallas,