Eager মোড অক্ষম করে নিয়মিত TensorFlow ব্যবহার না করে Eager মোড ব্যবহার করার অসুবিধাগুলি কী কী?
সোমবার, এক্সএনইউএমএক্স সেপ্টেম্বর এক্সএনএমএক্স
by maciejbala
TensorFlow-এ Eager মোড হল একটি প্রোগ্রামিং ইন্টারফেস যা অবিলম্বে ক্রিয়াকলাপ সম্পাদনের অনুমতি দেয়, এটিকে ডিবাগ করা এবং কোড বোঝা সহজ করে তোলে। যাইহোক, Eager মোড অক্ষম থাকা সহ নিয়মিত TensorFlow এর তুলনায় Eager মোড ব্যবহার করার বেশ কিছু অসুবিধা রয়েছে। এই উত্তরে, আমরা এই অসুবিধাগুলি বিস্তারিতভাবে অন্বেষণ করব। প্রধান এক
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, টেনসরফ্লো ইজিার মোড
এর অধীনে ট্যাগ করা:
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, গভীর জ্ঞানার্জন, অসুবিধা সমূহ
, আগ্রহী মোড, মেশিন লার্নিং, TensorFlow
প্রথমে কেরাস মডেল ব্যবহার করে এবং তারপরে টেনসরফ্লো সরাসরি ব্যবহার করার পরিবর্তে এটিকে টেনসরফ্লো অনুমানকারীতে রূপান্তর করার সুবিধা কী?
রবিবার, 03 সেপ্টেম্বর 2023
by maciejbala
যখন মেশিন লার্নিং মডেলগুলি বিকাশের কথা আসে, তখন কেরাস এবং টেনসরফ্লো উভয়ই জনপ্রিয় ফ্রেমওয়ার্ক যা বিভিন্ন কার্যকারিতা এবং ক্ষমতা প্রদান করে। যদিও টেনসরফ্লো গভীর শিক্ষার মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণের জন্য একটি শক্তিশালী এবং নমনীয় লাইব্রেরি, কেরাস একটি উচ্চ-স্তরের API প্রদান করে যা নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরির প্রক্রিয়াকে সহজ করে। কিছু ক্ষেত্রে, এটা
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, অনুমানকারীদের সাথে কেরাসকে বাড়িয়ে তোলা হচ্ছে
এর অধীনে ট্যাগ করা:
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, গভীর জ্ঞানার্জন, বিতরণ করা প্রশিক্ষণ, Keras, মেশিন লার্নিং, TensorFlow