Các công cụ đào tạo TensorFlow

TensorFlow đang dần tự khẳng định mình là công cụ mã nguồn mở phổ biến. Nhưng việc đào tạo mô hình TensorFlow gần như lại còn nhiều khó khăn, vướng mắc. Hiểu được khó khăn cùng tìm hiểu bài viết các công cụ đào tạo TensorFlow tại đây.


 
Kết quả hình ảnh cho tensorflow
 


>>> Có thể bạn quan tâm:

Tuần này, Google đã mở một dự án nhằm giảm bớt số lượng công việc trong việc cấu hình mô hình đào tạo sâu về đào tạo. Tensor2Tensor , hoặc T2T cho ngắn, là một thư viện tổ chức dòng công việc chạy bằng Python cho các công việc đào tạo TensorFlow. Nó cho phép các nhà phát triển xác định các yếu tố chính được sử dụng trong mô hình TensorFlow và xác định mối quan hệ giữa chúng.
 
Đây là những yếu tố chính:
 
Bộ dữ liệu : T2T có hỗ trợ tích hợp cho một số tập dữ liệu phổ biến được sử dụng để huấn luyện. Bạn có thể thêm bộ dữ liệu mới vào quy trình công việc cá nhân của bạn hoặc thêm chúng vào dự án lõi T2T thông qua yêu cầu kéo.
Các vấn đề và phương thức:  Mô tả loại nhiệm vụ đào tạo dành cho, chẳng hạn như công nhận giọng nói so với bản dịch máy, và những loại dữ liệu nào mong muốn và tạo ra nó từ nó. Ví dụ, một hệ thống nhận dạng hình ảnh sẽ lấy hình ảnh và nhãn văn bản trả lại.

Các mô hình:  Nhiều mô hình thường được sử dụng đã được đăng ký với T2T, nhưng bạn có thể thêm nhiều hơn nữa.
Hyperparameters:  Bạn có thể tạo các tập hợp các thiết lập khác nhau để kiểm soát quy trình đào tạo, do đó bạn có thể chuyển đổi giữa các thiết lập này hoặc trộn chúng lại với nhau nếu cần.

Giảng viên: Bạn có thể chỉ định riêng các thông số được truyền cho chương trình nhị phân huấn luyện thực tế.
T2T đi kèm với mặc định cho mỗi phần tử, đó là những gì ngay lập tức hữu ích về nó. Một số mô hình và tập dữ liệu phổ biến được đưa vào T2T, vì vậy bạn có thể nhanh chóng bắt đầu bằng cách sử dụng lại hoặc mở rộng trên một chế độ hiện có và triển khai một trong những mặc định và chỉnh sửa với nó nếu cần.
 
Những gì T2T không làm là cung cấp một bối cảnh lớn hơn TensorFlow cho cách tổ chức một dự án học tập sâu sắc. Về mặt lý thuyết, nó có thể trở thành một phần của hệ thống dự báo kết thúc để kết thúc cho việc xây dựng các giải pháp học máy, nhưng ngay bây giờ nó chỉ đơn giản là làm cho công việc sử dụng TensorFlow dễ dàng hơn và điều đó hoàn toàn có giá trị.

>>> Chúng tôi cung cấp:

 

Hỗ trợ trực tuyến

kinh doanh 2

kinh doanh 2

0903.22.4949

kinh doanh 1

kinh doanh 1

mayvanphongbongsen@gmail.com

0962.33.4949

go top