ਕੀ ਐਂਡਰੌਇਡ ਲਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਲਾਈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਰਫ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਕੀ ਇਸਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
Android ਲਈ TensorFlow Lite TensorFlow ਦਾ ਇੱਕ ਹਲਕਾ ਸੰਸਕਰਣ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਅਤੇ ਏਮਬੈਡਡ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਮੁਢਲੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਅਨੁਮਾਨ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। TensorFlow Lite ਨੂੰ ਮੋਬਾਈਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਬਾਈਨਰੀ ਆਕਾਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ
ਜੰਮੇ ਹੋਏ ਗ੍ਰਾਫ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀ ਹੈ?
TensorFlow ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਜੰਮਿਆ ਗ੍ਰਾਫ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਫਾਈਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਵਜ਼ਨ ਦੋਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸ ਫ੍ਰੀਜ਼ ਕੀਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਮੂਲ ਮਾਡਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਜਾਂ ਇਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕੀ CMLE ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਦਰਅਸਲ, ਇਹ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਣ (CMLE) ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ। CMLE ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਪੜ੍ਹਨ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇਹ ਆਉਂਦਾ ਹੈ
ਕੀ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (DNNs) ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
TensorFlow ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲਸ, ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ (DNNs) ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, TensorFlow ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਸਮਰੱਥ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਵੀ ਹੈ।
ਕੀ ਅਨੁਮਾਨ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਕਥਨ "ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਹੈ" ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਪੜਾਅ ਹਨ, ਹਰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਉਦੇਸ਼ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ।
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ
ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਚਲਾਉਣ ਲਈ TensorFlow Lite ਵਿੱਚ GPU ਬੈਕ ਐਂਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਕੀ ਫਾਇਦੇ ਹਨ?
TensorFlow Lite ਵਿੱਚ GPU (ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟ) ਬੈਕ ਐਂਡ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਫਾਇਦੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। TensorFlow Lite TensorFlow ਦਾ ਇੱਕ ਹਲਕਾ ਸੰਸਕਰਣ ਹੈ ਜੋ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਅਤੇ ਏਮਬੈਡਡ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਸਰੋਤ-ਸੀਮਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਉੱਚ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। GPU ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਲੈ ਕੇ