ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਪੱਖ ਵਿੱਚ TensorFlow 2.0 ਤੋਂ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਉਂ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ?
TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ, ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਹੱਕ ਵਿੱਚ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਤੁਰੰਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸੌਖੀ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਪਾਇਥੋਨਿਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ TensorFlow ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। TensorFlow 1.x ਵਿੱਚ, ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਸੀ
TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ TensorFlow ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਕੀ ਫਾਇਦੇ ਹਨ?
TensorFlow ਡਾਟਾਸੈੱਟ TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਫਾਇਦੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਸਾਧਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਫਾਇਦੇ TensorFlow ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕੁੰਜੀ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ
TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਰਣਨੀਤੀ API ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਵਿਤਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ?
TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਰਣਨੀਤੀ API ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਕਈ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਅਤੇ ਸਕੇਲਿੰਗ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਵਿਤਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਮਲਟੀਪਲ GPUs ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਮਲਟੀਪਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ
TensorFlow 2.0 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ?
TensorFlow 2.0, ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਤਾਇਨਾਤੀ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਹਾਇਤਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਿਵਾਈਸਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੈਸਕਟਾਪ, ਸਰਵਰ, ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਏਮਬੈਡਡ ਸਿਸਟਮਾਂ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ TensorFlow ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ
TensorFlow 2.0 ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਕੀ ਹਨ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵਰਤਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ?
TensorFlow 2.0 ਗੂਗਲ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ। ਇਹ ਕਈ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਵਰਤਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ
ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ ਹੈ?
TensorFlow 2.0 ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਕੋਡ ਨੂੰ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਪਰਿਵਰਤਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਡ ਦੇ ਸਫਲ ਅਪਗ੍ਰੇਡ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਕਈ ਕਦਮ ਚੁੱਕ ਸਕਦੇ ਹੋ। 1. TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ: ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ
ਤੁਸੀਂ TensorFlow 2 ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ TensorFlow 1.12 ਪ੍ਰੀਵਿਊ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ TF ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ V2.0 ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹੋ?
TensorFlow 1.12 ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ TensorFlow 2.0 ਪ੍ਰੀਵਿਊ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ TF ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ V2 ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਟੂਲ TensorFlow 1.x ਕੋਡ ਨੂੰ TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਕੋਡਬੇਸ ਨੂੰ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। TF ਅੱਪਗਰੇਡ V2 ਟੂਲ ਇੱਕ ਕਮਾਂਡ-ਲਾਈਨ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
TensorFlow 2 ਵਿੱਚ TF ਅੱਪਗਰੇਡ V2.0 ਟੂਲ ਦਾ ਮਕਸਦ ਕੀ ਹੈ?
TensorFlow 2 ਵਿੱਚ TF ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ V2.0 ਟੂਲ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਕੋਡ ਨੂੰ TensorFlow 1.x ਤੋਂ TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਵੇਂ ਸੰਸਕਰਣ ਦੇ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੋਡ ਨੂੰ ਮਾਈਗਰੇਟ ਕਰਨ, ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ
ਟੈਨਸਰਫਲੋ 2.0 ਕੇਰਸ ਅਤੇ ਈਗਰ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਜੋੜਦਾ ਹੈ?
TensorFlow 2.0, TensorFlow ਦਾ ਨਵੀਨਤਮ ਸੰਸਕਰਣ, ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ Keras ਅਤੇ Eager Execution ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਕੇਰਸ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ API ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਤੁਰੰਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ TensorFlow ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਮੇਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਲਈ ਕਈ ਲਾਭ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ,