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 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ ਜਿਸ ਵਿੱਚ TensorFlow 2.0 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਤਾਇਨਾਤੀ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
TensorFlow 2.0 ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇਸਦੀ ਬਿਹਤਰ ਮਾਡਲ ਸਰਵਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ। TensorFlow ਸਰਵਿੰਗ, TensorFlow ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਮਰਪਿਤ ਸਰਵਿੰਗ ਸਿਸਟਮ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਔਨਲਾਈਨ ਅਤੇ ਬੈਚ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਬੈਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਸਰਵਿੰਗ ਮਾਡਲ ਸੰਸਕਰਣ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਵੀ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਕਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਤਪਾਦਨ ਸੈਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
TensorFlow 2.0 ਦੇ ਤੈਨਾਤੀ ਸਮਰਥਨ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਹੈ। TensorFlow 2.0 ਕਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਲਈ API ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ Python, C++, Java, ਅਤੇ Go ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਕਾਸਕਾਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਭਾਸ਼ਾ ਸਮਰਥਨ ਮੌਜੂਦਾ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਸਹਿਜ ਏਕੀਕਰਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, TensorFlow 2.0 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਐਕਸਲੇਟਰਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ GPUs ਅਤੇ TPUs 'ਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਸਮਰਥਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਐਕਸਲੇਟਰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਰੋਤ-ਸੀਮਤ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। TensorFlow 2.0 ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ API ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ tf.distribute.Strategy, ਜੋ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਸੋਧਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਐਕਸਲੇਟਰਾਂ ਦੀ ਆਸਾਨ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, TensorFlow 2.0 TensorFlow Lite ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮੋਬਾਈਲ ਅਤੇ ਏਮਬੈਡਡ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ। TensorFlow Lite ਸੀਮਤ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨ ਅਤੇ IoT ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਵਾਲੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਪਰਿਵਰਤਨ, ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਲਈ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਮੋਬਾਈਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, TensorFlow 2.0 ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Google ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (GCP) ਅਤੇ Amazon Web Services (AWS) 'ਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਐਕਸਟੈਂਡਡ (TFX), ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦਨ-ਤਿਆਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਜ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਤ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। TFX ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ, ਮਾਡਲ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਰਵਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
TensorFlow 2.0 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੀਆਂ ਸੁਧਰੀਆਂ ਮਾਡਲ ਸਰਵਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ, ਮਲਟੀਪਲ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ, ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਐਕਸਲੇਟਰਾਂ ਲਈ ਸਮਰਥਨ, ਅਤੇ TensorFlow Lite ਅਤੇ TFX ਵਰਗੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਫਰੇਮਵਰਕ ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਭਿੰਨ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸੰਦ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਕੇ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਆਪਣੇ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਪਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਟੀਐਫਐਫ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਫੰਡਮੈਂਟਲ:
- ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦੇ ਪਲਾਟ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਸਹੀ ਧੁਰੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਲੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ CNN ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੂਲਿੰਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ TensorFlow.js ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਰਹੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਲਰਨਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API ਅਧਿਕਤਮ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕੀ ਹੈ?
- ਕੀ TensorFlow Keras Tokenizer API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- TOCO ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਕਈ ਯੁੱਗਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਕੀ ਸਬੰਧ ਹੈ?
- ਕੀ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਕੀ ਹੈ?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ
ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ:
- ਫੀਲਡ: ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ
- ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ: ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਟੀਐਫਐਫ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਫੰਡਮੈਂਟਲ (ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਪਾਠ: ਟੈਂਸਰਫਲੋ 2.0 (ਸੰਬੰਧਿਤ ਪਾਠ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਵਿਸ਼ਾ: ਟੈਂਸਰਫਲੋ 2.0 ਦੀ ਜਾਣ ਪਛਾਣ (ਸਬੰਧਤ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ