TensorFlow ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜੋ Google ਬ੍ਰੇਨ ਟੀਮ ਦੁਆਰਾ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਗਣਨਾ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਇਸ ਨੇ ਆਪਣੀ ਬਹੁਪੱਖਤਾ, ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਅਸਾਨੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ 'ਤੇ ਖਾਸ ਜ਼ੋਰ ਦੇ ਨਾਲ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸਦੇ ਮੂਲ ਵਿੱਚ, TensorFlow ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਦੀ ਧਾਰਨਾ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਜੋ ਗਣਿਤਿਕ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਜਾਂ ਪਰਿਵਰਤਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਨੋਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵਹਿਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਗ੍ਰਾਫ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਹੁੰਚ TensorFlow ਨੂੰ ਕਈ ਡਿਵਾਈਸਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ CPUs ਜਾਂ GPUs, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇੱਕ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਕਈ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਵੰਡਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
TensorFlow ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਲਈ ਇਸਦਾ ਸਮਰਥਨ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਬੈਕਪ੍ਰੋਪੈਗੇਸ਼ਨ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲ ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੇਂਟ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਸਹੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ।
TensorFlow Keras ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ API ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕੇਰਾਸ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵੀ ਸੰਟੈਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਲੇਅਰਾਂ ਅਤੇ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੇਰਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਟੋਚੈਸਟਿਕ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੈਂਟ ਅਤੇ ਐਡਮ, ਜੋ ਕਿ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਸਦੀ ਮੁੱਖ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, TensorFlow ਟੂਲ ਅਤੇ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, TensorFlow ਦੀ ਡੇਟਾ ਇਨਪੁਟ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਲੋਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। TensorFlow ਵਿਤਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵੀ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੇ ਵੱਡੇ ਸਮੂਹਾਂ ਤੱਕ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
TensorFlow ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਹੁੰਚ, ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਲਈ ਸਮਰਥਨ, ਅਤੇ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ API ਇਸ ਨੂੰ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਟੀਐਫ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ:
- ਕੀ ਕੇਰਸ TFlearn ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ?
- TensorFlow 2.0 ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਵਿੱਚ, ਸੈਸ਼ਨ ਹੁਣ ਸਿੱਧੇ ਨਹੀਂ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਕੀ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਕਾਰਨ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਗਰਮ ਇੰਕੋਡਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
- SQLite ਡਾਟਾਬੇਸ ਨਾਲ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਰਸਰ ਆਬਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਕੀ ਮਕਸਦ ਹੈ?
- ਚੈਟਬੋਟ ਦਾ ਡਾਟਾਬੇਸ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਪਾਈਥਨ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਮੋਡਿਊਲ ਆਯਾਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ?
- ਕੁਝ ਕੁੰਜੀ-ਮੁੱਲ ਦੇ ਜੋੜੇ ਕੀ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਲਈ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ?
- ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਲਈ ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
- ਚੈਟਬੋਟ ਦੀ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬੀਮ ਦੀ ਚੌੜਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਇੰਪੁੱਟ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਕੁਝ ਵਿਚਾਰ ਕੀ ਹਨ?
- ਚੈਟਬੋਟ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਦੀ ਲਗਾਤਾਰ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
TensorFlow ਨਾਲ EITC/AI/DLTF ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ