TensorFlow ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜੋ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਗੂਗਲ ਬ੍ਰੇਨ ਟੀਮ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ TensorFlow ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਹੇਠਲੇ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਲਾਗੂ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।
ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਗਣਨਾਤਮਕ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਗਣਿਤਿਕ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਟੈਂਸਰਾਂ 'ਤੇ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਐਰੇ ਹਨ। TensorFlow ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਪ੍ਰਤੀਕ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਗ੍ਰਾਫ ਦੇ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕਲੀ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਕੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦਾ ਪੱਧਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਿਤਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
TensorFlow ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਦੇਸ਼ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵਿਤਰਿਤ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਅਕਸਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗਣਨਾਤਮਕ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਡਿਵਾਈਸਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ GPUs ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਮਲਟੀਪਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਿੱਚ ਗਣਨਾ ਵੰਡਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਿਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾ ਵੱਡੇ ਡੈਟਾਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਘਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। TensorFlow ਵਿਤਰਿਤ ਗਣਨਾਵਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸਰਵਰ ਅਤੇ ਵਿਤਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਟੂਲਸ ਅਤੇ API ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, TensorFlow ਆਮ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਬਣੇ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲੇਅਰਾਂ, ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਫੰਕਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। TensorFlow ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਲਈ ਵੀ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਗਰੇਡੀਐਂਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੇਰਾਸ ਅਤੇ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਐਕਸਟੈਂਡਡ (TFX), ਇਸਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ, ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। TensorFlow ਇਸ ਕੰਮ ਲਈ ਡੂੰਘੇ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦਾ ਇੱਕ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰਤਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਅਤੇ ਕਿਸਮ, ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹੋਏ। TensorFlow ਫਿਰ ਅੰਤਰੀਵ ਗਣਨਾਵਾਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅੱਗੇ ਅਤੇ ਪਿੱਛੇ ਪ੍ਰਸਾਰ, ਭਾਰ ਅੱਪਡੇਟ, ਅਤੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਗਣਨਾਵਾਂ, ਇੱਕ CNN ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਰਲ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ TensorFlow ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵਿਤਰਿਤ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੀ-ਬਿਲਟ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਿਮਨ-ਪੱਧਰੀ ਲਾਗੂਕਰਨ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਕੇ, TensorFlow ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਤੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
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
ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ:
- ਫੀਲਡ: ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ
- ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ: ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਟੀਐਫ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ (ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਪਾਠ: TensorFlow (ਸੰਬੰਧਿਤ ਪਾਠ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਵਿਸ਼ਾ: ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਬੇਸਿਕਸ (ਸਬੰਧਤ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ