ਹਾਂ, ਕੋਈ ਵੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਲਈ ਔਨਲਾਈਨ ਟੈਂਸਰਬੋਰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
TensorBoard ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ TensorFlow ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਜੋ Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਾਡਲ ਗ੍ਰਾਫ, ਸਿਖਲਾਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਅਤੇ ਏਮਬੈਡਿੰਗ। ਇਹਨਾਂ ਭਾਗਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਹਾਰ ਬਾਰੇ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਸੰਭਾਵੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
TensorBoard ਨੂੰ ਔਨਲਾਈਨ ਵਰਤਣ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ Google Colab ਜਾਂ Google Cloud AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਰਗੇ ਕਲਾਊਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕੋਡ ਲਿਖ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਟੈਂਸਰਬੋਰਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਗੂਗਲ ਕੋਲੈਬ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਟੈਂਸਰਬੋਰਡ ਲਈ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਸਮਰਥਨ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮੁਫਤ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਬਸ ਇੱਕ Colab ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ TensorFlow ਅਤੇ ਹੋਰ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ TensorBoard ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
TensorBoard ਔਨਲਾਈਨ ਵਰਤਣ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਿਕਲਪ Google Cloud AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਰਗੇ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਲੌਗਸ ਅਤੇ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਇਹਨਾਂ ਲੌਗਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ TensorBoard ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ, ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਸਥਾਨਕ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ ਲੌਗਸ ਨੂੰ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇੱਥੇ TensorBoard.dev ਵਰਗੀਆਂ ਔਨਲਾਈਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵੀ ਹਨ ਜੋ TensorBoard ਲੌਗਸ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵੈੱਬ-ਆਧਾਰਿਤ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। TensorBoard.dev ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ TensorBoard ਲੌਗਸ ਨੂੰ ਕਲਾਊਡ 'ਤੇ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੈੱਬ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਰਾਹੀਂ ਦੇਖਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹਿਯੋਗੀਆਂ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਾਲ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
TensorBoard ਔਨਲਾਈਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਮਾਡਲ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਹਿਯੋਗ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇਨਸਾਈਟਸ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਹੋ ਜਾਂ ਇੱਕ ਅਨੁਭਵੀ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲ ਹੋ, ਔਨਲਾਈਨ TensorBoard ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ:
- ਟੈਕਸਟ ਟੂ ਸਪੀਚ (TTS) ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ AI ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਮੀਆਂ ਹਨ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕੁਝ ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- TensorFlow ਖੇਡ ਦਾ ਮੈਦਾਨ ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
- ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਕੀ ਹਨ?
- ਐਨਸੈਂਬਲ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
- ਜੇ ਕੋਈ ਚੁਣਿਆ ਹੋਇਆ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਢੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਕੋਈ ਸਹੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
- ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਧਾਰਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡ ਕੀ ਹਨ?
EITC/AI/GCML Google ਕਲਾਊਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ