اگر تبادلوں کا عمل آپ کے کوڈ میں کچھ افعال کو اپ گریڈ کرنے سے قاصر ہے تو آپ کو کیا کرنا چاہیے؟
TensorFlow 2.0 کے لیے اپنے موجودہ کوڈ کو اپ گریڈ کرتے وقت، یہ ممکن ہے کہ تبدیلی کے عمل میں کچھ ایسے فنکشنز کا سامنا ہو جو خود بخود اپ گریڈ نہیں ہو سکتے۔ ایسے معاملات میں، آپ اس مسئلے کو حل کرنے اور اپنے کوڈ کے کامیاب اپ گریڈ کو یقینی بنانے کے لیے کئی اقدامات کر سکتے ہیں۔ 1. TensorFlow 2.0 میں تبدیلیوں کو سمجھیں: کوشش کرنے سے پہلے
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول, گوگل کولابوریٹری میں ٹینسرفلو, ٹینسرفلو 2.0 کے لئے اپنے موجودہ کوڈ کو اپ گریڈ کریں, امتحان کا جائزہ
TensorFlow 2 اسکرپٹس کو TensorFlow 1.12 پیش نظارہ اسکرپٹس میں تبدیل کرنے کے لیے آپ TF اپ گریڈ V2.0 ٹول کا استعمال کیسے کرتے ہیں؟
TensorFlow 1.12 اسکرپٹس کو TensorFlow 2.0 پیش نظارہ اسکرپٹس میں تبدیل کرنے کے لیے، آپ TF Upgrade V2 ٹول استعمال کر سکتے ہیں۔ یہ ٹول TensorFlow 1.x کوڈ کو TensorFlow 2.0 میں اپ گریڈ کرنے کے عمل کو خودکار بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جس سے ڈویلپرز کے لیے اپنے موجودہ کوڈ بیس کو منتقل کرنا آسان ہو جاتا ہے۔ TF اپ گریڈ V2 ٹول ایک کمانڈ لائن انٹرفیس فراہم کرتا ہے جو اجازت دیتا ہے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/TFF ٹینسرفلو بنیادی اصول, گوگل کولابوریٹری میں ٹینسرفلو, ٹینسرفلو 2.0 کے لئے اپنے موجودہ کوڈ کو اپ گریڈ کریں, امتحان کا جائزہ
TensorFlow 2 میں TF اپ گریڈ V2.0 ٹول کا مقصد کیا ہے؟
TensorFlow 2 میں TF اپ گریڈ V2.0 ٹول کا مقصد ڈویلپرز کو اپنے موجودہ کوڈ کو TensorFlow 1.x سے TensorFlow 2.0 میں اپ گریڈ کرنے میں مدد کرنا ہے۔ یہ ٹول TensorFlow کے نئے ورژن کے ساتھ مطابقت کو یقینی بناتے ہوئے کوڈ میں ترمیم کرنے کا ایک خودکار طریقہ فراہم کرتا ہے۔ یہ کوڈ کو منتقل کرنے، کم کرنے کے عمل کو آسان بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
TensorFlow 2.0 Keras اور Aager Execution کی خصوصیات کو کیسے جوڑتا ہے؟
TensorFlow 2.0، TensorFlow کا تازہ ترین ورژن، Keras اور Eager Execution کی خصوصیات کو یکجا کرتا ہے تاکہ زیادہ صارف دوست اور موثر گہری سیکھنے کا فریم ورک فراہم کیا جا سکے۔ کیراس ایک اعلیٰ سطحی نیورل نیٹ ورک API ہے، جب کہ Eager Execution آپریشنز کی فوری تشخیص کو قابل بناتا ہے، جس سے TensorFlow کو زیادہ انٹرایکٹو اور بدیہی بناتا ہے۔ یہ مجموعہ ڈویلپرز اور محققین کے لیے کئی فائدے لاتا ہے،
TensorFlow 2.0 کے کلیدی فوکس کیا ہیں؟
TensorFlow 2.0، ایک اوپن سورس مشین لرننگ فریم ورک جو گوگل نے تیار کیا ہے، کئی کلیدی فوکس متعارف کرایا ہے جو اس کی صلاحیتوں اور استعمال کو بڑھاتے ہیں۔ ان فوکسز کا مقصد ڈیولپرز کے لیے ایک زیادہ بدیہی اور موثر تجربہ فراہم کرنا ہے، جس سے وہ آسانی کے ساتھ مشین لرننگ ماڈلز بنانے اور ان کو تعینات کرنے کے قابل بناتے ہیں۔ اس جواب میں، ہم اس کے اہم کلیدی فوکس کو تلاش کریں گے۔