کیا TensorFlow lite for Android صرف اندازہ لگانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے یا اسے تربیت کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے؟
TensorFlow Lite for Android TensorFlow کا ہلکا پھلکا ورژن ہے جو خاص طور پر موبائل اور ایمبیڈڈ ڈیوائسز کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ بنیادی طور پر موبائل آلات پر پہلے سے تربیت یافتہ مشین لرننگ ماڈل چلانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے تاکہ تخمینہ کے کاموں کو مؤثر طریقے سے انجام دیا جا سکے۔ TensorFlow Lite کو موبائل پلیٹ فارمز کے لیے بہتر بنایا گیا ہے اور اس کا مقصد کم تاخیر اور ایک چھوٹا سا بائنری سائز فراہم کرنا ہے۔
منجمد گراف کا استعمال کیا ہے؟
TensorFlow کے تناظر میں ایک منجمد گراف ایک ایسے ماڈل سے مراد ہے جو مکمل طور پر تربیت یافتہ ہو اور پھر ایک فائل کے طور پر محفوظ کیا گیا ہو جس میں ماڈل فن تعمیر اور تربیت یافتہ وزن دونوں شامل ہوں۔ اس منجمد گراف کو اصل ماڈل کی تعریف یا اس تک رسائی کی ضرورت کے بغیر مختلف پلیٹ فارمز پر اندازہ لگانے کے لیے تعینات کیا جا سکتا ہے۔
کیا CMLE گوگل کلاؤڈ اسٹوریج ڈیٹا سے پڑھ سکتا ہے اور اندازہ لگانے کے لیے ایک مخصوص تربیت یافتہ ماڈل استعمال کر سکتا ہے؟
بے شک، یہ کر سکتا ہے. گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ میں، کلاؤڈ مشین لرننگ انجن (CMLE) نامی ایک خصوصیت ہے۔ CMLE کلاؤڈ میں مشین لرننگ ماڈلز کی تربیت اور تعیناتی کے لیے ایک طاقتور اور قابل توسیع پلیٹ فارم فراہم کرتا ہے۔ یہ صارفین کو کلاؤڈ اسٹوریج سے ڈیٹا پڑھنے اور اندازہ لگانے کے لیے تربیت یافتہ ماڈل استعمال کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ جب یہ بات آتی ہے
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں ترقی, GCP BigQuery اور کھلی ڈیٹاسیٹس
کیا Tensorflow کو ڈیپ نیورل نیٹ ورکس (DNNs) کی تربیت اور انفرنس کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
TensorFlow ایک وسیع پیمانے پر استعمال کیا جانے والا اوپن سورس فریم ورک ہے جو گوگل کے ذریعے تیار کردہ مشین لرننگ کے لیے ہے۔ یہ ٹولز، لائبریریوں اور وسائل کا ایک جامع ماحولیاتی نظام فراہم کرتا ہے جو ڈویلپرز اور محققین کو مشین لرننگ کے ماڈلز کو موثر طریقے سے بنانے اور تعینات کرنے کے قابل بناتا ہے۔ ڈیپ نیورل نیٹ ورکس (DNNs) کے تناظر میں، TensorFlow نہ صرف ان ماڈلز کو تربیت دینے کی صلاحیت رکھتا ہے بلکہ اس میں سہولت بھی فراہم کرتا ہے۔
کیا تخمینہ پیشین گوئی کے بجائے ماڈل ٹریننگ کا حصہ ہے؟
مشین لرننگ کے میدان میں، خاص طور پر گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ کے تناظر میں، یہ بیان "تقسیم پیشین گوئی کے بجائے ماڈل ٹریننگ کا ایک حصہ ہے" مکمل طور پر درست نہیں ہے۔ تخمینہ اور پیشین گوئی مشین لرننگ پائپ لائن میں الگ الگ مراحل ہیں، ہر ایک مختلف مقصد کی تکمیل کرتا ہے اور مختلف مقامات پر ہوتا ہے۔
TensorFlow Lite میں GPU بیک اینڈ استعمال کرنے کے کیا فوائد ہیں تاکہ موبائل ڈیوائسز پر انفرنس چلایا جا سکے؟
TensorFlow Lite میں GPU (گرافکس پروسیسنگ یونٹ) بیک اینڈ موبائل ڈیوائسز پر انفرنس چلانے کے لیے کئی فوائد پیش کرتا ہے۔ TensorFlow Lite TensorFlow کا ہلکا پھلکا ورژن ہے جو خاص طور پر موبائل اور ایمبیڈڈ ڈیوائسز کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ وسائل سے مجبور پلیٹ فارمز پر مشین لرننگ ماڈلز کی تعیناتی کے لیے ایک انتہائی موثر اور بہتر حل فراہم کرتا ہے۔ GPU کو واپس لے کر