TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพ่นซอร์สที่ออกแบบมาเพื่อดำเนินการคำนวณตัวเลขประสิทธิภาพสูง TensorFlow 2.0 ให้การสนับสนุนสถาปัตยกรรมที่ดีที่สุด ซึ่งช่วยให้ปรับใช้การคำนวณบนแพลตฟอร์มต่างๆ ได้อย่างราบรื่น ครอบคลุมตั้งแต่เดสก์ท็อป คลัสเตอร์เซิร์ฟเวอร์ อุปกรณ์พกพา และอุปกรณ์ Edge ปัจจุบัน ที่เก็บโอเพ่นซอร์สมากกว่า 6,000 แห่งใช้ TensorFlow 2.0 ในการวิจัยและแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงที่แตกต่างกัน

TensorFlow 2.0 จะส่งผลต่อประสิทธิภาพการเรียนรู้เชิงลึกอย่างไร

เมื่อการวิจัยเชิงลึกเกี่ยวกับกรณีที่ใช้งานจริงกลายเป็นความจริง โปรแกรมเมอร์และนักพัฒนาได้เห็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในความชอบสำหรับ TensorFlow 2.0 ความนิยมวัดจากตัวเลือกของนักพัฒนา AI ในการเลือก TensorFlow เป็นตัวเลือกแรก นอกจากนี้ บริษัทขนาดใหญ่เช่น NVIDIA, Twitter, Uber และ Snapchat ยังใช้แอปพลิเคชันนี้เพื่อดำเนินการที่สำคัญทั้งหมด

ด้านล่างนี้คือวิธีที่ TensorFlow 2.0 จะช่วยให้การเรียนรู้เชิงลึกมีประสิทธิภาพได้อย่างไร

1. รองรับอุปกรณ์เคลื่อนที่ Edge เว็บ และอุปกรณ์ฝังตัว

Google TensorFlow 2.0นำเสนอบริการและโมดูลที่หลากหลายในระบบ ทำให้เป็นหนึ่งในเครื่องมือแบบครบวงจรที่ดีที่สุดในการให้การเรียนรู้เชิงลึกสำหรับหลายแพลตฟอร์ม รวมถึงอุปกรณ์เคลื่อนที่ เว็บ Edge และอุปกรณ์ฝังตัว

<แข็งแกร่ง>2. TensorFlow.JS สำหรับแมชชีนเลิร์นนิง

ไลบรารี JavaScript TensorFlow 2.0 นำเสนอการฝึกอบรมและการปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในเว็บเบราว์เซอร์ โดยมี API ที่ใช้งานง่ายสำหรับการสร้างและฝึกอบรมโมเดลใหม่และที่มีอยู่แล้วตั้งแต่เริ่มต้นภายในเบราว์เซอร์หรือภายใต้ไฟล์ Node.JS ดังนั้นจึงเป็นทางเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้ที่ทำงานเกี่ยวกับ "ปัญญาประดิษฐ์"

<แข็งแกร่ง>3. TensorBoard สำหรับการแก้ไขข้อบกพร่องด้วยภาพ

ในระหว่างการฝึกโครงข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อน การคำนวณที่ใช้ใน TensorFlowอาจทำให้เกิดความสับสน TensorFlow 2.0 ช่วยให้เข้าใจและแก้ไขข้อบกพร่องของโปรแกรมในรูปแบบของภาพได้ง่ายขึ้น ช่วยให้นักพัฒนาและโปรแกรมเมอร์สามารถตรวจสอบและทำความเข้าใจวิธีการทำงานของ TensorFlow และกราฟได้

<แข็งแกร่ง>4. TensorFlow Lite สำหรับมือถือและ ML แบบฝัง

TensorFlow Lite หมายถึงโซลูชันน้ำหนักเบาสำหรับอุปกรณ์พกพาและอุปกรณ์ฝังตัว รวดเร็วและช่วยให้สามารถอนุมานแมชชีนเลิร์นนิงบนอุปกรณ์โดยมีความหน่วงต่ำ โปรแกรมให้การสนับสนุนการเร่งความเร็วด้วยฮาร์ดแวร์ด้วย Android Neural Network API การอัปเดตที่กำลังจะมีขึ้นสำหรับ TensorFlow Lite จะรวมถึงการปรับปรุงประสิทธิภาพ ผู้ให้บริการในตัว และการสนับสนุนอุปกรณ์เคลื่อนที่และอุปกรณ์ฝังตัวเพิ่มเติม ดังนั้น TensorFlow 2.0 จะทำให้ประสบการณ์ของนักพัฒนาในการนำบริการแมชชีนเลิร์นนิงมาภายในอุปกรณ์เคลื่อนที่ต่างๆ ง่ายขึ้น

<แข็งแกร่ง>5. TensorFlow Hub สำหรับแมชชีนเลิร์นนิง

TensorFlow Hub หมายถึงห้องสมุด เมื่อคุณวางแผนที่จะนำโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงมาใช้ซ้ำ TensorFlow Hub ก็เป็นตัวเลือกที่ดี นักพัฒนาและโปรแกรมเมอร์สามารถถ่ายโอนการเรียนรู้ได้อย่างรวดเร็วโดยการนำส่วนของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องกลับมาใช้ใหม่

<แข็งแกร่ง>6. การดำเนินการอย่างกระตือรือร้นของ TensorFlow

การดำเนินการอย่างกระตือรือร้น สำหรับ TensorFlow เป็นสภาพแวดล้อมการเขียนโปรแกรมที่จำเป็น ซึ่งจะประเมินการดำเนินการโดยไม่ต้องใช้กราฟ ช่วยให้เริ่มต้นใช้งาน TensorFlow และโมเดลแก้ไขข้อบกพร่องได้ง่ายขึ้น กล่าวโดยสรุป การดำเนินการอย่างกระตือรือร้นเป็นแพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องที่ยืดหยุ่นสำหรับการวิจัยและการทดลอง ประกอบด้วยโฟลว์การควบคุมที่เป็นธรรมชาติ อินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย และการดีบักที่ง่ายดาย

สรุป

ในลักษณะนี้ TensorFlow 2.0จะช่วยทำให้การพัฒนาการเรียนรู้เชิงลึกมีประสิทธิภาพ

คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ TensorFlow 2.0 ได้จากแหล่งการเรียนรู้ออนไลน์ รวมถึง Udemy เพื่อความเข้าใจเชิงลึกมากขึ้น

หากคุณสนใจที่จะลงทะเบียนในหลักสูตรที่กำลังจะมาถึงของฉันใน YOLOv4 โปรดลงทะเบียนที่นี่เมื่อหลักสูตรเปิดตัว — คลิกที่นี่