TensorFlow lite per a Android s'utilitza només per a inferència o es pot utilitzar també per a l'entrenament?
TensorFlow Lite per a Android és una versió lleugera de TensorFlow dissenyada específicament per a dispositius mòbils i incrustats. S'utilitza principalment per executar models d'aprenentatge automàtic pre-entrenats en dispositius mòbils per realitzar tasques d'inferència de manera eficient. TensorFlow Lite està optimitzat per a plataformes mòbils i té com a objectiu proporcionar una latència baixa i una mida binària petita per permetre
Quin és l'ús del gràfic congelat?
Un gràfic congelat en el context de TensorFlow fa referència a un model que s'ha entrenat completament i després s'ha desat com a fitxer únic que conté tant l'arquitectura del model com els pesos entrenats. Aquest gràfic congelat es pot desplegar per a inferència en diverses plataformes sense necessitat de la definició del model original o l'accés a la
- Publicat a Intel·ligència Artificial, Fonaments de TensorFlow de l’EITC/AI/TFF, Programació de TensorFlow, Presentació de TensorFlow Lite
Pot CMLE llegir dades d'emmagatzematge de Google Cloud i utilitzar un model entrenat específic per a la inferència?
De fet, pot. A Google Cloud Machine Learning, hi ha una funció anomenada Cloud Machine Learning Engine (CMLE). CMLE proporciona una plataforma potent i escalable per entrenar i desplegar models d'aprenentatge automàtic al núvol. Permet als usuaris llegir dades de l'emmagatzematge al núvol i utilitzar un model entrenat per a la inferència. Quan es tracta de
Es pot utilitzar Tensorflow per a l'entrenament i la inferència de xarxes neuronals profundes (DNN)?
TensorFlow és un marc de codi obert àmpliament utilitzat per a l'aprenentatge automàtic desenvolupat per Google. Proporciona un ecosistema complet d'eines, biblioteques i recursos que permeten als desenvolupadors i investigadors crear i desplegar models d'aprenentatge automàtic de manera eficient. En el context de les xarxes neuronals profundes (DNN), TensorFlow no només és capaç d'entrenar aquests models, sinó també de facilitar
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Avançar en l'aprenentatge automàtic, TensorFlow Hub per a un aprenentatge automàtic més productiu
La inferència forma part de l'entrenament del model més que la predicció?
En l'àmbit de l'aprenentatge automàtic, concretament en el context de Google Cloud Machine Learning, l'afirmació "La inferència és una part de l'entrenament del model en lloc de la predicció" no és del tot exacta. La inferència i la predicció són etapes diferents en el pipeline d'aprenentatge automàtic, cadascuna amb un propòsit diferent i que es produeix en diferents punts del procés.
Quins són els avantatges d'utilitzar el backend de la GPU a TensorFlow Lite per executar inferències en dispositius mòbils?
El backend GPU (Unitat de processament gràfic) de TensorFlow Lite ofereix diversos avantatges per executar inferències en dispositius mòbils. TensorFlow Lite és una versió lleugera de TensorFlow dissenyada específicament per a dispositius mòbils i integrats. Proporciona una solució molt eficient i optimitzada per desplegar models d'aprenentatge automàtic en plataformes amb recursos limitats. Aprofitant la GPU enrere