ការពិនិត្យឡើងវិញរូបភាព 
 
 
 
 
 
 
 អ្នកដែលត្រូវប្រើ Keras ប្រព័ន្ធ ប្រតិបត្តិការ API សត្វ ម៉ូដែល API និងឧបករណ៍ផ្សេងទៀត ជំហានបន្ទាប់ វាគឺជា API នៃបណ្តាញ TensorFlow ។ វាគឺជាការផ្គត់ផ្គង់អ៊ីនធឺណិតដែលមានប្រយោជន៍និងមានផលិតភាពខ្ពស់សម្រាប់ដំណោះស្រាយបញ្ហាម៉ាស៊ីនអប់រំ (ML) ជាមួយនឹងការផ្តោតលើការអប់រំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទ យោបល់ ជាមួយនឹង Keras អ្នកអាចទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ពេញលេញទៅនឹងការកំណត់ទំហំនិងសមត្ថភាពបណ្តុះបណ្តាលនៃ TensorFlow ។ អ្នកអាចដំណើរការ Keras នៅលើ TPU Pod ឬកម្រិតខ្ពស់នៃ GPUs ហើយអ្នកអាចនាំចេញម៉ូដែល Keras ដើម្បីដំណើរការនៅក្នុងបណ្តាញឬនៅលើឧបករណ៍ទូរស័ព្ទដៃ។ អ្នកក៏អាចបម្រើម៉ូដែល Keras តាមរយៈ API បណ្ដាញ។ Keras ត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីកាត់បន្ថយការបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តាល។ 
 
 
 
 
 
 ការផ្តល់ជូននូវអ៊ីនធឺណិតដែលមានភាពងាយស្រួលនិងសមរម្យ។ ការកាត់បន្ថយចំនួននៃការអនុវត្តដែលត្រូវការសម្រាប់ការប្រើប្រាស់ធម្មតា។ សូមផ្តល់ជូននូវប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើមានប្រសិនបើ។ បន្ទាប់ពីគោលដៅនៃការបង្ហាញរំខាននៃភាពងាយស្រួល: វាគឺជាការងាយស្រួលក្នុងការចាប់ផ្តើមនិងអ្នកអាចបញ្ចប់ដំណើរការការងារខ្ពស់ដោយការរៀននៅពេលដែលអ្នកដំណើរការ។ អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកសរសេរកូដដែលមានលក្ខណៈពិសេសនិងសរសេរយ៉ាងងាយស្រួល អ្នកដែលត្រូវប្រើ Keras ទោះបីជាអ្នកជាអ្នកវិស្វករអ្នកស្រាវជ្រាវឬអ្នកជំនាញ ML អ្នកគួរតែចាប់ផ្តើមជាមួយ Keras ។ មានទំហំទូលំទូលាយមួយចំនួន (ដូចជាការបង្កើតឧបករណ៍នៅលើ TensorFlow ឬការអភិវឌ្ឍប្លាស្ទិចសមត្ថភាពខ្ពស់របស់អ្នក) ដែលត្រូវការកម្រិតខ្ពស់ ប៉ុន្តែប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើប្រសិនបើ ប្រសិនបើអ្នកគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ពី Keras ក្រុមហ៊ុន TensorFlow ការប្រើប្រាស់ API ប្រព័ន្ធ ប្រតិបត្តិការ API ទិន្នន័យចម្បងនៃ Keras គឺ និង កម្រិតគឺជាការផ្លាស់ប្តូរ input / output ដំបូងនិងម៉ូដែលគឺជាកម្រិត acyclic graph (DAG) នៃកម្រិត។ សត្វ ម៉ូដែល សត្វ នេះ ប្រភេទនេះគឺជាប្រភេទសំខាន់នៅក្នុង Keras ។ A វាត្រូវបានកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយ។ គោលបំណង) tf.keras.layers.Layer Layer tf.keras.layers.Layer.call កម្រិតដែលបានបង្កើតដោយកម្រិតអាចត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលឬមិនអាចបណ្តុះបណ្តាល។ កម្រិតអាចបណ្តុះបណ្តាលបាន: ប្រសិនបើអ្នកផ្គត់ផ្គង់កម្រិតជាឧបករណ៍នៃកម្រិតផ្សេងទៀតកម្រិតខាងក្រៅនឹងចាប់ផ្តើមបណ្តុះបណ្តាលកម្រិតដែលបានបង្កើតដោយកម្រិតខាងក្នុង។ អ្នកអាចប្រើកម្រិតដើម្បីដោះស្រាយកម្មវិធី preprocessing នៃទិន្នន័យដូចជា normalization និង text vectorization ។ កម្រិត preprocessing អាចត្រូវបានរួមបញ្ចូលដោយផ្ទាល់ទៅក្នុងម៉ូដែលឬនៅពេលឬបន្ទាប់ពីការបណ្តុះបណ្តាលដែលធ្វើឱ្យម៉ូដែលអាចផ្លាស់ប្តូរ។ ម៉ូដែល ម៉ូដែលគឺជាប្រព័ន្ធដែលជាប្រព័ន្ធដែលអាចបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តាលនៅលើទិន្នន័យ។ ម៉ូដែលដែលមានភាពងាយស្រួលបំផុតគឺ ម៉ូដែល, ដែលគឺជាការបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តាល។ Sequential នេះ ការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សាន: tf.keras.Model 
 
 
 
 tf.keras.Model.fit: វគ្គបណ្តុះបណ្តាលម៉ូដែលសម្រាប់អំឡុងពេលវេលានៃអំឡុងពេលវេលានៅ។ tf.keras.Model.predict: អនុវត្តដើម្បីបង្កើតការអនុម័តផលិតផលសម្រាប់គំរូបញ្ចូល។ tf.keras.Model.evaluate: អនុញ្ញាតឱ្យវាឱ្យមានតម្លៃទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំ។ ឧបករណ៍នេះផ្តល់ឱ្យអ្នកនូវការចូលទៅក្នុងលក្ខណៈពិសេសការបណ្តុះបណ្តាលខាងក្រោម: 
 
 
 
 អ្នកអាចប្រើសម្រាប់ការចែកចាយការចែកចាយការចែកចាយការចែកចាយការចែកចាយការចែកចាយការចែកចាយការចែកចាយការចែកចាយការចែកចាយការចែកចាយការចែកចាយការចែកចាយការចែកចាយការចែកចាយការចែកចាយការចែកចាយការចែកចាយការចែកចាយការចែកចាយការចែកចាយការចែកចាយការចែកចាយការចែកចាយការចែកចាយការចែកចាយការចែកចាយការចែកចាយការចែកចាយការចាយការចែកចាយការចែកចាយការចាយការចែកចាយការចាយការចែកចាយការចាយការចាយការចាយការចែកចាយការចាយការ ការបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តាល ជាមួយនឹងអនុម័ត steps_per_execution នៅក្នុង tf.keras.Model.compile អ្នកអាចដំណើរការក្រុមច្រើនក្នុងការទូរស័ព្ទ tf.function មួយតែមួយដែលធ្វើឱ្យការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍មានប្រសើរឡើងយ៉ាងខ្លាំងនៅលើ TPUs ។ សម្រាប់ការពិនិត្យឡើងវិញពិសេសអំពីរបៀបដើម្បីប្រើ សូមមើលឧបករណ៍បណ្តុះបណ្តាលនិងឧបករណ៍វិញ្ញាបនប័ត្រ។ ប្រសិនបើអ្នកចង់ដឹងអំពីរបៀបដែលធ្វើឱ្យការបណ្តុះបណ្តាលនិងឧបករណ៍វិញ្ញាបនប័ត្របណ្តុះបណ្តាលបានបណ្តុះបណ្តាល។ សូមមើលឧបករណ៍បណ្តុះបណ្តាលនិងឧបករណ៍វិញ្ញាបនប័ត្របណ្តុះបណ្តាល។ . fit fit() API និងឧបករណ៍ផ្សេងទៀត Keras ផ្តល់ជូននូវ API និងឧបករណ៍ផ្សេងទៀតជាច្រើនសម្រាប់ការអប់រំទូលំទូលាយ, រួមទាំង: 
 
 
 
 
 សមត្ថភាព ម៉ែត្រ ការជោគជ័យ ឧបករណ៍ទាញយកទិន្នន័យ សម្រាប់បញ្ជីពេញលេញនៃ API ដែលអាចរកបាន, សូមមើល ប្រសិនបើអ្នកចង់ដឹងអំពីគម្រោងនិងវិជ្ជាជីវៈផ្សេងទៀតរបស់ Keras សូមមើល . គោលបំណង ប្រព័ន្ធអាកាសធាតុ Keras ជំហានបន្ទាប់ ដើម្បីចាប់ផ្តើមប្រើ Keras ជាមួយនឹង TensorFlow, សូមពិនិត្យមើលបញ្ជីខាងក្រោម: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ម៉ូដែល Sequential សកម្មភាព API ការបណ្តុះបណ្តាល & ការវិភាគជាមួយនឹងវិធីសាស្រ្តបណ្តុះបណ្តាល ការបង្កើតកម្រិតនិងគំរូថ្មីតាមរយៈ subclassing ការ serialization និង ការបាត់បង់ ការធ្វើការជាមួយ preprocessing layers ការកែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រ ការសរសេរការបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះ ការធ្វើការជាមួយ RNNs ការយល់ដឹងអំពី masking & padding ការសរសេរ Callbacks របស់អ្នក ការសិក្សានិងការធ្វើតេស្ត fine-tuning ការបណ្តុះបណ្តាល Multi-GPU និង Distributed ប្រសិនបើអ្នកមានអារម្មណ៍បន្ថែមទៀតអំពី Keras, សូមមើលតំណភ្ជាប់ខាងក្រោមនៅលើ : ស្លាក។ ខ្ញុំ 
 
 
 
 
 
 អំពី Keras យោបល់អំពី Keras សម្រាប់វិស្វករ គំនិតអំពី Keras សម្រាប់អ្នកស្រាវជ្រាវ គោលបំណង ប្រព័ន្ធអាកាសធាតុ Keras 
 
 សៀវភៅនេះត្រូវបានបោះពុម្ពនៅលើគេហទំព័រ TensorFlow នៅទីនេះនៅក្រោមកំណត់ថ្មីហើយត្រូវបានអនុញ្ញាតដោយ CC BY 4.0 ។ សៀវភៅនេះត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរដោយ Apache 2.0 License ។ សៀវភៅនេះត្រូវបានបោះពុម្ពនៅលើគេហទំព័រ TensorFlow នៅទីនេះនៅក្រោមកំណត់ថ្មីហើយត្រូវបានអនុញ្ញាតដោយ CC BY 4.0 ។ សៀវភៅនេះត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរដោយ Apache 2.0 License ។ ការ TensorFlow ការ TensorFlow

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

សំឡេងនេះផលិតជាភាសាដើមនៃរឿង!

Keras 101: គោលបំណងដែលងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដើម្បីបង្កើតបណ្តាញអេឡិចត្រូនិច

About Author

មតិយោបល់

ព្យួរស្លាក

អត្ថបទនេះត្រូវបានបង្ហាញនៅក្នុង

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps