အကယ်၍ သင်သည် Artificial Intelligence (AI) ၏ စိတ်ကူးကို စိတ်ဝင်စားပါက ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်း၊ အရာဝတ္တုကို သိရှိခြင်း နှင့် စကားပြောမှတ်မိခြင်း အပါအဝင် ဤနယ်ပယ်၏ တော်လှန်သော အပလီကေးရှင်းများအကြောင်း သင်သိနိုင်ပေမည်။ ဤအပလီကေးရှင်းများအားလုံးသည် Deep Learning ဟုလူသိများသော AI ၏နယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပရိုဂရမ်မာများသည် AI စာကြည့်တိုက်များနှင့် မူဘောင်များကို အသုံးပြု၍ Deep Learning ၏ သဘောတရားများကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြင့် ဤတော်လှန်ရေးစနစ်များကို ဖန်တီးနိုင်သည်၊ ၎င်းတို့ထဲမှတစ်ခုမှာ TensorFlow ဖြစ်သည်။
ဤဆောင်းပါးတွင်၊ သင်သည် TensorFlow သို့ အမြန်ခရီးကို ရရှိမည်ဖြစ်သည်။ Deep Learning မူဘောင်၎င်း၏လုပ်ဆောင်ချက်များ၊ အင်္ဂါရပ်များ၊ အပလီကေးရှင်းများနှင့် သင့် AI စနစ်များတွင် ၎င်းကို သင်မည်သို့အကောင်အထည်ဖော်နိုင်မည်နည်း။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း
Deep Learning (DL) သည် အပိုင်းခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူAI နှင့် ဒေတာသိပ္ပံ၏ ပိုကြီးသော အပိုင်းဖြစ်သည်။ DL သည် လူ့ဦးနှောက်လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းမှ ဆင်းသက်လာသော algorithm တည်ဆောက်ပုံကို အသုံးပြုသည်။ ထိုသို့သော algorithms ကိုခေါ်သည်။ အာရုံကြောကွန်ယက်များ (NNs) နှင့် ၎င်းတို့တွင် အလွှာများဖွဲ့စည်းသည့် နျူရွန်များပါဝင်သည်။ ပုံမှန် NN တွင် အဝင်၊ အထွက်နှင့် ဝှက်ထားသော အလွှာများစွာ ရှိသည်။
ဒေတာသည် ဤအလွှာများမှတဆင့် ဖြတ်သန်းသွားပြီး NN သည် ပေးထားသောဒေတာ၏အင်္ဂါရပ်များကို လေ့လာသည်။
ဘာဖြစ်သလဲ TensorFlow?
TensorFlow သည် တစ်ခုဖြစ်သည်။ open-source Google မှ ဖန်တီးထားသော Deep Learning မူဘောင်။ ဤသင်္ချာအခြေခံမူဘောင်သည် ဒေတာစီးဆင်းမှုနှင့် ကွဲပြားနိုင်သော ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်းအပေါ် အခြေခံပြီး အသုံးပြုသည်။ Neural Network များကို တည်ဆောက်ပြီး လေ့ကျင့်ပါ။ အမျိုးမျိုးသော ကိရိယာများ၊ စာကြည့်တိုက်များနှင့် အသိုင်းအဝိုင်းအရင်းအမြစ်များကို အသုံးပြုခြင်း။ ယခုအချိန်တွင် TensorFlow သည် ဖန်တီးမှုအတွက် ထိပ်တန်းပလက်ဖောင်းဖြစ်သည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း မော်ဒယ်များနှင့် Neural Networks
TensorFlow သည် tensor ဟုခေါ်သော ပိုမိုမြင့်မားသောအတိုင်းအတာများ၏ multi-dimensional arrays ပုံစံဖြင့် data များကိုကိုင်တွယ်သည်၊ tensors များသည် data အများအပြားကိုကိုင်တွယ်ရန်အတွက်အသုံးဝင်သောဖြေရှင်းချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ မူဘောင်သည် node နှင့် edges များပါရှိသော data flow ဂရပ်များအပေါ် အခြေခံ၍ အလုပ်လုပ်ပါသည်။ အကောင်အထည်ဖော်မှုယန္တရားသည် ဂရပ်ဖစ်ပုံစံဖြစ်သောကြောင့်၊ Graphical Processing Units (GPUs) ကိုအသုံးပြုနေစဉ်တွင် ကွန်ပျူတာအစုအဝေးတစ်ခုတစ်လျှောက်တွင် TensorFlow ကုဒ်ကို ဖြန့်ဝေသည့်ပုံစံဖြင့် လုပ်ဆောင်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူသည်။ ၎င်းသည် သင့်အား ထည့်သွင်းမှုများတွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် လည်ပတ်မှုဇယားတစ်ခုကိုလည်း ဖန်တီးနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
Key ကိုအင်္ဂါရပ်များ
- CPU သို့မဟုတ် GPU အများအပြားနှင့် မိုဘိုင်းလည်ပတ်မှုစနစ်များကိုပင် လုပ်ဆောင်ရန် တည်ဆောက်ထားသည်။
- Python၊ C++ နှင့် Java အပါအဝင် ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများစွာကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
- CNN သို့မဟုတ် RNN ကဲ့သို့ နက်နဲသော သင်ယူမှုဗိသုကာများကို တည်ဆောက်ရန်နှင့် အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ကွဲပြားခြားနားသော API များကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။
- စိတ်အားထက်သန်စွာ လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် Keras ကဲ့သို့ ပင်ကိုယ်အဆင့်မြင့် API များကို အသုံးပြုသည်။
- မော်ဒယ်ကို ချက်ချင်းပြန်လုပ်ခြင်းနှင့် အလွယ်တကူ အမှားရှာပြင်ခြင်း။
- cloud၊ ဝုဏ်အတွင်း၊ ဘရောက်ဆာတွင် သို့မဟုတ် စက်ပေါ်ရှိ ဖြန့်ကျက်မှုကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
- Built-in ဒေတာတင်ခြင်းနှင့် ကိုင်တွယ်ခြင်း API။
- အစွမ်းထက်သော သုတေသန စမ်းသပ်မှုများကို ခွင့်ပြုသည်။
- ခိုင်မာပြီး ကူညီပံ့ပိုးပေးသော အွန်လိုင်း open-source အသိုင်းအဝိုင်း။
applications ကို
အက်ပလီကေးရှင်းများစွာရှိသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း စာကြည့်တိုက် အနည်းငယ်ကို အောက်ပါအတိုင်း ပေးအပ်သည်။
- ဉာဏ်ရည်တု အပလီကေးရှင်းများ- chatbots နှင့် virtual assistant တို့။
- Computer Vision applications များ- ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းအတွက် မော်ဒယ်များ၊ အရာဝတ္ထုထောက်လှမ်း နှင့် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း။
- Speech Processing applications- လူ့အသံနှင့် စကားပြောပုံစံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းစနစ်များ။
- Image Processing applications- ရုပ်ပုံများပေါ်တွင် အသွင်ပြောင်းခြင်းနည်းပညာများကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် မော်ဒယ်များ။
- သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ အက်ပ်လီကေးရှင်းများ- စာသားအခြေခံ အသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် စိတ်ဓါတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ မော်ဒယ်များ။
TensorFlow ရယူခြင်း။
ဖော်ပြထားပြီးဖြစ်သည့်အတိုင်း TensorFlow သည် open-source ဖြစ်ပြီး အသုံးပြုရန် အခမဲ့ဖြစ်သည်။ မူဘောင်ရယူရန် အောက်ပါအဆင့်များကို လိုက်နာပါ။
အဆင့် 1
ဤအဆင့်အတွက်၊ သင်သည် ၎င်းကိုထည့်သွင်းပြီးပါက 'get-pip.py' ဟုခေါ်သော pip ၏ bootstrap ဗားရှင်းကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပြီး ထည့်သွင်းပါ။ ဒေါင်းလုဒ်လုပ်နိုင်ပါတယ်။ ဒီမှာ.
အဆင့် 2
Python၊ Java၊ C++ သို့မဟုတ် အခြားမည်သည့်အရာအတွက်မဆို သင်၏ပေါင်းစပ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုပတ်ဝန်းကျင်ကိုဖွင့်ပါ။ programming language ကို TensorFlow မှ အသုံးပြုပြီး ပံ့ပိုးပေးသည်။ စာရင်းကို ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။ ဒီမှာ.
ယခု သင်၏လမ်းညွှန်ကို get-pip.py ဖိုင်ပါရှိသော ဖိုင်သို့ ပြောင်းပြီး အမိန့်ကို ရိုက်ထည့်ပါ- py get-pip.py
အဆင့် 3
တပ်ဆင်မှုပြီးသည်နှင့်၊ ရိုးရှင်းစွာ command ကိုရိုက်ထည့်ပါ။ pip install –upgrade tensorflow pip ကိုအသုံးပြု၍ TensorFlow ကိုစတင်ထည့်သွင်းရန်။
ဒါပဲ။ ယခု သင့်တွင် TensorFlow ကို ထည့်သွင်းပြီး အသုံးပြုရန် အသင့်ဖြစ်နေပါပြီ။
Tensorflow ကိုအသုံးပြုခြင်း။
framework ကိုအသုံးပြုရန်၊ အောက်ပါ command ကိုအသုံးပြု၍ စာကြည့်တိုက်ကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်း ထည့်သွင်းပါ။
ယခု သင်သည် 'tf' ညွှန်ကြားချက်ကို စာကြည့်တိုက်၏ မတူညီသော မော်ဂျူးများကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ပါပြီ။ အောက်ဖော်ပြပါသည် TensorFlow မှ AI မော်ဒယ်များကို တင်သွင်းခြင်း၏ ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။
ဒါပဲ! ယခု သင်သည် သင်၏ AI ပရိုဂရမ်များတွင် TensorFlow ကို လွယ်ကူစွာ အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သင့်သည်။
ကောက်ချက်
TensorFlow သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ AI စနစ်များကို ဖန်တီးသည့်နည်းလမ်းကို အမှန်တကယ် တော်လှန်ခဲ့ပြီး အစွမ်းထက်သော လက်တွေ့ကမ္ဘာအသုံးချပရိုဂရမ်များပါရှိသည်။ ML မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းမှ လက်တွေ့အသုံးချခြင်းအထိ TensorFlow သည် ML ပရောဂျက်များကို ဖန်တီးရန်အတွက် ခိုင်မာသောအရင်းအမြစ်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။
သင့်စိတ်ကူးများကို လွယ်ကူစွာ အသက်ဝင်စေမည့် ဤအမြန်လမ်းညွှန်ချက်သည် သင့်အား ကူညီပေးမည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ မှတ်ချက်ကဏ္ဍတွင် ဤဦးဆောင်မူဘောင်နှင့်ပတ်သက်၍ သင့်ထင်မြင်ယူဆချက်များကို ကျွန်ုပ်တို့အား အသိပေးပါ။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave