важным аспектом построения хорошей мл модели является возможность отладки тензора потока кода, если у вас не сходится своих моделей. Традиционные отладчики дотягивают в этом плане, поэтому tfdbg и тензора Совета являются важные навыки в свой инструментарий. В этом, конечно, отладку и мониторинг-тензор потока программы вы узнаете, как тензор потока команд и библиотек, можете настроить обучения функции для отладки программы кроме того, специализированные инструменты, такие как доска тензора tfdbg. Сначала вы идете по тензорному специальные функции потока для отладки кода. Частичный график казни, ТФ.Печати и ТФ.Утверждать заявления, традиционный отладчик Python, и ТФ.py_func, вставляешь любой код на Python в вашем графике расчетов, все отладить графика построение фазы. Далее вы увидите, что специализированные тензора отладчик потока tfdbg работает очень похоже на традиционный отладчик Python, но имеет возможность выйти на сессию.Инструкции для запуска и просмотра состояния вашего графика расчета на каждом шаге. Он также фильтров, таких как has_inf_or_nan, что позволило разорвать вас, в тот момент, ваша модель начинает расходиться. Наконец, тензор Совета показали, что это веб-инструмент, который помогает вам визуализировать ваши расчеты, графика и вид, как управляют потоками через свой код. Кроме того, это может использоваться, чтобы указать на выполнение показателей и текущее состояние программы. После завершения этого курса, Вы будете ближе к контролю потока тензоров на основе оборудования, предоставляет Вам важные инструменты для создания и отладки надежные модели машинного обучения.

DOWNLOAD






turbobit

---