সাহায্য Kaggle উপর TensorFlow সঙ্গে গ্রেট বেরিয়ার রিফ রক্ষা চ্যালেঞ্জ যোগদান

স্থাপন

tensorflow_hub ইনস্টল করা হচ্ছে

tensorflow_hub গ্রন্থাগার ইনস্টল করা যাবে TensorFlow 1 এবং TensorFlow 2. পাশাপাশি আমরা সুপারিশ করছি যে নতুন ব্যবহারকারীদের সরাসরি TensorFlow 2 শুরু, এবং বর্তমান ব্যবহারকারীদের এটি আপগ্রেড করুন।

TensorFlow 2 এর সাথে ব্যবহার করুন

ব্যবহারের পিপ থেকে TensorFlow 2 ইনস্টল যথারীতি। (জিপিইউ সমর্থনের বিষয়ে অতিরিক্ত নির্দেশাবলীর জন্য সেখানে দেখুন।) তারপর বর্তমান সংস্করণ ইনস্টল tensorflow-hub (0.5.0 অথবা ঊর্ধ্বতন সংস্করণ হতে হবে) পাশে।

$ pip install "tensorflow>=2.0.0"
$ pip install --upgrade tensorflow-hub

TensorFlow Hub-এর TF1-শৈলী API TensorFlow 2-এর v1 সামঞ্জস্যপূর্ণ মোডের সাথে কাজ করে।

TensorFlow 1 এর সাথে লিগ্যাসি ব্যবহার

TensorFlow 1.15 এখনও দ্বারা সমর্থিত TensorFlow 1.x একমাত্র সংস্করণ tensorflow_hub (মুক্তি 0.11.0 হিসাবে) গ্রন্থাগার। টেনসরফ্লো 1.15 টিএফ1-সামঞ্জস্যপূর্ণ আচরণে ডিফল্ট কিন্তু টেনসরফ্লো হাবের TF2-স্টাইল API-এর কিছু ব্যবহারের অনুমতি দেওয়ার জন্য হুডের নীচে অনেক TF2 বৈশিষ্ট্য রয়েছে।

$ pip install "tensorflow>=1.15,<2.0"
$ pip install --upgrade tensorflow-hub

প্রাক-রিলিজ সংস্করণ ব্যবহার

পিপ প্যাকেজ tf-nightly এবং tf-hub-nightly স্বয়ংক্রিয়ভাবে GitHub উপর সোর্স কোড থেকে কোন মুক্তির পরীক্ষাটি আগে থেকেই রয়েছে। এটি ডেভেলপার-দের ছাড়া সর্বশেষ কোড চেষ্টা করতে দেয় উৎস থেকে বিল্ডিং

$ pip install tf-nightly
$ pip install --upgrade tf-hub-nightly

পরবর্তী পদক্ষেপ