তারিখটা মনে রেখো! গুগল I / O মে 18-20 মে এখনই নিবন্ধন করুন
This page was translated by the Cloud Translation API.
Switch to English

টেনসরফ্লো সম্ভাবনা

টেনসরফ্লো প্রব্যাবিলিটিটি টেনসরফ্লোতে সম্ভাব্য যুক্তি এবং পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের জন্য একটি গ্রন্থাগার। টেনসরফ্লো ইকোসিস্টেমের অংশ হিসাবে, টেনসরফ্লো প্রব্যাবিলিটি গভীর নেটওয়ার্কগুলির সাথে সম্ভাব্য পদ্ধতিগুলির সংহতকরণ, স্বয়ংক্রিয় পার্থক্য ব্যবহার করে গ্রেডিয়েন্ট-ভিত্তিক অনুমিতি এবং হার্ডওয়্যার এক্সিলারেশন (জিপিইউ) এবং বিতরণকৃত গণনা সহ বৃহত ডেটাসেট এবং মডেলগুলির স্কেলিবিলিটি সরবরাহ করে।

টেনসরফ্লো সম্ভাব্যতা দিয়ে শুরু করতে, ইনস্টল গাইডটি দেখুন এবং পাইথন নোটবুক টিউটোরিয়ালগুলি দেখুন

উপাদান

আমাদের সম্ভাব্য মেশিন শেখার সরঞ্জামগুলি নীচে গঠন করা হয়েছে:

স্তর 0: টেনসরফ্লো

সংখ্যাসূচক ক্রিয়াকলাপ - বিশেষত, LinearOperator শ্রেণি ম্যাট্রিক্স-মুক্ত বাস্তবায়ন সক্ষম করে যা দক্ষ গণনার জন্য কোনও নির্দিষ্ট কাঠামো (তির্যক, নিম্ন-স্তরের ইত্যাদি) কাজে লাগাতে পারে। এটি tf.linalg টিম নির্মিত এবং রক্ষণাবেক্ষণ tf.linalg এবং মূল tf.linalg অংশ tf.linalg

স্তর 1: পরিসংখ্যান বিল্ডিং ব্লক

স্তর 2: মডেল বিল্ডিং

  • যৌথ বিতরণ (উদাঃ, tfp.distributions.JointDistributionSequential ): এক বা একাধিক সম্ভবত-আন্তঃনির্ভরশীল বিতরণগুলির উপর যৌথ বিতরণ। JointDistribution সাথে মডেলিংয়ের JointDistribution , এই কোলাবটি দেখুন
  • সম্ভাব্য স্তরসমূহ ( tfp.layers ): tfp.layers স্তরগুলি প্রসারিত করে তাদের প্রতিনিধিত্ব করা ফাংশনগুলির বিষয়ে অনিশ্চয়তার সাথে নিউরাল নেটওয়ার্ক স্তরগুলি।

স্তর 3: সম্ভাব্য অনুমান

টেনসরফ্লো সম্ভাবনা সক্রিয় বিকাশের অধীনে রয়েছে এবং ইন্টারফেসগুলি পরিবর্তিত হতে পারে।

উদাহরণ

নেভিগেশনে তালিকাভুক্ত পাইথন নোটবুক টিউটোরিয়ালগুলি ছাড়াও কয়েকটি উদাহরণ স্ক্রিপ্ট উপলব্ধ রয়েছে:

সমস্যাগুলি প্রতিবেদন করুন

টেনসরফ্লো সম্ভাব্যতা ট্র্যাকার ব্যবহার করে বাগ বা বৈশিষ্ট্যগুলির অনুরোধের প্রতিবেদন করুন।