āϟ⧁āϞāϏ

TensorFlow āĻ“āϝāĻŧāĻžāĻ°ā§āĻ•āĻĢā§āϞ⧋āϕ⧇ āϏāĻŽāĻ°ā§āĻĨāύ āĻāĻŦāĻ‚ āĻ¤ā§āĻŦāϰāĻžāĻ¨ā§āĻŦāĻŋāϤ āĻ•āϰāĻžāϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āϏāϰāĻžā§āϜāĻžāĻŽāϗ⧁āϞāĻŋ āĻ…āĻ¨ā§āĻŦ⧇āώāĻŖ āĻ•āϰ⧁āύāĨ¤

āϕ⧋āϞāĻžāĻŦ

Colaboratory āĻšāϞ āĻāĻ•āϟāĻŋ āĻŦāĻŋāύāĻžāĻŽā§‚āĻ˛ā§āϝ⧇āϰ Jupyter āύ⧋āϟāĻŦ⧁āĻ• āĻĒāϰāĻŋāĻŦ⧇āĻļ āϝāĻžāϰ āϕ⧋āύ⧋ āϏ⧇āϟāφāĻĒ⧇āϰ āĻĒā§āϰāϝāĻŧā§‹āϜāύ āύ⧇āχ āĻāĻŦāĻ‚ āĻāϟāĻŋ āϏāĻŽā§āĻĒā§‚āĻ°ā§āĻŖāϰ⧂āĻĒ⧇ āĻ•ā§āϞāĻžāωāĻĄā§‡ āϚāϞ⧇, āϝāĻž āφāĻĒāύāĻžāϕ⧇ āĻāĻ• āĻ•ā§āϞāĻŋāϕ⧇ āφāĻĒāύāĻžāϰ āĻŦā§āϰāĻžāωāϜāĻžāϰ⧇ TensorFlow āϕ⧋āĻĄ āϚāĻžāϞāĻžāύ⧋āϰ āĻ…āύ⧁āĻŽāϤāĻŋ āĻĻ⧇āϝāĻŧāĨ¤

āĻ­āĻŋāĻœā§āϝ⧁āϝāĻŧāĻžāϞ āĻŦā§āϞāĻ•

I/O āĻĄāĻŋāĻ­āĻžāχāϏ, āĻŽāĻĄā§‡āϞ, āĻĄā§‡āϟāĻž āĻ…āĻ—āĻŽā§‡āĻ¨ā§āĻŸā§‡āĻļāύ, āĻāĻŽāύāĻ•āĻŋ Colab āϕ⧋āĻĄāϕ⧇ āĻĒ⧁āύāϰāĻžāϝāĻŧ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰāϝ⧋āĻ—ā§āϝ āĻŦāĻŋāĻ˛ā§āĻĄāĻŋāĻ‚ āĻŦā§āϞāĻ• āĻšāĻŋāϏ⧇āĻŦ⧇ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰ āĻ•āϰ⧇ ML āĻ“āϝāĻŧāĻžāĻ°ā§āĻ•āĻĢā§āϞ⧋ āĻĒā§āϰ⧋āĻŸā§‹āϟāĻžāχāĻĒ āĻ•āϰāĻžāϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āĻāĻ•āϟāĻŋ āĻ­āĻŋāĻœā§āϝ⧁āϝāĻŧāĻžāϞ āϕ⧋āĻĄāĻŋāĻ‚ āĻ“āϝāĻŧ⧇āĻŦ āĻĢā§āϰ⧇āĻŽāĻ“āϝāĻŧāĻžāĻ°ā§āĻ•āĨ¤

āĻŸā§‡āύāϏāϰāĻŦā§‹āĻ°ā§āĻĄ

āĻŸā§‡āύāϏāϰāĻĢā§āϞ⧋ āĻĒā§āϰ⧋āĻ—ā§āϰāĻžāĻŽāϗ⧁āϞāĻŋ āĻŦā§‹āĻāĻž, āĻĄāĻŋāĻŦāĻžāĻ— āĻāĻŦāĻ‚ āĻ…āĻĒā§āϟāĻŋāĻŽāĻžāχāϜ āĻ•āϰāĻžāϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āĻ­āĻŋāĻœā§āϝ⧁āϝāĻŧāĻžāϞāĻžāχāĻœā§‡āĻļāύ āϟ⧁āϞāϗ⧁āϞāĻŋāϰ āĻāĻ•āϟāĻŋ āĻ¸ā§āϝ⧁āϟ⧎

āĻ•āĻŋ-āχāĻĢ āϟ⧁āϞ

āĻŽā§‡āĻļāĻŋāύ āϞāĻžāĻ°ā§āύāĻŋāĻ‚ āĻŽāĻĄā§‡āϞ⧇āϰ āϕ⧋āĻĄ-āĻŽā§āĻ•ā§āϤ āĻ…āύ⧁āϏāĻ¨ā§āϧāĻžāύ⧇āϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āĻāĻ•āϟāĻŋ āϟ⧁āϞ, āĻŽāĻĄā§‡āϞ āĻŦā§‹āĻāĻžāϰ, āĻĄāĻŋāĻŦāĻžāĻ—āĻŋāĻ‚ āĻāĻŦāĻ‚ āĻ¨ā§āϝāĻžāĻ¯ā§āϝāϤāĻžāϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āĻĻāϰāĻ•āĻžāϰ⧀āĨ¤ TensorBoard āĻāĻŦāĻ‚ jupyter āĻŦāĻž colab āύ⧋āϟāĻŦ⧁āϕ⧇ āĻĒāĻžāĻ“āϝāĻŧāĻž āϝāĻžāϝāĻŧāĨ¤

āĻāĻŽāĻāϞ āĻĒāĻžāϰāĻĢ

āĻāĻŽāĻāϞ āϏāĻĢā§āϟāĻ“āϝāĻŧā§āϝāĻžāϰ āĻĢā§āϰ⧇āĻŽāĻ“āϝāĻŧāĻžāĻ°ā§āĻ•, āĻāĻŽāĻāϞ āĻšāĻžāĻ°ā§āĻĄāĻ“āϝāĻŧā§āϝāĻžāϰ āĻāĻ•ā§āϏāĻŋāϞāĻžāϰ⧇āϟāϰ āĻāĻŦāĻ‚ āĻāĻŽāĻāϞ āĻ•ā§āϞāĻžāωāĻĄ āĻĒā§āĻ˛ā§āϝāĻžāϟāĻĢāĻ°ā§āĻŽā§‡āϰ āĻ•āĻžāĻ°ā§āϝāĻ•ā§āώāĻŽāϤāĻž āĻĒāϰāĻŋāĻŽāĻžāĻĒ⧇āϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āĻāĻ•āϟāĻŋ āĻŦāĻŋāĻ¸ā§āϤ⧃āϤ āĻāĻŽāĻāϞ āĻŦ⧇āĻžā§āϚāĻŽāĻžāĻ°ā§āĻ• āĻ¸ā§āϝ⧁āϟāĨ¤

āĻāĻ•ā§āϏāĻāϞāĻ

XLA (āĻ…ā§āϝāĻžāĻ•ā§āϏāĻŋāϞāĻžāϰ⧇āĻŸā§‡āĻĄ āϞāĻŋāύāĻŋāϝāĻŧāĻžāϰ āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻœā§‡āĻŦā§āϰāĻž) āĻšāϞ āϞāĻŋāύāĻŋāϝāĻŧāĻžāϰ āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻœā§‡āĻŦāϰāĻžāϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āĻāĻ•āϟāĻŋ āĻĄā§‹āĻŽā§‡āύ-āύāĻŋāĻ°ā§āĻĻāĻŋāĻˇā§āϟ āĻ•āĻŽā§āĻĒāĻžāχāϞāĻžāϰ āϝāĻž āĻŸā§‡āύāϏāϰāĻĢā§āϞ⧋ āĻ—āĻŖāύāĻžāϕ⧇ āĻ…āĻĒā§āϟāĻŋāĻŽāĻžāχāϜ āĻ•āϰ⧇āĨ¤ āĻĢāϞāĻžāĻĢāϞāϗ⧁āϞāĻŋ āĻšāϞ āĻ—āϤāĻŋ, āĻŽā§‡āĻŽāϰāĻŋ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰ āĻāĻŦāĻ‚ āϏāĻžāĻ°ā§āĻ­āĻžāϰ āĻāĻŦāĻ‚ āĻŽā§‹āĻŦāĻžāχāϞ āĻĒā§āĻ˛ā§āϝāĻžāϟāĻĢāĻ°ā§āĻŽā§‡ āĻŦāĻšāύāϝ⧋āĻ—ā§āϝāϤāĻžāϰ āωāĻ¨ā§āύāϤāĻŋāĨ¤

āĻŸā§‡āύāϏāϰāĻĢā§āϞ⧋ āϖ⧇āϞāĻžāϰ āĻŽāĻžāĻ 

āφāĻĒāύāĻžāϰ āĻŦā§āϰāĻžāωāϜāĻžāϰ⧇ āĻāĻ•āϟāĻŋ āύāĻŋāωāϰāĻžāϞ āύ⧇āϟāĻ“āϝāĻŧāĻžāĻ°ā§āϕ⧇āϰ āϏāĻžāĻĨ⧇ āϟāĻŋāĻ™ā§āĻ•āĻžāϰ āĻ•āϰ⧁āύāĨ¤ āϚāĻŋāĻ¨ā§āϤāĻž āĻ•āϰāĻŦ⧇āύ āύāĻž, āφāĻĒāύāĻŋ āĻāϟāĻŋ āĻ­āĻžāĻ™āϤ⧇ āĻĒāĻžāϰāĻŦ⧇āύ āύāĻžāĨ¤

TPU āĻ—āĻŦ⧇āώāĻŖāĻž āĻŽā§‡āϘ

āϟāĻŋāĻĒāĻŋāχāω āϰāĻŋāϏāĻžāĻ°ā§āϚ āĻ•ā§āϞāĻžāωāĻĄ (āϟāĻŋāφāϰāϏāĻŋ) āĻĒā§āϰ⧋āĻ—ā§āϰāĻžāĻŽ āĻ—āĻŦ⧇āώāĻ•āĻĻ⧇āϰ 1,000 āϟāĻŋāϰāĻ“ āĻŦ⧇āĻļāĻŋ āĻ•ā§āϞāĻžāωāĻĄ āϟāĻŋāĻĒāĻŋāχāω-āĻāϰ āĻ•ā§āϞāĻžāĻ¸ā§āϟāĻžāϰ⧇ āĻ…ā§āϝāĻžāĻ•ā§āϏ⧇āϏ⧇āϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āφāĻŦ⧇āĻĻāύ āĻ•āϰāϤ⧇ āϏāĻ•ā§āώāĻŽ āĻ•āϰ⧇ āϝāĻžāϤ⧇ āϤāĻžāϰāĻž āĻ—āĻŦ⧇āώāĻŖāĻžāϰ āĻ…āĻ—ā§āϰāĻ—āϤāĻŋāϰ āĻĒāϰāĻŦāĻ°ā§āϤ⧀ āϤāϰāĻ™ā§āĻ—āϕ⧇ āĻ¤ā§āĻŦāϰāĻžāĻ¨ā§āĻŦāĻŋāϤ āĻ•āϰāϤ⧇ āϏāĻšāĻžāϝāĻŧāϤāĻž āĻ•āϰ⧇āĨ¤

āĻāĻŽāĻāϞāφāχāφāϰ

āĻāĻ•āϟāĻŋ āύāϤ⧁āύ āĻŽāĻ§ā§āϝāĻŦāĻ°ā§āϤ⧀ āωāĻĒāĻ¸ā§āĻĨāĻžāĻĒāύāĻž āĻāĻŦāĻ‚ āĻ•āĻŽā§āĻĒāĻžāχāϞāĻžāϰ āĻ•āĻžāĻ āĻžāĻŽā§‹āĨ¤