Google-ийн боловсруулсан алдартай машин сургалтын систем болох TensorFlow-тэй ажиллахдаа график дээрх "унжсан хэвлэх зангилаа" гэсэн ойлголтыг ойлгох нь чухал юм. TensorFlow-д машин сургалтын загвар дахь өгөгдлийн урсгал болон үйлдлийн урсгалыг илэрхийлэх тооцооллын графикийг бүтээдэг. График дахь зангилаа нь үйлдлүүдийг, ирмэгүүд нь эдгээр үйлдлүүдийн хоорондох өгөгдлийн хамаарлыг илэрхийлдэг.
Графикийг гүйцэтгэх явцад тензорын утгыг гаргахад "tf.print" үйлдэл гэгддэг хэвлэх цэгийг ашигладаг. Энэ нь ихэвчлэн дибаг хийх зорилгоор ашиглагддаг бөгөөд хөгжүүлэгчид завсрын утгыг шалгаж, загварын явцыг хянах боломжийг олгодог.
Унжсан хэвлэх зангилаа нь график дахь өөр ямар ч зангилаатай холбогдоогүй хэвлэх зангилааг хэлнэ. Энэ нь хэвлэх зангилааны гаралтыг дараагийн үйлдлүүдэд ашиглахгүй гэсэн үг юм. Ийм тохиолдолд хэвлэх мэдэгдлийг гүйцэтгэх боловч түүний гаралт нь графикийн ерөнхий гүйцэтгэлд ямар ч нөлөө үзүүлэхгүй.
График дээр унжсан хэвлэх зангилаа байгаа нь TensorFlow-д ямар ч алдаа, асуудал үүсгэдэггүй. Гэсэн хэдий ч энэ нь сургалтын явцад эсвэл дүгнэлт хийх явцад загварын гүйцэтгэлд нөлөөлж болно. Хэвлэх цэгийг гүйцэтгэх үед санах ой болон тооцооллын хувьд нэмэлт зардал гаргадаг. Энэ нь графикийн гүйцэтгэлийг удаашруулж, ялангуяа том загвар, өгөгдлийн багцтай ажиллах үед.
Унжсан хэвлэх зангилааны гүйцэтгэлд үзүүлэх нөлөөллийг багасгахын тулд тэдгээрийг арилгах эсвэл график дахь бусад зангилаатай зөв холбохыг зөвлөж байна. Энэ нь хэвлэх мэдэгдлүүдийг зөвхөн шаардлагатай үед гүйцэтгэх ба тэдгээрийн гаралтыг дараагийн үйлдлүүдэд ашиглахыг баталгаажуулдаг. Ингэснээр шаардлагагүй тооцоолол, санах ойн хэрэглээнээс зайлсхийж, үр ашиг, хурдыг нэмэгдүүлэх боломжтой.
Унжсан хэвлэх зангилааны тухай ойлголтыг харуулах жишээ энд байна.
python import tensorflow as tf # Create a simple graph with a dangling print node a = tf.constant(5) b = tf.constant(10) c = tf.add(a, b) print_node = tf.print(c) # Execute the graph with tf.Session() as sess: sess.run(print_node)
Энэ жишээн дээр хэвлэх цэг нь график дахь өөр ямар ч үйлдэлтэй холбогдоогүй байна. Тиймээс графикийг гүйцэтгэснээр хэвлэх мэдэгдлийг гүйцэтгэх боловч `c`-ийн утга болон дараагийн үйлдлүүдэд нөлөөлөхгүй.
TensorFlow дахь унжсан хэвлэх зангилаа нь тооцооллын график дахь өөр ямар ч зангилаатай холбогдоогүй хэвлэх үйлдлийг хэлнэ. Хэдийгээр энэ нь алдаа гаргахгүй ч санах ой болон тооцооллын хувьд шаардлагагүй нэмэлт зардлыг оруулснаар загварын гүйцэтгэлд нөлөөлж болно. Графикийг үр дүнтэй гүйцэтгэхийн тулд унжсан хэвлэх зангилааг арилгах эсвэл зөв холбохыг зөвлөж байна.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Текстээс яриа (TTS) гэж юу вэ, энэ нь хиймэл оюун ухаантай хэрхэн ажилладаг вэ?
- Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
- Машины сургалт нь харилцан ярианы тусламж үзүүлж чадах уу?
- TensorFlow тоглоомын талбай гэж юу вэ?
- Том өгөгдлийн багц нь үнэндээ юу гэсэн үг вэ?
- Алгоритмын гиперпараметрийн зарим жишээ юу вэ?
- Ансамблийн сургалт гэж юу вэ?
- Сонгосон машин сургалтын алгоритм тохиромжгүй бол яах вэ, зөвийг нь хэрхэн сонгох вэ?
- Машин сургалтын загвар нь сургалтын явцад хяналт тавих шаардлагатай юу?
- Мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан алгоритмд ашигладаг гол параметрүүд юу вэ?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу