Хүсэл эрмэлзэлтэй горим нь TensorFlow-ийн хүчирхэг функц бөгөөд хиймэл оюун ухааны чиглэлээр програм хангамж боловсруулахад хэд хэдэн давуу талыг өгдөг. Энэ горим нь үйлдлүүдийг нэн даруй гүйцэтгэх боломжийг олгодог бөгөөд кодын дибаг хийх, ойлгоход хялбар болгодог. Энэ нь илүү интерактив, ойлгомжтой програмчлалын туршлагыг бий болгож, хөгжүүлэгчдэд хурдан давтаж, өөр өөр санааг туршиж үзэх боломжийг олгодог.
Eager горимыг ашиглах гол давуу талуудын нэг нь үйлдлүүдийг дуудагдсан даруйд нь гүйцэтгэх чадвар юм. Энэ нь тооцооллын график байгуулж, тусад нь ажиллуулах шаардлагагүй болно. Үйлдлүүдийг идэвхтэй хийснээр хөгжүүлэгчид завсрын үр дүнг хялбархан шалгаж чаддаг бөгөөд энэ нь нарийн төвөгтэй загваруудыг дибаг хийхэд онцгой ач холбогдолтой юм. Жишээлбэл, тэд тодорхой үйлдлийн гаралтыг хэвлэх эсвэл гүйцэтгэлийн аль ч үед тензорын хэлбэр, утгыг шалгаж болно.
Eager горимын өөр нэг давуу тал нь динамик хяналтын урсгалыг дэмждэг. Уламжлалт TensorFlow-д удирдлагын урсгалыг tf.cond эсвэл tf.while_loop гэх мэт бүтцийг ашиглан статик байдлаар тодорхойлдог. Гэсэн хэдий ч Eager горимд if-else болон for-loops гэх мэт хяналтын урсгалын мэдэгдлийг Python кодонд шууд ашиглаж болно. Энэ нь илүү уян хатан, илэрхийлэлтэй загвар архитектурыг бий болгож, нарийн төвөгтэй алгоритмуудыг хэрэгжүүлэх, янз бүрийн оролтын хэмжээг зохицуулахад хялбар болгодог.
Eager горим нь байгалийн Pythonic програмчлалын туршлагыг өгдөг. Хөгжүүлэгчид Python-ийн үндсэн хяналтын урсгал болон өгөгдлийн бүтцийг TensorFlow үйлдлийн тусламжтайгаар саадгүй ашиглах боломжтой. Энэ нь Python-ийн танил байдал, илэрхийлэлийг ашиглан кодыг илүү уншигдах, хадгалах боломжтой болгодог. Жишээлбэл, хөгжүүлэгчид жагсаалтын ойлголт, толь бичиг болон бусад Python хэлц үгсийг ашиглан тензоруудыг удирдах, нарийн төвөгтэй загваруудыг бүтээх боломжтой.
Цаашилбал, Eager горим нь илүү хурдан загварчлал, туршилтыг хөнгөвчилдөг. Үйлдлүүдийг нэн даруй гүйцэтгэх нь хөгжүүлэгчдэд загвараа хурдан давтаж, өөр өөр санаануудыг туршиж үзэх боломжийг олгодог. Тэд тооцооллын графикийг дахин бүтээх, сургалтын үйл явцыг дахин эхлүүлэх шаардлагагүйгээр кодыг өөрчилж, үр дүнг шууд харах боломжтой. Энэхүү хурдан эргэх холбоо нь хөгжлийн мөчлөгийг хурдасгаж, машин сургалтын төслүүдэд илүү хурдан ахиц гаргах боломжийг олгодог.
Хиймэл оюун ухааны салбарт програм хангамж боловсруулахад TensorFlow-д Eager горимыг ашиглах нь олон талын ашиг тустай. Энэ нь үйлдлүүдийг нэн даруй гүйцэтгэж, дибаг хийх, завсрын үр дүнг шалгахад хялбар болгодог. Энэ нь динамик хяналтын урсгалыг дэмжиж, илүү уян хатан, илэрхий загварын архитектурыг бий болгох боломжийг олгодог. Энэ нь байгалийн Pytonic програмчлалын туршлагыг санал болгож, кодын уншигдах, засвар үйлчилгээ хийх чадварыг сайжруулдаг. Эцэст нь, энэ нь илүү хурдан загварчлал, туршилтыг хөнгөвчилж, машин сургалтын төслүүдэд илүү хурдан ахиц гаргах боломжийг олгодог.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах:
- 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?
- Хүсэл эрмэлзэлтэй горим нь TensorFlow-ийн тархсан тооцооллын функцийг саатуулдаг уу?
- Google үүлэн шийдлүүдийг том өгөгдөлтэй ML загварыг илүү үр дүнтэй сургах үүднээс тооцоололыг хадгалах сангаас салгахад ашиглаж болох уу?
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) нь загварын сургалт дууссаны дараа нөөцийг автоматаар олж авах, тохируулах, мөн нөөцийг зогсоохыг санал болгодог уу?
- Машин сургалтын загваруудыг дур зоргоороо том өгөгдлийн багц дээр ямар ч саадгүй сургах боломжтой юу?
- CMLE-г ашиглах үед хувилбар үүсгэхэд экспортлогдсон загварын эх сурвалжийг зааж өгөх шаардлагатай юу?
- CMLE нь Google Cloud хадгалах сангийн датаг уншиж, дүгнэлт гаргахдаа тусгайлан бэлтгэгдсэн загварыг ашиглаж чадах уу?
- Tensorflow-ийг гүн мэдрэлийн сүлжээг (DNN) сургах, дүгнэлт хийхэд ашиглаж болох уу?
Бусад асуулт, хариултыг "Machine Learning-д ахиц дэвшил" хэсгээс үзнэ үү