TensorFlow графикийн гол сорилт нь түүний хөдөлгөөнгүй шинж чанарт оршдог бөгөөд энэ нь уян хатан байдлыг хязгаарлаж, интерактив хөгжлийг саатуулдаг. Уламжлалт график горимд TensorFlow нь тухайн загварын үйл ажиллагаа, хамаарлыг харуулсан тооцооллын графикийг бүтээдэг. График дээр суурилсан энэхүү арга нь оновчлол, хуваарилагдсан гүйцэтгэл зэрэг давуу талуудыг санал болгодог ч энэ нь тодорхой ажлуудад, ялангуяа машин сургалтын хөгжүүлэлтийн прототип, дибаг хийх үе шатанд төвөгтэй байж болно.
Энэхүү сорилтыг шийдвэрлэхийн тулд TensorFlow нь шаардлагатай програмчлал болон үйлдлүүдийг шууд гүйцэтгэх боломжийг олгодог Eager горимыг нэвтрүүлсэн. Eager горимд TensorFlow үйлдлүүд дуудагдсан даруйдаа гүйцэтгэгдэж, тооцооллын график үүсгэх, ажиллуулах шаардлагагүй болно. Энэ горим нь уламжлалт програмчлалын хэлтэй адил илүү ойлгомжтой, интерактив хөгжүүлэлтийн туршлагыг бий болгодог.
Eager горим нь уламжлалт график горимоос хэд хэдэн давуу талтай. Нэгдүгээрт, энэ нь динамик хяналтын урсгалыг бий болгож, статик графикт амархан илэрхийлэгддэггүй гогцоо, нөхцөл болон бусад хяналтын бүтцийг ашиглах боломжийг олгодог. Энэ уян хатан байдал нь нөхцөлт салбарлах эсвэл давтагдах тооцоолол шаарддаг нарийн төвөгтэй загваруудыг боловсруулахад онцгой ач холбогдолтой юм.
Хоёрдугаарт, Eager горим нь дибаг хийх, алдаа засах ажлыг хялбаршуулдаг. Хөгжүүлэгчид Python-ийн pdb гэх мэт төрөлхийн дибаг хийх хэрэгслийг ашиглан кодыг дамжиж, завсрын үр дүнг шалгах боломжтой. Энэхүү дибаг хийх хялбар байдал нь хөгжүүлэлтийн хугацааг эрс багасгаж, кодын чанарыг сайжруулж чадна.
Цаашилбал, Eager горим нь илүү энгийн бөгөөд ойлгомжтой програмчлалын хэв маягийг дэмждэг. Хөгжүүлэгчид Python-ийн баялаг экосистемийн сангууд болон хэрэгслүүдийг TensorFlow үйлдлийн тусламжтайгаар тусгай боодол, интерфейс шаардлагагүйгээр шууд ашиглах боломжтой. Энэхүү Python экосистемтэй нэгдэх нь бүтээмжийг дээшлүүлж, TensorFlow-ийг бусад номын сан, фреймворктой тасралтгүй нэгтгэх боломжийг олгодог.
Эдгээр давуу талуудыг үл харгалзан Eager горим нь томоохон хэмжээний үйлдвэрлэлийг байрлуулахад үргэлж хамгийн үр дүнтэй сонголт биш байж болохыг анхаарах нь чухал юм. График горим нь график эмхэтгэх, хуваарилагдсан гүйцэтгэл зэрэг оновчлол, гүйцэтгэлийн давуу талыг санал болгодог хэвээр байна. Тиймээс төслийн тодорхой шаардлагыг үнэлж, зохих горимыг сонгохыг зөвлөж байна.
TensorFlow графикийн гол сорилт нь уян хатан байдлыг хязгаарлаж, интерактив хөгжилд саад учруулж болох статик шинж чанар юм. Хүсэл эрмэлзэлтэй горим нь зайлшгүй шаардлагатай програмчлалыг идэвхжүүлж, үйлдлүүдийг шууд гүйцэтгэх замаар энэхүү сорилтыг шийддэг. Энэ нь динамик хяналтын урсгалыг хангаж, дибаг хийхийг хялбарчилж, илүү байгалийн програмчлалын хэв маягийг дэмждэг. Гэсэн хэдий ч, тодорхой төсөлд тохирох горимыг сонгохдоо Eager горим болон уламжлалт график горимын хоорондын зөрүүг авч үзэх нь чухал юм.
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