TensorFlow дахь Eager горим нь програмчлалын интерфэйс бөгөөд машин сургалтын загваруудыг интерактив, динамикаар хөгжүүлэх боломжийг олгодог. Энэ горим нь бодит цагийн санал хүсэлтийг өгч, гүйцэтгэлийн урсгалын харагдах байдлыг сайжруулснаар дибаг хийх процессыг хялбаршуулдаг. Энэ хариултанд бид TensorFlow дээр Eager горим нь дибаг хийхийг хөнгөвчлөх янз бүрийн арга замыг судлах болно.
Юуны өмнө, Eager горим нь хөгжүүлэгчдэд тусдаа сесс шаардлагагүйгээр үйлдлүүдийг бичсэнээр нь шууд гүйцэтгэх боломжийг олгодог. Энэхүү шуурхай гүйцэтгэл нь хэрэглэгчдэд үйл ажиллагаа бүрийн үр дүнг бодит цаг хугацаанд шалгаж, баталгаажуулах боломжийг олгодог. График бүтээх, сессийг гүйцэтгэх хэрэгцээг арилгаснаар Eager горим нь илүү ойлгомжтой програмчлалын туршлагыг бий болгож, алдааг олж засварлахад хялбар болгодог.
Цаашилбал, Eager горим нь таслах цэгийг ашиглах, кодоор дамжих гэх мэт Python-ийн төрөлх дибаг хийх функцийг дэмждэг. Хөгжүүлэгчид гүйцэтгэлийг түр зогсоож, хувьсагч болон тензорын төлөвийг шалгахын тулд кодын тодорхой мөрөнд таслах цэгүүдийг тогтоож болно. Энэхүү чадвар нь программын аль ч цэг дээр гүйцэтгэлийн явцыг хянах, завсрын утгыг шалгах боломжийг хэрэглэгчдэд олгох замаар асуудлыг тодорхойлох, шийдвэрлэхэд ихээхэн тусалдаг.
Eager горимын өөр нэг давуу тал нь Python-ийн дибаг хийх хэрэгслүүдийн өргөн хүрээтэй экосистемийг ашиглах чадвар юм. Хэрэглэгчид TensorFlow кодыг судалж, алдааг олж засварлахын тулд pdb (Python Debugger) эсвэл IDE-д зориулсан дибаг хийгч зэрэг алдартай дибаг хийх санг ашиглаж болно. Эдгээр хэрэгслүүд нь хувьсагчийг шалгах, стекийн ул мөрийн шинжилгээ, нөхцөлт таслах цэг зэрэг функцуудыг хангаж, дибаг хийх цогц туршлагыг идэвхжүүлдэг.
Нэмж дурдахад, Eager горим нь уламжлалт график гүйцэтгэх горимтой харьцуулахад илүү мэдээлэл сайтай, тайлбарлахад хялбар алдааны мэдэгдлүүдийг санал болгодог. TensorFlow үйлдлүүдийг гүйцэтгэх явцад алдаа гарсан тохиолдолд алдааны мэдэгдэлд Python-ийн ул мөрийг багтаасан бөгөөд энэ нь хэрэглэгчийн код дахь алдааны байршлыг яг таг зааж өгдөг. Энэхүү алдааны нарийвчилсан мэдээллүүд нь хөгжүүлэгчдэд алдааг хурдан олж тогтоох, засахад тусалдаг ба дибаг хийхэд зарцуулах хугацааг багасгадаг.
Түүнчлэн, Eager горим нь динамик хяналтын урсгалыг дэмждэг бөгөөд энэ нь нөхцөлт мэдэгдлүүд болон гогцоог TensorFlow тооцоололд шууд ашиглах боломжийг олгодог. Энэ функц нь хэрэглэгчдэд өөр өөр кодын салбаруудыг турших, орлуулагчийн утга, тэжээлийн толь бичиг шаардлагагүйгээр үр дүнг ажиглах боломжийг олгож дибаг хийх процессыг сайжруулдаг. Хүсэлт горим нь танил Python бүтцийг ашиглах боломжийг олгосноор машин сургалтын нарийн төвөгтэй загваруудын талаар дүгнэлт хийх, дибаг хийхэд хялбар болгодог.
Дибаг хийхдээ Eager горимын ашиг тусыг харуулахын тулд жишээг авч үзье. Бид мэдрэлийн сүлжээг сургаж байгаа бөгөөд сургалтын явцад гэнэтийн зан үйлтэй тулгарлаа гэж бодъё. Eager горимын тусламжтайгаар бид сонирхож буй цэг дээр таслах цэгийг тогтоож, сүлжээний жин, хазайлт, градиентийн утгыг шалгаж болно. Эдгээр хувьсагчдыг судалснаар бид тухайн асуудлын талаар ойлголттой болж, загвар эсвэл сургалтын журамдаа шаардлагатай өөрчлөлтүүдийг хийж чадна.
TensorFlow дахь Eager горим нь дибаг хийх процессыг нэн даруй гүйцэтгэх, Python дибаг хийх хэрэгслүүдийг дэмжих, мэдээллийн алдааны мэдээг санал болгох, динамик хяналтын урсгалыг идэвхжүүлэх замаар дибаг хийх процессыг хялбаршуулдаг. Эдгээр функцууд нь хөгжлийн үйл явцын харагдах байдал, харилцан үйлчлэлийг сайжруулж, асуудлыг тодорхойлох, шийдвэрлэхэд хялбар болгодог. Хөгжүүлэгчид "Хүсэл" горимын давуу талыг ашигласнаар дибаг хийх ажлын явцыг хялбарчилж, машин сургалтын бат бөх загваруудын хөгжлийг хурдасгах боломжтой.
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