TensorFlow-д Eager горим нь үйлдлүүдийг шууд гүйцэтгэх боломжийг олгодог функц бөгөөд кодыг дибаг хийх, ойлгоход хялбар болгодог. Eager горимыг идэвхжүүлсэн үед TensorFlow үйлдлүүд нь ердийн Python кодын адил дуудагдсан байдлаараа хийгдэнэ. Нөгөө талаас, Eager горим идэвхгүй болсон үед TensorFlow үйлдлүүд график хэлбэрээр хийгдэх бөгөөд үүнийг гүйцэтгэхийн өмнө эмхэтгэж, оновчтой болгодог.
Eager горимыг идэвхжүүлсэн болон идэвхжүүлээгүй кодыг ажиллуулах гол ялгаа нь гүйцэтгэлийн загвар болон тэдний санал болгож буй давуу талуудад оршдог. Тэдний шинж чанар, үр дагаврыг ойлгохын тулд горим бүрийн нарийн ширийнийг авч үзье.
1. Хүсэл эрмэлзлийн горим идэвхжсэн:
– Шууд гүйцэтгэх: TensorFlow үйлдлүүд нь ердийн Python кодтой адил дуудагдсан даруйд гүйцэтгэгдэнэ. Энэ нь дибаг хийхэд хялбар, үйл ажиллагааны үр дүнгийн талаар хурдан хариу өгөх боломжийг олгодог.
– Динамик удирдлагын урсгал: Хүсэлттэй горим нь гогцоо, нөхцөл гэх мэт динамик хяналтын урсгалын бүтцийг дэмждэг бөгөөд энэ нь нарийн төвөгтэй загвар, алгоритм бичихэд хялбар болгодог.
– Python интеграцчилал: Хүсэлттэй горим нь Python-той саадгүй нэгдэж, Python өгөгдлийн бүтцийг ашиглах, TensorFlow үйлдлийн доторх урсгалыг хянах боломжийг олгодог.
– Загвар бүтээхэд хялбар: Хүсэлттэй горимын тусламжтайгаар та үйлдлийн үр дүнг бодит цаг хугацаанд харах боломжтой тул илүү ойлгомжтой, интерактив аргаар загвар бүтээх боломжтой.
Eager горимыг идэвхжүүлсэн кодын жишээ энд байна:
python import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() x = tf.constant(2) y = tf.constant(3) z = x + y print(z)
2. Хүсэл эрмэлзлийн горим идэвхгүй болсон:
– Графикийн гүйцэтгэл: TensorFlow үйлдлүүд нь график дотор хийгддэг бөгөөд үүнийг гүйцэтгэхийн өмнө эмхэтгэж, оновчтой болгодог. Энэ нь ялангуяа том өгөгдлийн багц эсвэл нарийн төвөгтэй загвартай ажиллах үед үр дүнтэй гүйцэтгэх боломжийг олгодог.
– График оновчлол: TensorFlow нь гүйцэтгэлийг сайжруулахын тулд үйлдлүүдийг нэгтгэж, оновчтой болгох замаар графикийг оновчтой болгож чадна.
– Түгээмэл гүйцэтгэл: TensorFlow нь графикийн гүйцэтгэлийг олон төхөөрөмж эсвэл машинд хуваарилж, зэрэгцээ боловсруулалт, том өгөгдлийн багц болгон масштаблах боломжийг олгодог.
– Байрлуулалт: Хүсэлттэй горимыг идэвхгүй болгосон загваруудыг үйлдвэрлэлийн орчинд хялбархан байрлуулж болно, учир нь графикийг анхны кодгүйгээр цувуулж, ачаалах боломжтой.
Eager горимыг идэвхгүй болгосон кодын жишээ энд байна:
python import tensorflow as tf x = tf.constant(2) y = tf.constant(3) z = tf.add(x, y) with tf.Session() as sess: print(sess.run(z))
TensorFlow-д идэвхжүүлсэн Eager горимтой кодыг ажиллуулах нь нэн даруй гүйцэтгэх, динамик хяналтын урсгал, хялбар загвар бүтээх боломжийг олгодог бол Eager горимыг идэвхгүй болгосон кодыг ажиллуулах нь график гүйцэтгэл, оновчлол, хуваарилагдсан гүйцэтгэл болон байршуулах чадварыг идэвхжүүлдэг.
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