TensorFlow-д шинэ загварын прототип хийхдээ олон тооны давуу тал, дидактик үнэ цэнийн улмаас хүсэл эрмэлзэлтэй гүйцэтгэлийг идэвхжүүлэхийг зөвлөж байна. Eager execution нь TensorFlow-ийн горим бөгөөд үйл ажиллагааг шууд үнэлж, илүү ойлгомжтой, интерактив хөгжүүлэлтийн туршлагыг идэвхжүүлдэг. Энэ горимд TensorFlow үйлдлүүд дуудагдсан даруйдаа гүйцэтгэгдэж, тооцооллын график байгуулж, тусад нь ажиллуулах шаардлагагүй.
Прототип хийх явцад хүсэл эрмэлзэлтэй гүйцэтгэлийг идэвхжүүлэх гол давуу талуудын нэг нь үйлдлүүдийг гүйцэтгэх, завсрын үр дүнд шууд хандах чадвар юм. Энэ нь дибаг хийх, алдааг тодорхойлоход тустай, учир нь хөгжүүлэгчид орлуулагч эсвэл сесс ажиллуулах шаардлагагүйгээр кодын аль ч цэг дээр утгыг шалгаж хэвлэх боломжтой. Тусдаа сесс хийх хэрэгцээг арилгаснаар хүсэл эрмэлзэлтэй гүйцэтгэл нь илүү байгалийн болон Pytonic програмчлалын интерфэйсийг хангаж, туршилт хийхэд хялбар, илүү хурдан давталт хийх боломжийг олгодог.
Түүнчлэн, хүсэл эрмэлзэлтэй гүйцэтгэл нь динамик хяналтын урсгалыг идэвхжүүлж, if-else нөхцөл, гогцоо зэрэг Python хяналтын урсгалын мэдэгдлийг дэмждэг. Энэхүү уян хатан байдал нь нарийн төвөгтэй загваруудтай ажиллах эсвэл тусгай сургалтын гогцоонуудыг хэрэгжүүлэхэд онцгой ач холбогдолтой юм. Хөгжүүлэгчид нөхцөлт мэдэгдлийг хялбархан нэгтгэж, хяналтын урсгалын графикийг тодорхой байгуулах шаардлагагүйгээр өгөгдлийн багцыг давтах боломжтой. Энэ нь янз бүрийн загварын архитектур, сургалтын стратегитай туршилт хийх үйл явцыг хялбарчилж, эцэст нь илүү хурдан хөгжлийн мөчлөгт хүргэдэг.
Хүссэн гүйцэтгэлийн бас нэг давуу тал бол Python-ийн дибаг хийх хэрэгсэл, номын сантай саадгүй нэгтгэх явдал юм. Хөгжүүлэгчид Python-ийн pdb гэх мэт төрөлхийн дибаг хийх чадамжийн хүчийг ашиглан кодыг нь дамжиж, таслах цэгүүдийг тогтоож, хувьсагчдыг интерактив байдлаар шалгах боломжтой. Энэхүү танин мэдэхүйн түвшин нь прототип хийх үе шатанд тулгарч буй асуудлуудыг тодорхойлох, шийдвэрлэхэд ихээхэн тусалж, хөгжлийн үйл явцын ерөнхий үр ашиг, бүтээмжийг нэмэгдүүлэхэд тусалдаг.
Цаашилбал, хүсэл эрмэлзэлтэй гүйцэтгэл нь алдааны нэн даруй тайлагнаж, кодчиллын алдааг тодорхойлж, засахад хялбар болгодог. Алдаа гарсан тохиолдолд TensorFlow нь алдааг үүсгэсэн кодын тодорхой мөрийг багтаасан дэлгэрэнгүй алдааны мессеж бүхий онцгой тохиолдлыг шууд гаргаж чадна. Энэхүү бодит цагийн санал хүсэлт нь хөгжүүлэгчдэд асуудлыг хурдан тодорхойлж, шийдвэрлэх боломжийг олгож, дибаг хийх, алдааг олж засварлахад хүргэдэг.
Хүсэл эрмэлзэлтэй гүйцэтгэлийг идэвхжүүлэхийн ач холбогдлыг харуулахын тулд дараах жишээг авч үзье. Бид TensorFlow ашиглан дүрс ангилахын тулд конволюцийн мэдрэлийн сүлжээний (CNN) прототип хийж байна гэж бодъё. Хүсэл эрмэлзэлтэй гүйцэтгэлийг идэвхжүүлснээр бид CNN-ийн давхарга бүрээр бүтээгдсэн завсрын функцүүдийн газрын зургийг хялбархан дүрсэлж чадна. Энэхүү дүрслэл нь сүлжээний үйл ажиллагааг ойлгох, болзошгүй асуудлуудыг тодорхойлох, загварын архитектурыг нарийн тохируулахад тусалдаг.
TensorFlow-д шинэ загварын прототип хийхдээ хүсэл эрмэлзэлтэй гүйцэтгэлийг идэвхжүүлэх нь олон давуу талыг санал болгодог. Энэ нь үйлдлүүдийн шуурхай үнэлгээг өгч, дибаг хийх, алдааг тодорхойлох ажлыг хөнгөвчлөх, динамик хяналтын урсгалыг дэмжих, Python-ийн дибаг хийх хэрэгслүүдтэй саадгүй нэгтгэх, алдааны бодит цаг хугацаанд мэдээлэх боломжийг олгодог. Эдгээр давуу талыг ашигласнаар хөгжүүлэгчид загварчлалын үйл явцыг хурдасгаж, илүү үр дүнтэй давтаж, эцэст нь илүү бат бөх, үнэн зөв загваруудыг боловсруулж чадна.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Хэрхэн оруулах давхаргыг ашиглан үгсийг вектор болгон дүрслэх графикт тохирох тэнхлэгүүдийг автоматаар хуваарилах вэ?
- CNN-д хамгийн их нөөц бүрдүүлэх зорилго юу вэ?
- Хувирмал мэдрэлийн сүлжээ (CNN) дахь шинж чанарыг задлах процессыг дүрсийг танихад хэрхэн ашигладаг вэ?
- TensorFlow.js дээр ажиллаж байгаа машин сургалтын загваруудад асинхрон сургалтын функцийг ашиглах шаардлагатай юу?
- TensorFlow Keras Tokenizer API үгийн хамгийн их тооны параметр хэд вэ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API-г хамгийн түгээмэл үгсийг олоход ашиглаж болох уу?
- TOCO гэж юу вэ?
- Машин сургалтын загвар дахь хэд хэдэн эрин үе ба загварыг ажиллуулахаас урьдчилан таамаглах нарийвчлалын хооронд ямар хамааралтай вэ?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын API-тай хөрш зэргэлдээх багц нь байгалийн график өгөгдөл дээр суурилсан сургалтын нэмэгдүүлсэн мэдээллийн багц үүсгэдэг үү?
- TensorFlow-ийн мэдрэлийн бүтэцтэй сургалтын програмын хөршүүдийн API гэж юу вэ?
Бусад асуулт, хариултыг EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals-аас үзнэ үү