Еагер моде у ТенсорФлов-у је програмски интерфејс који омогућава тренутно извршавање операција, што олакшава отклањање грешака и разумевање кода. Међутим, постоји неколико недостатака коришћења Еагер режима у поређењу са редовним ТенсорФлов-ом са онемогућеним Еагер режимом. У овом одговору ћемо детаљно истражити ове недостатке.
Један од главних недостатака Еагер режима је његов потенцијални утицај на перформансе. Када је Еагер режим омогућен, ТенсорФлов не оптимизује извршење операција тако ефикасно као у режиму графика. Ово може довести до споријег времена извршења, посебно за сложене моделе и велике скупове података. У режиму графа, ТенсорФлов може применити различите оптимизације, као што су константно савијање и фузија рада, што може значајно побољшати перформансе. Онемогућавање Еагер режима омогућава ТенсорФлов-у да у потпуности искористи предности ових оптимизација, што резултира бржим временом извршења.
Још један недостатак Еагер режима је његова ограничена подршка за дистрибуирану обуку. У сценаријима дистрибуиране обуке, где се више уређаја или машина користи за обуку модела, Еагер режим можда неће обезбедити исти ниво скалабилности и ефикасности као режим графа. ТенсорФлов-ове дистрибуиране функције за обуку, као што су сервери параметара и паралелизам података, првенствено су дизајнирани за режим графа. Стога, ако радите на пројекту који захтева дистрибуирану обуку, онемогућавање Еагер режима би био прикладнији избор.
Штавише, Еагер режим може бити интензиван за меморију, посебно када се ради са великим скуповима података. У Еагер режиму, ТенсорФлов жељно процењује и складишти међурезултате, који могу да заузму значајну количину меморије. Ово може постати ограничење, посебно на уређајима са ограниченим капацитетом меморије. Насупрот томе, режим графа оптимизује коришћење меморије тако што чува само неопходне информације за рачунски граф, што резултира ефикаснијим коришћењем меморије.
Још један недостатак Еагер режима је недостатак подршке за одређене ТенсорФлов функције и АПИ-је. Иако је режим Еагер направио значајан напредак у погледу компатибилности са ТенсорФлов екосистемом, још увек постоје неке функције које су доступне само у режиму графика. На пример, ТенсорФлов алати за профилисање засновани на графовима и дистрибуирани ТенсорФлов Дебуггер (тфдбг) нису у потпуности компатибилни са Еагер режимом. Ако се ваш пројекат у великој мери ослања на ове функције, било би неопходно онемогућити Еагер режим.
Коначно, Еагер режим може учинити изазовнијим оптимизацију и примену ТенсорФлов модела за производњу. У производним окружењима, уобичајено је да се модели оптимизују за перформансе, коришћење меморије и ефикасност примене. Онемогућавање Еагер режима омогућава једноставнију оптимизацију модела и радни ток примене, јер користи свеобухватан скуп алата и оптимизација доступних у режиму графикона.
Док режим Еагер у ТенсорФлов-у нуди предности тренутног извршења и побољшане читљивости кода, он такође долази са неколико недостатака. То укључује потенцијалну деградацију перформанси, ограничену подршку за дистрибуирану обуку, меморијско интензивне прорачуне, недостатак подршке за одређене ТенсорФлов карактеристике и изазове у оптимизацији и примени модела за производњу. Неопходно је пажљиво размотрити ове факторе када одлучујете да ли ћете користити Еагер режим или обичан ТенсорФлов са онемогућеним Еагер режимом.
Остала недавна питања и одговори у вези Напредак у машинском учењу:
- Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
- Може ли машинско учење да пружи неку дијалошку помоћ?
- Шта је ТенсорФлов игралиште?
- Да ли жељни режим спречава дистрибуирану рачунарску функционалност ТенсорФлов-а?
- Да ли се Гоогле решења у облаку могу користити за раздвајање рачунарства од складишта за ефикаснију обуку модела МЛ са великим подацима?
- Да ли Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине (ЦМЛЕ) нуди аутоматску набавку и конфигурацију ресурса и управља гашењем ресурса након што се обука модела заврши?
- Да ли је могуће обучити моделе машинског учења на произвољно великим скуповима података без штуцања?
- Када користите ЦМЛЕ, да ли креирање верзије захтева навођење извора извезеног модела?
- Може ли ЦМЛЕ да чита из података Гоогле Цлоуд складишта и да користи одређени обучени модел за закључивање?
- Може ли се Тенсорфлов користити за обуку и закључивање дубоких неуронских мрежа (ДНН)?
Погледајте више питања и одговора у Напредак у машинском учењу