У ТенсорФлов-у, Еагер режим је функција која омогућава тренутно извршавање операција, што олакшава отклањање грешака и разумевање кода. Када је Еагер режим омогућен, ТенсорФлов операције се извршавају онако како се зову, баш као у обичном Питхон коду. С друге стране, када је Еагер режим онемогућен, ТенсорФлов операције се извршавају у графу, који се компајлира и оптимизује пре извршења.
Главна разлика између покретања кода са и без омогућеног режима Еагер лежи у моделу извршавања и предностима које они нуде. Хајде да се удубимо у детаље сваког режима да бисмо разумели њихове карактеристике и импликације.
1. Режим нестрпљења је омогућен:
– Тренутачно извршење: ТенсорФлов операције се извршавају одмах по позивању, слично обичном Питхон коду. Ово омогућава лако отклањање грешака и брзе повратне информације о резултатима операција.
– Динамички ток контроле: Еагер режим подржава динамичке конструкције тока контроле, као што су петље и услови, што олакшава писање сложених модела и алгоритама.
– Питхон интеграција: Еагер режим се неприметно интегрише са Питхон-ом, омогућавајући коришћење Питхон структура података и тока контроле унутар ТенсорФлов операција.
– Једноставна прављење модела: Са Еагер режимом, можете да правите моделе на интуитивнији и интерактивнији начин, јер можете да видите резултате операција у реалном времену.
Ево примера кода са омогућеним Еагер режимом:
python import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() x = tf.constant(2) y = tf.constant(3) z = x + y print(z)
2. Режим нестрпљења је онемогућен:
– Извршење графа: ТенсорФлов операције се извршавају у оквиру графа, који се компајлира и оптимизује пре извршења. Ово омогућава ефикасно извршење, посебно када се ради са великим скуповима података или сложеним моделима.
– Оптимизација графикона: ТенсорФлов може оптимизовати графикон спајањем операција и применом оптимизација за побољшање перформанси.
– Дистрибуирано извршење: ТенсорФлов може да дистрибуира извршење графикона на више уређаја или машина, омогућавајући паралелну обраду и скалирање на велике скупове података.
– Примена: Модели направљени са онемогућеним режимом Еагер могу се лако применити у производна окружења, пошто се графикон може серијализирати и учитати без потребе за оригиналним кодом.
Ево примера кода са онемогућеним Еагер режимом:
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))
Покретање кода са Еагер режимом омогућеним у ТенсорФлов-у омогућава тренутно извршење, динамички ток контроле и једноставну изградњу модела, док покретање кода са онемогућеним Еагер режимом омогућава извршавање графа, оптимизацију, дистрибуирано извршавање и могућности примене.
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