Dalam TensorFlow, mod Eager ialah ciri yang membolehkan pelaksanaan operasi segera, menjadikannya lebih mudah untuk nyahpepijat dan memahami kod. Apabila mod Eager didayakan, operasi TensorFlow dilaksanakan sebagaimana ia dipanggil, sama seperti dalam kod Python biasa. Sebaliknya, apabila mod Eager dilumpuhkan, operasi TensorFlow dilaksanakan dalam graf, yang disusun dan dioptimumkan sebelum pelaksanaan.
Perbezaan utama antara menjalankan kod dengan dan tanpa mod Eager yang didayakan terletak pada model pelaksanaan dan faedah yang mereka tawarkan. Mari kita mendalami butiran setiap mod untuk memahami ciri dan implikasinya.
1. Mod bersemangat didayakan:
– Pelaksanaan serta-merta: Operasi TensorFlow dilaksanakan serta-merta apabila diseru, serupa dengan kod Python biasa. Ini membolehkan penyahpepijatan mudah dan maklum balas pantas tentang hasil operasi.
– Aliran kawalan dinamik: Mod Eager menyokong pembinaan aliran kawalan dinamik, seperti gelung dan bersyarat, yang memudahkan untuk menulis model dan algoritma yang kompleks.
– Penyepaduan Python: Mod Eager disepadukan dengan lancar dengan Python, membolehkan penggunaan struktur data Python dan aliran kawalan dalam operasi TensorFlow.
– Pembinaan model yang mudah: Dengan mod Eager, anda boleh membina model dengan cara yang lebih intuitif dan interaktif, kerana anda boleh melihat hasil operasi dalam masa nyata.
Berikut ialah contoh kod dengan mod Eager didayakan:
python import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() x = tf.constant(2) y = tf.constant(3) z = x + y print(z)
2. Mod eager dilumpuhkan:
– Pelaksanaan graf: Operasi TensorFlow dilaksanakan dalam graf, yang disusun dan dioptimumkan sebelum pelaksanaan. Ini membolehkan pelaksanaan yang cekap, terutamanya apabila bekerja dengan set data yang besar atau model yang kompleks.
– Pengoptimuman graf: TensorFlow boleh mengoptimumkan graf dengan menggabungkan operasi dan menggunakan pengoptimuman untuk meningkatkan prestasi.
– Pelaksanaan teragih: TensorFlow boleh mengedarkan pelaksanaan graf merentas berbilang peranti atau mesin, membolehkan pemprosesan dan penskalaan selari kepada set data yang besar.
– Penggunaan: Model yang dibina dengan mod Eager dilumpuhkan boleh digunakan dengan mudah ke persekitaran pengeluaran, kerana graf boleh disiri dan dimuatkan tanpa memerlukan kod asal.
Berikut ialah contoh kod dengan mod Eager dilumpuhkan:
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))
Menjalankan kod dengan mod Eager didayakan dalam TensorFlow membolehkan pelaksanaan segera, aliran kawalan dinamik dan pembinaan model yang mudah, manakala menjalankan kod dengan mod Eager dilumpuhkan membolehkan pelaksanaan graf, pengoptimuman, pelaksanaan diedarkan dan keupayaan penggunaan.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Kemajuan dalam Pembelajaran Mesin:
- Apakah batasan dalam bekerja dengan set data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bolehkah pembelajaran mesin melakukan beberapa bantuan dialog?
- Apakah taman permainan TensorFlow?
- Adakah mod bersemangat menghalang kefungsian pengkomputeran yang diedarkan TensorFlow?
- Bolehkah penyelesaian awan Google digunakan untuk memisahkan pengkomputeran daripada storan untuk latihan model ML yang lebih cekap dengan data besar?
- Adakah Enjin Pembelajaran Mesin Awan Google (CMLE) menawarkan pemerolehan dan konfigurasi sumber automatik serta mengendalikan penutupan sumber selepas latihan model selesai?
- Adakah mungkin untuk melatih model pembelajaran mesin pada set data yang besar secara sewenang-wenangnya tanpa gangguan?
- Apabila menggunakan CMLE, adakah membuat versi memerlukan menentukan sumber model yang dieksport?
- Bolehkah CMLE membaca daripada data storan Google Cloud dan menggunakan model terlatih yang ditentukan untuk inferens?
- Bolehkah Tensorflow digunakan untuk latihan dan inferens rangkaian saraf dalam (DNN)?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Memajukan Pembelajaran Mesin