Programmā TensorFlow Eager režīms ir funkcija, kas ļauj nekavējoties izpildīt darbības, atvieglojot koda atkļūdošanu un izpratni. Kad ir iespējots Eager režīms, TensorFlow darbības tiek izpildītas tā, kā tās tiek nosauktas, tāpat kā parastajā Python kodā. No otras puses, kad Eager režīms ir atspējots, TensorFlow darbības tiek izpildītas grafikā, kas tiek apkopota un optimizēta pirms izpildes.
Galvenā atšķirība starp koda palaišanu ar iespējotu Eager režīmu un bez tā ir izpildes modelī un to piedāvātajās priekšrocībās. Iedziļināsimies katra režīma detaļās, lai izprastu to īpašības un sekas.
1. Iespējots dedzīgais režīms:
– Tūlītēja izpilde: TensorFlow darbības tiek izpildītas uzreiz pēc izsaukšanas, līdzīgi kā parastajam Python kodam. Tas nodrošina vienkāršu atkļūdošanu un ātru atgriezenisko saiti par darbību rezultātiem.
– Dinamiskā vadības plūsma: Eager režīms atbalsta dinamiskas vadības plūsmas konstrukcijas, piemēram, cilpas un nosacījumus, kas atvieglo sarežģītu modeļu un algoritmu rakstīšanu.
– Python integrācija: Eager režīms nemanāmi integrējas ar Python, ļaujot izmantot Python datu struktūras un kontrolēt plūsmu TensorFlow operācijās.
– Vienkārša modeļu veidošana: ar Eager režīmu jūs varat veidot modeļus intuitīvāk un interaktīvāk, jo jūs varat redzēt darbību rezultātus reāllaikā.
Šeit ir koda piemērs ar iespējotu Eager režīmu:
python import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() x = tf.constant(2) y = tf.constant(3) z = x + y print(z)
2. Dedzīgās režīms ir atspējots:
– Grafika izpilde: TensorFlow darbības tiek izpildītas grafikā, kas pirms izpildes tiek apkopots un optimizēts. Tas nodrošina efektīvu izpildi, īpaši, strādājot ar lielām datu kopām vai sarežģītiem modeļiem.
– Grafika optimizācija: TensorFlow var optimizēt grafiku, apvienojot darbības un piemērojot optimizācijas, lai uzlabotu veiktspēju.
– Sadalīta izpilde: TensorFlow var sadalīt grafika izpildi vairākās ierīcēs vai iekārtās, nodrošinot paralēlu apstrādi un mērogošanu lielām datu kopām.
– Izvietošana: modeļus, kas izveidoti ar atspējotu Eager režīmu, var viegli izvietot ražošanas vidēs, jo grafiku var serializēt un ielādēt, neizmantojot oriģinālo kodu.
Tālāk ir sniegts koda piemērs ar atspējotu Eager režīmu:
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))
Koda palaišana ar iespējotu TensorFlow Eager režīmu nodrošina tūlītēju izpildi, dinamisku vadības plūsmu un vienkāršu modeļa izveidi, savukārt koda palaišana ar atspējotu Eager režīmu nodrošina diagrammas izpildi, optimizāciju, sadalītu izpildi un izvietošanas iespējas.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par Virzība mašīnmācībā:
- Kādi ir ierobežojumi darbam ar lielām datu kopām mašīnmācībā?
- Vai mašīnmācība var sniegt dialogu?
- Kas ir TensorFlow rotaļu laukums?
- Vai dedzīgais režīms neļauj TensorFlow izkliedēt skaitļošanas funkcionalitāti?
- Vai Google mākoņa risinājumus var izmantot, lai atsaistītu skaitļošanu no krātuves, lai efektīvāk apmācītu ML modeli ar lielajiem datiem?
- Vai Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) piedāvā automātisku resursu ieguvi un konfigurēšanu un apstrādā resursu izslēgšanu pēc modeļa apmācības pabeigšanas?
- Vai ir iespējams apmācīt mašīnmācības modeļus patvaļīgi lielām datu kopām bez žagas?
- Vai, izmantojot CMLE, lai izveidotu versiju, ir jānorāda eksportētā modeļa avots?
- Vai CMLE var nolasīt Google mākoņa krātuves datus un izmantot noteiktu apmācītu modeli secinājumu veikšanai?
- Vai Tensorflow var izmantot dziļo neironu tīklu (DNN) apmācībai un secinājumiem?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu sadaļā “Mašīnmācības attīstība”.