Eager režīms programmā TensorFlow ir programmēšanas interfeiss, kas ļauj nekavējoties izpildīt darbības, atvieglojot koda atkļūdošanu un izpratni. Tomēr Eager režīma izmantošanai ir vairāki trūkumi, salīdzinot ar parasto TensorFlow ar atspējotu Eager režīmu. Šajā atbildē mēs detalizēti izpētīsim šos trūkumus.
Viens no galvenajiem Eager režīma trūkumiem ir tā iespējamā ietekme uz veiktspēju. Kad ir iespējots Eager režīms, TensorFlow neoptimizē darbību izpildi tik efektīvi kā grafika režīmā. Tas var izraisīt lēnāku izpildes laiku, īpaši sarežģītiem modeļiem un lielām datu kopām. Grafika režīmā TensorFlow var izmantot dažādas optimizācijas, piemēram, pastāvīgu locīšanu un darbības saplūšanu, kas var ievērojami uzlabot veiktspēju. Eager režīma atspējošana ļauj TensorFlow pilnībā izmantot šīs optimizācijas sniegtās priekšrocības, kā rezultātā tiek paātrināts izpildes laiks.
Vēl viens Eager režīma trūkums ir tā ierobežotais atbalsts dalītai apmācībai. Izkliedētās apmācības scenārijos, kad modeļa apmācīšanai tiek izmantotas vairākas ierīces vai mašīnas, Eager režīms var nenodrošināt tādu pašu mērogojamības un efektivitātes līmeni kā grafika režīms. TensorFlow izplatītās apmācības funkcijas, piemēram, parametru serveri un datu paralēlisms, galvenokārt ir paredzētas grafikas režīmam. Tāpēc, ja strādājat pie projekta, kuram nepieciešama dalīta apmācība, piemērotāka izvēle būtu Eager režīma atspējošana.
Turklāt Eager režīms var aizņemt daudz atmiņas, it īpaši, ja tiek izmantotas lielas datu kopas. Eager režīmā TensorFlow nepacietīgi novērtē un saglabā starprezultātus, kas var patērēt ievērojamu daudzumu atmiņas. Tas var kļūt par ierobežojumu, jo īpaši ierīcēs ar ierobežotu atmiņas ietilpību. Turpretim grafika režīms optimizē atmiņas izmantošanu, saglabājot tikai nepieciešamo informāciju skaitļošanas grafikam, tādējādi nodrošinot efektīvāku atmiņas izmantošanu.
Vēl viens Eager režīma trūkums ir tā atbalsta trūkums noteiktām TensorFlow funkcijām un API. Lai gan Eager režīms ir guvis ievērojamu progresu saderības ziņā ar TensorFlow ekosistēmu, joprojām ir dažas funkcijas, kas ir pieejamas tikai diagrammas režīmā. Piemēram, TensorFlow uz grafiku balstītie profilēšanas rīki un izplatītais TensorFlow atkļūdotājs (tfdbg) nav pilnībā saderīgi ar Eager režīmu. Ja jūsu projekts lielā mērā ir atkarīgs no šīm funkcijām, ir jāatspējo Eager režīms.
Visbeidzot, Eager režīms var padarīt sarežģītāku TensorFlow modeļu optimizēšanu un izvietošanu ražošanai. Ražošanas vidēs ir ierasts optimizēt modeļus veiktspējai, atmiņas lietojumam un izvietošanas efektivitātei. Eager režīma atspējošana nodrošina vienkāršāku modeļu optimizāciju un izvietošanas darbplūsmas, jo tiek izmantots visaptverošais rīku un optimizāciju kopums, kas pieejams diagrammas režīmā.
Lai gan TensorFlow Eager režīms piedāvā tūlītējas izpildes priekšrocības un uzlabotu koda lasāmību, tam ir arī vairāki trūkumi. Tie ietver iespējamu veiktspējas pasliktināšanos, ierobežotu atbalstu dalītai apmācībai, atmiņas ietilpīgus aprēķinus, atsevišķu TensorFlow funkciju atbalsta trūkumu un problēmas, optimizējot un izvietojot modeļus ražošanai. Ir svarīgi rūpīgi apsvērt šos faktorus, izlemjot, vai izmantot Eager režīmu vai parasto TensorFlow ar atspējotu Eager režīmu.
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”.