У TensorFlow рэжым Eager - гэта функцыя, якая дазваляе неадкладна выконваць аперацыі, палягчаючы адладку і разуменне кода. Калі рэжым Eager уключаны, аперацыі TensorFlow выконваюцца так, як яны называюцца, як і ў звычайным кодзе Python. З іншага боку, калі рэжым Eager адключаны, аперацыі TensorFlow выконваюцца ў графе, які кампілюецца і аптымізуецца перад выкананнем.
Асноўнае адрозненне паміж запускам кода з уключаным рэжымам Eager і без яго заключаецца ў мадэлі выканання і перавагах, якія яны прапануюць. Давайце паглыбімся ў дэталі кожнага рэжыму, каб зразумець іх характарыстыкі і наступствы.
1. Уключаны рэжым Eager:
– Неадкладнае выкананне: аперацыі TensorFlow выконваюцца адразу пасля выкліку, падобна звычайнаму коду Python. Гэта дазваляе лёгка адладжваць і атрымліваць хуткую зваротную сувязь па выніках аперацый.
– Дынамічны паток кіравання: рэжым Eager падтрымлівае канструкцыі дынамічнага патоку кіравання, такія як цыклы і ўмоўныя ўмовы, што палягчае напісанне складаных мадэляў і алгарытмаў.
– Інтэграцыя Python: рэжым Eager плаўна інтэгруецца з Python, дазваляючы выкарыстоўваць структуры даных Python і кіраваць патокам у аперацыях TensorFlow.
– Лёгкае стварэнне мадэляў: у рэжыме Eager вы можаце ствараць мадэлі больш інтуітыўна зразумелым і інтэрактыўным спосабам, бо вы можаце бачыць вынікі аперацый у рэжыме рэальнага часу.
Вось прыклад кода з уключаным рэжымам Eager:
python import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() x = tf.constant(2) y = tf.constant(3) z = x + y print(z)
2. Рэжым ахвоты адключаны:
– Выкананне графа: аперацыі TensorFlow выконваюцца ў графе, які кампілюецца і аптымізуецца перад выкананнем. Гэта забяспечвае эфектыўнае выкананне, асабліва пры працы з вялікімі наборамі даных або складанымі мадэлямі.
– Аптымізацыя графіка: TensorFlow можа аптымізаваць графік шляхам зліцця аперацый і прымянення аптымізацыі для павышэння прадукцыйнасці.
– Размеркаванае выкананне: TensorFlow можа размеркаваць выкананне графіка на некалькі прылад або машын, дазваляючы паралельную апрацоўку і маштабаванне да вялікіх набораў даных.
– Разгортванне: Мадэлі, створаныя з адключаным рэжымам Eager, можна лёгка разгарнуць у вытворчых асяроддзях, паколькі графік можа быць серыялізаваны і загружаны без неабходнасці выкарыстання зыходнага кода.
Вось прыклад кода з адключаным рэжымам Eager:
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))
Запуск кода з уключаным рэжымам Eager у TensorFlow забяспечвае неадкладнае выкананне, дынамічны паток кіравання і лёгкае стварэнне мадэлі, а запуск кода з адключаным рэжымам Eager дазваляе выкананне графаў, аптымізацыю, размеркаванае выкананне і магчымасці разгортвання.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Поспехі ў машынным навучанні:
- Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
- Ці можа машыннае навучанне аказаць некаторую дапамогу ў дыялогу?
- Што такое гульнявая пляцоўка TensorFlow?
- Ці перашкаджае рэжым Eager функцыянальнасці размеркаваных вылічэнняў TensorFlow?
- Ці можна выкарыстоўваць воблачныя рашэнні Google для аддзялення вылічэнняў ад сховішча для больш эфектыўнага навучання мадэлі ML з вялікімі дадзенымі?
- Ці забяспечвае Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) аўтаматычнае атрыманне і канфігурацыю рэсурсаў і апрацоўвае іх адключэнне пасля завяршэння навучання мадэлі?
- Ці можна навучыць мадэлі машыннага навучання на як заўгодна вялікіх наборах даных без збояў?
- Ці патрабуе пры выкарыстанні CMLE стварэнне версіі ўказання крыніцы экспартаванай мадэлі?
- Ці можа CMLE счытваць дадзеныя з воблачнага сховішча Google і выкарыстоўваць для вываду вызначаную падрыхтаваную мадэль?
- Ці можна Tensorflow выкарыстоўваць для навучання і вываду глыбокіх нейронавых сетак (DNN)?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў раздзеле "Пашырэнне машыннага навучання".