TensorFlow's on innukas režiim funktsioon, mis võimaldab toiminguid viivitamatult täita, muutes koodi silumise ja mõistmise lihtsamaks. Kui innukas režiim on lubatud, täidetakse TensorFlow toimingud nii, nagu neid nimetatakse, nagu tavalises Pythoni koodis. Teisest küljest, kui innukas režiim on keelatud, täidetakse TensorFlow toimingud graafikul, mis kompileeritakse ja optimeeritakse enne täitmist.
Peamine erinevus Eager-režiimiga ja ilma selleta koodi käitamise vahel seisneb täitmismudelis ja nende pakutavates eelistes. Süveneme iga režiimi üksikasjadesse, et mõista nende omadusi ja tagajärgi.
1. Innukas režiim on lubatud:
– Kohene täitmine: TensorFlow toimingud käivitatakse kohe pärast kutsumist, sarnaselt tavalise Pythoni koodiga. See võimaldab hõlpsat silumist ja kiiret tagasisidet toimingute tulemuste kohta.
– Dünaamiline juhtimisvoog: innukas režiim toetab dünaamilise juhtimisvoo konstruktsioone, nagu tsüklid ja tingimuslikud tingimused, mis muudab keerukate mudelite ja algoritmide kirjutamise lihtsamaks.
– Pythoni integreerimine: innukas režiim integreerub sujuvalt Pythoniga, võimaldades kasutada Pythoni andmestruktuure ja juhtida voogu TensorFlow toimingutes.
– Lihtne mudeli koostamine: Eager režiimiga saate mudeleid luua intuitiivsemal ja interaktiivsemal viisil, kuna näete toimingute tulemusi reaalajas.
Siin on näide koodist, kus innukas režiim on lubatud:
python import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() x = tf.constant(2) y = tf.constant(3) z = x + y print(z)
2. Innukas režiim on keelatud:
– Graafiku täitmine: TensorFlow toimingud teostatakse graafikus, mis kompileeritakse ja optimeeritakse enne täitmist. See võimaldab tõhusat täitmist, eriti kui töötate suurte andmekogumite või keerukate mudelitega.
– Graafiku optimeerimine: TensorFlow saab graafikut optimeerida, liites toiminguid ja rakendades optimeerimisi jõudluse parandamiseks.
– Jaotatud täitmine: TensorFlow saab graafiku täitmise jaotada mitme seadme või masina vahel, võimaldades paralleelset töötlemist ja skaleerimist suurtele andmehulkadele.
– Juurutamine: keelatud režiimiga Eager-režiimiga loodud mudeleid saab hõlpsasti tootmiskeskkondadesse juurutada, kuna graafikut saab järjestada ja laadida, ilma et oleks vaja algset koodi.
Siin on näide koodist, kus innukas režiim on keelatud:
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))
TensorFlow's lubatud Eager-režiimiga koodi käitamine võimaldab viivitamatut käivitamist, dünaamilist juhtimisvoogu ja lihtsat mudeli koostamist, samas kui koodi käitamine keelatud režiimiga Eager võimaldab graafiku täitmist, optimeerimist, hajutatud täitmist ja juurutamise võimalusi.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta Masinõppes edasijõudmine:
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Kas masinõpe võib anda dialoogilist abi?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Kas innukas režiim takistab TensorFlow hajutatud andmetöötluse funktsionaalsust?
- Kas Google'i pilvelahendusi saab kasutada andmetöötluse lahtiühendamiseks salvestusruumist, et ML-mudelit suurte andmetega tõhusamalt treenida?
- Kas Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) pakub automaatset ressursside hankimist ja konfigureerimist ning käsitleb ressursside väljalülitamist pärast mudeli väljaõppe lõpetamist?
- Kas masinõppemudeleid on võimalik suvaliselt suurtes andmekogumites ilma tõrgeteta koolitada?
- Kas CMLE kasutamisel on versiooni loomiseks vaja määrata eksporditud mudeli allikas?
- Kas CMLE saab lugeda Google'i pilvesalvestuse andmeid ja kasutada järelduste tegemiseks konkreetset koolitatud mudelit?
- Kas Tensorflow't saab kasutada sügavate närvivõrkude (DNN) treenimiseks ja järelduste tegemiseks?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid jaotisest Masinõppes edasijõudmine