TensorFlow innukas režiim on programmeerimisliides, mis võimaldab toiminguid koheselt teostada, muutes koodi silumise ja mõistmise lihtsamaks. Siiski on Eager-režiimi kasutamisel mitmeid puudusi võrreldes tavalise TensorFlow'ga, kui innukas režiim on keelatud. Selles vastuses uurime neid puudusi üksikasjalikult.
Eager-režiimi üks peamisi puudusi on selle võimalik mõju jõudlusele. Kui innukas režiim on lubatud, ei optimeeri TensorFlow toimingute täitmist nii tõhusalt kui graafikurežiimis. See võib kaasa tuua aeglasema täitmisaja, eriti keerukate mudelite ja suurte andmekogumite puhul. Graafikurežiimis saab TensorFlow rakendada erinevaid optimeerimisi, näiteks pidevat voltimist ja operatsioonide liitmist, mis võib jõudlust oluliselt parandada. Eager-režiimi keelamine võimaldab TensorFlow'l neid optimeerimisi täielikult ära kasutada, mille tulemuseks on kiirem täitmisaeg.
Teine Eager-režiimi puudus on selle piiratud tugi hajutatud koolitusele. Hajutatud koolitusstsenaariumide korral, kus mudeli treenimiseks kasutatakse mitut seadet või masinat, ei pruugi režiim Eager pakkuda sama skaleeritavust ja tõhusust kui graafikurežiim. TensorFlow hajutatud treeningfunktsioonid, nagu parameetriserverid ja andmete paralleelsus, on mõeldud peamiselt graafikurežiimi jaoks. Seega, kui töötate projekti kallal, mis nõuab hajutatud koolitust, oleks innuka režiimi keelamine sobivam valik.
Lisaks võib innukas režiim olla mälumahukas, eriti kui tegemist on suurte andmekogumitega. Eager-režiimis hindab ja salvestab TensorFlow innukalt vahetulemusi, mis võivad kulutada märkimisväärsel hulgal mälu. See võib muutuda piiranguks, eriti piiratud mälumahuga seadmetes. Seevastu graafikurežiim optimeerib mälukasutust, salvestades ainult arvutusgraafiku jaoks vajaliku teabe, mille tulemuseks on tõhusam mälukasutus.
Teine Eager-režiimi puudus on teatud TensorFlow funktsioonide ja API-de toe puudumine. Kuigi innukas režiim on TensorFlow ökosüsteemiga ühilduvuse osas teinud märkimisväärseid edusamme, on siiski mõned funktsioonid, mis on saadaval ainult graafikurežiimis. Näiteks TensorFlow graafikupõhised profiilitööriistad ja hajutatud TensorFlow silur (tfdbg) ei ühildu Eager režiimiga täielikult. Kui teie projekt tugineb suuresti nendele funktsioonidele, tuleks innukas režiim keelata.
Lõpuks võib innukas režiim muuta TensorFlow mudelite optimeerimise ja kasutuselevõtu tootmiseks keerukamaks. Tootmiskeskkondades on tavaline mudelite optimeerimine jõudluse, mälukasutuse ja juurutamise tõhususe huvides. Eager-režiimi keelamine võimaldab mudeli optimeerimise ja juurutamise töövooge lihtsamalt teha, kuna see kasutab graafikurežiimis saadaolevate tööriistade ja optimeerimiste laiaulatuslikku komplekti.
Kuigi TensorFlow innukas režiim pakub kohese täitmise ja parema koodi loetavuse eeliseid, on sellel ka mitmeid puudusi. Nende hulka kuuluvad potentsiaalne jõudluse halvenemine, hajutatud koolituse piiratud tugi, mälumahukad arvutused, teatud TensorFlow funktsioonide toe puudumine ning väljakutsed tootmismudelite optimeerimisel ja juurutamisel. Oluline on neid tegureid hoolikalt kaaluda, kui otsustate, kas kasutada innukas režiimi või tavalist TensorFlow'd, kui innukas režiim on keelatud.
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