I TensorFlow er Eager-modus en funksjon som muliggjør umiddelbar utførelse av operasjoner, noe som gjør det enklere å feilsøke og forstå koden. Når Eager-modus er aktivert, utføres TensorFlow-operasjoner som de kalles, akkurat som i vanlig Python-kode. På den annen side, når Eager-modus er deaktivert, utføres TensorFlow-operasjoner i en graf, som kompileres og optimaliseres før kjøring.
Hovedforskjellen mellom å kjøre kode med og uten Eager-modus aktivert ligger i utførelsesmodellen og fordelene de tilbyr. La oss fordype oss i detaljene i hver modus for å forstå deres egenskaper og implikasjoner.
1. Ivrig-modus aktivert:
– Umiddelbar utførelse: TensorFlow-operasjoner utføres umiddelbart ved påkalling, på samme måte som vanlig Python-kode. Dette muliggjør enkel feilsøking og rask tilbakemelding på resultatene av operasjoner.
– Dynamisk kontrollflyt: Ivrig-modus støtter dynamiske kontrollflytkonstruksjoner, som løkker og betingelser, noe som gjør det lettere å skrive komplekse modeller og algoritmer.
– Python-integrasjon: Ivrig-modus integreres sømløst med Python, og muliggjør bruk av Python-datastrukturer og kontrollflyt innenfor TensorFlow-operasjoner.
– Enkel modellbygging: Med Eager-modus kan du bygge modeller på en mer intuitiv og interaktiv måte, ettersom du kan se resultatene av operasjoner i sanntid.
Her er et eksempel på kode med Eager-modus aktivert:
python import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() x = tf.constant(2) y = tf.constant(3) z = x + y print(z)
2. Ivrig-modus deaktivert:
– Grafutførelse: TensorFlow-operasjoner utføres i en graf, som kompileres og optimaliseres før utførelse. Dette gir mulighet for effektiv utførelse, spesielt når du arbeider med store datasett eller komplekse modeller.
– Grafoptimalisering: TensorFlow kan optimere grafen ved å slå sammen operasjoner og bruke optimaliseringer for å forbedre ytelsen.
– Distribuert kjøring: TensorFlow kan distribuere kjøringen av grafen på tvers av flere enheter eller maskiner, noe som muliggjør parallell prosessering og skalering til store datasett.
– Implementering: Modeller bygget med Eager-modus deaktivert kan enkelt distribueres til produksjonsmiljøer, da grafen kan serialiseres og lastes inn uten behov for den originale koden.
Her er et eksempel på kode med Eager-modus deaktivert:
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))
Å kjøre kode med Eager-modus aktivert i TensorFlow gir mulighet for umiddelbar kjøring, dynamisk kontrollflyt og enkel modellbygging, mens kjøring av kode med Eager-modus deaktivert muliggjør grafkjøring, optimalisering, distribuert kjøring og distribusjonsmuligheter.
Andre nyere spørsmål og svar vedr Fremgang i maskinlæring:
- Hva er begrensningene ved å jobbe med store datasett i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjelpe til med dialog?
- Hva er TensorFlow-lekeplassen?
- Hindrer ivrig modus den distribuerte databehandlingsfunksjonaliteten til TensorFlow?
- Kan Googles skyløsninger brukes til å koble fra databehandling fra lagring for en mer effektiv opplæring av ML-modellen med big data?
- Tilbyr Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatisk ressursanskaffelse og konfigurasjon og håndterer ressursavslutning etter at opplæringen av modellen er fullført?
- Er det mulig å trene maskinlæringsmodeller på vilkårlig store datasett uten problemer?
- Når du bruker CMLE, krever oppretting av en versjon at du spesifiserer en kilde for en eksportert modell?
- Kan CMLE lese fra Google Cloud-lagringsdata og bruke en spesifisert opplært modell for slutninger?
- Kan Tensorflow brukes til trening og inferens av dype nevrale nettverk (DNN)?
Se flere spørsmål og svar i Avansere i maskinlæring