In TensorFlow is Eager-modus 'n kenmerk wat die onmiddellike uitvoering van bewerkings moontlik maak, wat dit makliker maak om die kode te ontfout en te verstaan. Wanneer Eager-modus geaktiveer is, word TensorFlow-bewerkings uitgevoer soos dit genoem word, net soos in gewone Python-kode. Aan die ander kant, wanneer Eager-modus gedeaktiveer is, word TensorFlow-bewerkings in 'n grafiek uitgevoer, wat saamgestel en geoptimaliseer word voor uitvoering.
Die belangrikste verskil tussen hardloopkode met en sonder Eager-modus geaktiveer lê in die uitvoeringsmodel en die voordele wat dit bied. Kom ons delf in die besonderhede van elke modus om hul eienskappe en implikasies te verstaan.
1. Gretig-modus geaktiveer:
- Onmiddellike uitvoering: TensorFlow-bewerkings word onmiddellik uitgevoer na aanroeping, soortgelyk aan gewone Python-kode. Dit maak voorsiening vir maklike ontfouting en vinnige terugvoer oor die resultate van bedrywighede.
- Dinamiese beheervloei: Gretig-modus ondersteun dinamiese beheervloeikonstruksies, soos lusse en voorwaardes, wat dit makliker maak om komplekse modelle en algoritmes te skryf.
- Python-integrasie: Eager-modus integreer naatloos met Python, wat die gebruik van Python-datastrukture en beheervloei binne TensorFlow-bedrywighede moontlik maak.
- Maklike modelbou: Met Eager-modus kan u modelle op 'n meer intuïtiewe en interaktiewe manier bou, aangesien u die resultate van bedrywighede intyds kan sien.
Hier is 'n voorbeeld van kode met Eager-modus geaktiveer:
python import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() x = tf.constant(2) y = tf.constant(3) z = x + y print(z)
2. Gretig-modus gedeaktiveer:
– Grafiekuitvoering: TensorFlow-bewerkings word binne 'n grafiek uitgevoer, wat saamgestel en geoptimaliseer word voor uitvoering. Dit maak voorsiening vir doeltreffende uitvoering, veral wanneer daar met groot datastelle of komplekse modelle gewerk word.
– Grafiekoptimering: TensorFlow kan die grafiek optimaliseer deur bedrywighede saam te voeg en optimalisering toe te pas om werkverrigting te verbeter.
– Verspreide uitvoering: TensorFlow kan die uitvoering van die grafiek oor verskeie toestelle of masjiene versprei, wat parallelle verwerking en skaal na groot datastelle moontlik maak.
– Ontplooiing: Modelle wat gebou is met Eager-modus gedeaktiveer kan maklik na produksie-omgewings ontplooi word, aangesien die grafiek gerangskik en gelaai kan word sonder dat die oorspronklike kode nodig is.
Hier is 'n voorbeeld van kode met Eager-modus gedeaktiveer:
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))
Loopkode met Eager-modus geaktiveer in TensorFlow maak voorsiening vir onmiddellike uitvoering, dinamiese beheervloei en maklike modelbou, terwyl hardloopkode met Eager-modus gedeaktiveer grafiekuitvoering, optimalisering, verspreide uitvoering en ontplooiingsvermoëns moontlik maak.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v Bevorder in masjienleer:
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Verhinder die gretige modus die verspreide rekenaarfunksie van TensorFlow?
- Kan Google-wolkoplossings gebruik word om rekenaars van berging te ontkoppel vir 'n meer doeltreffende opleiding van die ML-model met groot data?
- Bied die Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) outomatiese hulpbronverkryging en -konfigurasie en hanteer hulpbronafskakeling nadat die opleiding van die model voltooi is?
- Is dit moontlik om masjienleermodelle op arbitrêr groot datastelle op te lei sonder enige haakplekke?
- Wanneer CMLE gebruik word, vereis die skep van 'n weergawe dat 'n bron van 'n uitgevoerde model gespesifiseer word?
- Kan CMLE van Google Wolk-bergingdata lees en 'n gespesifiseerde opgeleide model vir afleidings gebruik?
- Kan Tensorflow gebruik word vir opleiding en afleiding van diep neurale netwerke (DNN's)?
Bekyk meer vrae en antwoorde in Vooruitgang in masjienleer