TensorFlow'ssa Eager-tila on ominaisuus, joka mahdollistaa toimintojen välittömän suorittamisen, mikä helpottaa virheenkorjausta ja koodin ymmärtämistä. Kun Eager-tila on käytössä, TensorFlow-toiminnot suoritetaan kuten niitä kutsutaan, aivan kuten tavallisessa Python-koodissa. Toisaalta, kun Eager-tila on poistettu käytöstä, TensorFlow-toiminnot suoritetaan kaaviossa, joka käännetään ja optimoidaan ennen suoritusta.
Suurin ero ajettavan koodin välillä Eager-tilan kanssa ja ilman sitä on suoritusmallissa ja niiden tarjoamissa eduissa. Tarkastellaan kunkin tilan yksityiskohtia ymmärtääksemme niiden ominaisuudet ja vaikutukset.
1. Innokas tila käytössä:
– Välitön suoritus: TensorFlow-toiminnot suoritetaan välittömästi kutsun jälkeen, kuten tavallinen Python-koodi. Tämä mahdollistaa helpon virheenkorjauksen ja nopean palautteen toimintojen tuloksista.
– Dynaaminen ohjausvirta: Eager-tila tukee dynaamisia ohjausvirtarakenteita, kuten silmukoita ja ehtoja, mikä helpottaa monimutkaisten mallien ja algoritmien kirjoittamista.
– Python-integraatio: Eager-tila integroituu saumattomasti Pythonin kanssa mahdollistaen Python-tietorakenteiden käytön ja ohjausvirran TensorFlow-toimintojen sisällä.
– Helppo mallinrakennus: Eager-tilassa voit rakentaa malleja intuitiivisemmin ja interaktiivisemmin, koska näet toimintojen tulokset reaaliajassa.
Tässä on esimerkki koodista, jossa Eager-tila on käytössä:
python import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() x = tf.constant(2) y = tf.constant(3) z = x + y print(z)
2. Innokas tila pois käytöstä:
– Graafin suoritus: TensorFlow-toiminnot suoritetaan kaaviossa, joka käännetään ja optimoidaan ennen suoritusta. Tämä mahdollistaa tehokkaan suorituksen, varsinkin kun työskentelet suurten tietojoukkojen tai monimutkaisten mallien kanssa.
– Kaavion optimointi: TensorFlow voi optimoida kaavion yhdistämällä toiminnot ja käyttämällä optimointeja suorituskyvyn parantamiseksi.
– Hajautettu suoritus: TensorFlow voi jakaa graafin suorituksen useille laitteille tai koneille, mikä mahdollistaa rinnakkaisen käsittelyn ja skaalauksen suuriksi tietojoukoiksi.
– Käyttöönotto: Mallit, jotka on rakennettu ilman Eager-tilaa, voidaan ottaa helposti käyttöön tuotantoympäristöissä, koska kaavio voidaan sarjottaa ja ladata ilman alkuperäistä koodia.
Tässä on esimerkki koodista, jossa Eager-tila on poistettu käytöstä:
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))
Koodin suorittaminen TensorFlow:ssa käytössä olevan Eager-tilan avulla mahdollistaa välittömän suorituksen, dynaamisen ohjausvirran ja helpon mallin rakentamisen, kun taas koodin suorittaminen Eager-tilan ollessa pois käytöstä mahdollistaa kaavion suorittamisen, optimoinnin, hajautetun suorituskyvyn ja käyttöönotto-ominaisuudet.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen Edistyminen koneoppimisessa:
- Mitä rajoituksia suurten tietojoukkojen kanssa työskentelyssä on koneoppimisessa?
- Voiko koneoppiminen auttaa dialogia?
- Mikä on TensorFlow-leikkipaikka?
- Estääkö innokas tila TensorFlow'n hajautetun laskentatoiminnon?
- Voidaanko Googlen pilviratkaisujen avulla irrottaa tietojenkäsittely tallennustilasta, jotta ML-mallia voidaan harjoittaa tehokkaammin ison datan kanssa?
- Tarjoaako Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automaattisen resurssien hankinnan ja määrityksen ja hoitaako resurssien sulkemisen mallin koulutuksen jälkeen?
- Onko mahdollista kouluttaa koneoppimismalleja mielivaltaisen suurille tietojoukoille ilman hikkausta?
- Edellyttääkö version luominen viedyn mallin lähteen määrittämistä käytettäessä CMLE:tä?
- Voiko CMLE lukea Google Cloud -tallennustiedoista ja käyttää tiettyä koulutettua mallia johtopäätösten tekemiseen?
- Voidaanko Tensorflowa käyttää syvien hermoverkkojen (DNN) harjoittamiseen ja päättelemiseen?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia kohdassa Advancing in Machine Learning