V TensorFlow je režim Eager funkcia, ktorá umožňuje okamžité vykonávanie operácií, čím uľahčuje ladenie a pochopenie kódu. Keď je povolený režim Eager, operácie TensorFlow sa vykonávajú tak, ako sa nazývajú, rovnako ako v bežnom kóde Pythonu. Na druhej strane, keď je režim Eager zakázaný, operácie TensorFlow sa vykonávajú v grafe, ktorý sa pred spustením zostaví a optimalizuje.
Hlavný rozdiel medzi spúšťaním kódu s povoleným režimom Eager a bez neho spočíva v modeli vykonávania a výhodách, ktoré ponúkajú. Poďme sa ponoriť do detailov každého režimu, aby sme pochopili ich vlastnosti a dôsledky.
1. Aktivovaný režim dychtivosti:
– Okamžité spustenie: Operácie TensorFlow sa vykonajú ihneď po vyvolaní, podobne ako bežný kód Python. To umožňuje jednoduché ladenie a rýchlu spätnú väzbu o výsledkoch operácií.
– Dynamický tok riadenia: Režim Eager podporuje dynamické konštrukcie toku riadenia, ako sú slučky a podmienky, čo uľahčuje písanie zložitých modelov a algoritmov.
– Integrácia Pythonu: Režim Eager sa hladko integruje s Pythonom, čo umožňuje používanie dátových štruktúr Pythonu a riadenie toku v rámci operácií TensorFlow.
– Jednoduché vytváranie modelov: S režimom Eager môžete vytvárať modely intuitívnejším a interaktívnejším spôsobom, pretože výsledky operácií môžete vidieť v reálnom čase.
Tu je príklad kódu so zapnutým režimom Eager:
python import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() x = tf.constant(2) y = tf.constant(3) z = x + y print(z)
2. Režim Eager je vypnutý:
– Spustenie grafu: Operácie TensorFlow sa vykonávajú v rámci grafu, ktorý sa pred spustením zostaví a optimalizuje. To umožňuje efektívne vykonávanie, najmä pri práci s veľkými súbormi údajov alebo zložitými modelmi.
– Optimalizácia grafu: TensorFlow dokáže optimalizovať graf spojením operácií a použitím optimalizácií na zlepšenie výkonu.
– Distribuované vykonávanie: TensorFlow môže distribuovať vykonávanie grafu medzi viaceré zariadenia alebo stroje, čo umožňuje paralelné spracovanie a škálovanie na veľké súbory údajov.
– Nasadenie: Modely vytvorené so zakázaným režimom Eager možno jednoducho nasadiť do produkčných prostredí, pretože graf je možné serializovať a načítať bez potreby pôvodného kódu.
Tu je príklad kódu so zakázaným režimom Eager:
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))
Spustenie kódu so zapnutým režimom Eager v TensorFlow umožňuje okamžité vykonávanie, dynamický tok riadenia a jednoduché zostavovanie modelu, zatiaľ čo spustenie kódu s vypnutým režimom Eager umožňuje vykonávanie grafov, optimalizáciu, distribuované vykonávanie a možnosti nasadenia.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa Pokrok v strojovom učení:
- Aké sú obmedzenia pri práci s veľkými množinami údajov v rámci strojového učenia?
- Môže strojové učenie pomôcť pri dialógu?
- Čo je ihrisko TensorFlow?
- Bráni dychový režim distribuovanej výpočtovej funkcii TensorFlow?
- Dajú sa cloudové riešenia Google použiť na oddelenie výpočtovej techniky od úložiska pre efektívnejšie trénovanie modelu ML s veľkými dátami?
- Ponúka nástroj Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatické získavanie a konfiguráciu zdrojov a zabezpečuje ich vypnutie po dokončení školenia modelu?
- Je možné trénovať modely strojového učenia na ľubovoľne veľkých súboroch údajov bez štikútania?
- Vyžaduje si pri použití CMLE vytvorenie verzie špecifikáciu zdroja exportovaného modelu?
- Môže CMLE čítať údaje z úložiska Google Cloud a použiť určený model na odvodenie?
- Môže byť Tensorflow použitý na tréning a odvodenie hlbokých neurónových sietí (DNN)?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v časti Pokrok v strojovom učení