У TensorFlow режим Eager — це функція, яка дозволяє негайно виконувати операції, що полегшує налагодження та розуміння коду. Коли ввімкнено режим Eager, операції TensorFlow виконуються так, як вони називаються, як у звичайному коді Python. З іншого боку, коли режим Eager вимкнено, операції TensorFlow виконуються на графіку, який компілюється та оптимізується перед виконанням.
Основна відмінність між запуском коду з увімкненим режимом Eager і без нього полягає в моделі виконання та перевагах, які вони пропонують. Давайте заглибимося в деталі кожного режиму, щоб зрозуміти їхні характеристики та наслідки.
1. Активний режим:
– Негайне виконання: операції TensorFlow виконуються одразу після виклику, подібно до звичайного коду Python. Це дозволяє легко налагоджувати та швидко отримувати відгук про результати операцій.
– Потік динамічного керування: режим Eager підтримує конструкції потоку динамічного керування, такі як цикли та умови, що полегшує написання складних моделей і алгоритмів.
– Інтеграція Python: режим Eager легко інтегрується з Python, дозволяючи використовувати структури даних Python і керувати потоком в операціях TensorFlow.
– Легке створення моделей: у режимі Eager ви можете будувати моделі більш інтуїтивно зрозумілим та інтерактивним способом, оскільки ви можете бачити результати операцій у реальному часі.
Ось приклад коду з увімкненим режимом Eager:
python import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() x = tf.constant(2) y = tf.constant(3) z = x + y print(z)
2. Режим Eager вимкнено:
– Виконання графіка: операції TensorFlow виконуються в межах графіка, який компілюється та оптимізується перед виконанням. Це забезпечує ефективне виконання, особливо під час роботи з великими наборами даних або складними моделями.
– Оптимізація графіка: TensorFlow може оптимізувати графік шляхом об’єднання операцій і застосування оптимізацій для підвищення продуктивності.
– Розподілене виконання: TensorFlow може розподіляти виконання графіка між декількома пристроями чи машинами, забезпечуючи паралельну обробку та масштабування до великих наборів даних.
– Розгортання: моделі, створені з вимкненим режимом Eager, можна легко розгортати у виробничих середовищах, оскільки графік можна серіалізувати та завантажувати без потреби в оригінальному коді.
Ось приклад коду з вимкненим режимом 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))
Запуск коду з увімкненим режимом Eager у TensorFlow забезпечує негайне виконання, динамічний контрольний потік і легку побудову моделі, тоді як запуск коду з вимкненим режимом Eager забезпечує виконання графів, оптимізацію, розподілене виконання та можливості розгортання.
Інші останні запитання та відповіді щодо Прогрес у машинному навчанні:
- Які обмеження існують у роботі з великими наборами даних у машинному навчанні?
- Чи може машинне навчання надати певну діалогову допомогу?
- Що таке ігровий майданчик TensorFlow?
- Чи заважає режим eager функціональності розподіленого обчислення TensorFlow?
- Чи можна використовувати хмарні рішення Google для відокремлення обчислень від сховища для більш ефективного навчання моделі ML із великими даними?
- Чи пропонує Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) автоматичне отримання та конфігурацію ресурсів і вимикає ресурс після завершення навчання моделі?
- Чи можна навчити моделі машинного навчання на довільно великих наборах даних без збоїв?
- Чи вимагає створення версії вказувати джерело експортованої моделі під час використання CMLE?
- Чи може CMLE зчитувати дані з хмарного сховища Google і використовувати вказану навчену модель для висновків?
- Чи можна Tensorflow використовувати для навчання та висновків глибоких нейронних мереж (DNN)?
Більше запитань і відповідей див. у розділі Просування машинного навчання