آیا حالت مشتاق از عملکرد محاسباتی توزیع شده TensorFlow جلوگیری می کند؟
اجرای مشتاق در TensorFlow حالتی است که امکان توسعه شهودی و تعاملی بیشتر مدلهای یادگیری ماشین را فراهم میکند. این به ویژه در طول مراحل نمونه سازی و اشکال زدایی توسعه مدل سودمند است. در TensorFlow، اجرای مشتاق راهی برای اجرای فوری عملیات برای برگرداندن مقادیر مشخص است، برخلاف اجرای سنتی گراف که در آن
چرا جلسات به نفع اجرای مشتاقانه از TensorFlow 2.0 حذف شده است؟
در TensorFlow 2.0، مفهوم جلسات به نفع اجرای مشتاق حذف شده است، زیرا اجرای مشتاق امکان ارزیابی فوری و اشکال زدایی آسان تر از عملیات را فراهم می کند و فرآیند را بصری تر و پایتونیک تر می کند. این تغییر نشان دهنده تغییر قابل توجهی در نحوه عملکرد و تعامل TensorFlow با کاربران است. در TensorFlow 1.x از جلسات استفاده شد
چرا توصیه می شود هنگام نمونه سازی یک مدل جدید در TensorFlow، اجرای مشتاق را فعال کنید؟
فعال کردن اجرای مشتاقانه هنگام نمونه سازی یک مدل جدید در TensorFlow به دلیل مزایای متعدد و ارزش آموزشی آن بسیار توصیه می شود. اجرای مشتاق حالتی در TensorFlow است که امکان ارزیابی فوری عملیاتها را فراهم میکند و تجربه توسعه بصریتر و تعاملیتری را ممکن میسازد. در این حالت، عملیات TensorFlow بلافاصله همانطور که نامیده می شود، اجرا می شود.
چگونه TensorFlow 2.0 ویژگی های Keras و Eager Execution را ترکیب می کند؟
TensorFlow 2.0، آخرین نسخه TensorFlow، ویژگیهای Keras و Eager Execution را ترکیب میکند تا چارچوب یادگیری عمیق کاربرپسندتر و کارآمدتر را ارائه دهد. Keras یک API شبکه های عصبی سطح بالا است، در حالی که Eager Execution ارزیابی فوری عملیات را امکان پذیر می کند و TensorFlow را تعاملی تر و شهودی می کند. این ترکیب مزایای متعددی را برای توسعه دهندگان و محققان به همراه دارد،