در TensorFlow، حالت اشتیاق قابلیتی است که امکان اجرای فوری عملیات را فراهم می کند و اشکال زدایی و درک کد را آسان تر می کند. هنگامی که حالت اشتیاق فعال است، عملیات TensorFlow همانطور که نامیده می شود اجرا می شود، درست مانند کدهای معمولی پایتون. از طرف دیگر، زمانی که حالت Eager غیرفعال است، عملیات TensorFlow در یک نمودار اجرا می شود که قبل از اجرا کامپایل و بهینه سازی می شود.
تفاوت اصلی بین اجرای کد با و بدون فعال کردن حالت Eager در مدل اجرا و مزایایی است که ارائه می دهند. بیایید به جزئیات هر حالت بپردازیم تا ویژگی ها و مفاهیم آنها را درک کنیم.
1. حالت مشتاق فعال است:
- اجرای فوری: عملیات TensorFlow بلافاصله پس از فراخوانی اجرا می شود، شبیه به کد معمولی پایتون. این امکان اشکال زدایی آسان و بازخورد سریع در مورد نتایج عملیات را فراهم می کند.
– جریان کنترل پویا: حالت مشتاق از ساختارهای جریان کنترل پویا مانند حلقه ها و شرطی ها پشتیبانی می کند که نوشتن مدل ها و الگوریتم های پیچیده را آسان تر می کند.
– یکپارچه سازی پایتون: حالت اشتیاق به طور یکپارچه با پایتون ادغام می شود و امکان استفاده از ساختارهای داده پایتون و کنترل جریان را در عملیات TensorFlow فراهم می کند.
– ساخت مدل آسان: با حالت Eager، می توانید مدل ها را به روشی شهودی و تعاملی تر بسازید، زیرا می توانید نتایج عملیات را در زمان واقعی مشاهده کنید.
در اینجا نمونه ای از کد با فعال بودن حالت اشتیاق آورده شده است:
python import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() x = tf.constant(2) y = tf.constant(3) z = x + y print(z)
2. حالت مشتاق غیرفعال است:
– اجرای گراف: عملیات TensorFlow در یک گراف اجرا می شود که قبل از اجرا کامپایل و بهینه می شود. این امکان اجرای کارآمد را فراهم می کند، به خصوص هنگام کار با مجموعه داده های بزرگ یا مدل های پیچیده.
- بهینه سازی نمودار: TensorFlow می تواند نمودار را با ترکیب عملیات و اعمال بهینه سازی برای بهبود عملکرد بهینه کند.
– اجرای توزیع شده: TensorFlow میتواند اجرای نمودار را در چندین دستگاه یا ماشین توزیع کند و پردازش موازی و مقیاسبندی به مجموعه دادههای بزرگ را ممکن میسازد.
– استقرار: مدل های ساخته شده با حالت Eager غیرفعال می توانند به راحتی در محیط های تولید مستقر شوند، زیرا نمودار را می توان سریالی و بدون نیاز به کد اصلی بارگذاری کرد.
در اینجا نمونه ای از کد با غیرفعال بودن حالت اشتیاق آورده شده است:
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))
اجرای کد با حالت Eager فعال در TensorFlow امکان اجرای فوری، جریان کنترل پویا و ساخت مدل آسان را فراهم می کند، در حالی که اجرای کد با حالت Eager غیرفعال، اجرای نمودار، بهینه سازی، اجرای توزیع شده و قابلیت های استقرار را امکان پذیر می کند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد پیشرفت در یادگیری ماشین:
- محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
- آیا یادگیری ماشینی می تواند کمک محاوره ای انجام دهد؟
- زمین بازی تنسورفلو چیست؟
- آیا حالت مشتاق از عملکرد محاسباتی توزیع شده TensorFlow جلوگیری می کند؟
- آیا می توان از راه حل های ابری Google برای جدا کردن محاسبات از فضای ذخیره سازی برای آموزش کارآمدتر مدل ML با داده های بزرگ استفاده کرد؟
- آیا Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) جمعآوری و پیکربندی خودکار منابع را ارائه میدهد و پس از پایان آموزش مدل، خاموش شدن منابع را مدیریت میکند؟
- آیا می توان مدل های یادگیری ماشین را در مجموعه داده های خودسرانه بزرگ و بدون سکسکه آموزش داد؟
- هنگام استفاده از CMLE، آیا ایجاد یک نسخه نیاز به تعیین منبع یک مدل صادراتی دارد؟
- آیا CMLE میتواند دادههای ذخیرهسازی Google Cloud را بخواند و از یک مدل آموزشدیده مشخص برای استنتاج استفاده کند؟
- آیا می توان از Tensorflow برای آموزش و استنتاج شبکه های عصبی عمیق (DNN) استفاده کرد؟
سوالات و پاسخ های بیشتری را در پیشرفت در یادگیری ماشین مشاهده کنید