In TensorFlow is de Eager-modus een functie waarmee bewerkingen onmiddellijk kunnen worden uitgevoerd, waardoor het gemakkelijker wordt om fouten op te sporen en de code te begrijpen. Wanneer de Eager-modus is ingeschakeld, worden TensorFlow-bewerkingen uitgevoerd zoals ze worden genoemd, net als in gewone Python-code. Aan de andere kant, wanneer de Eager-modus is uitgeschakeld, worden TensorFlow-bewerkingen uitgevoerd in een grafiek, die vóór uitvoering wordt gecompileerd en geoptimaliseerd.
Het belangrijkste verschil tussen het uitvoeren van code met en zonder ingeschakelde Eager-modus ligt in het uitvoeringsmodel en de voordelen die ze bieden. Laten we dieper ingaan op de details van elke modus om hun kenmerken en implicaties te begrijpen.
1. Eager-modus ingeschakeld:
- Onmiddellijke uitvoering: TensorFlow-bewerkingen worden onmiddellijk na aanroep uitgevoerd, vergelijkbaar met gewone Python-code. Dit zorgt voor eenvoudig debuggen en snelle feedback over de resultaten van bewerkingen.
- Dynamische besturingsstroom: de Eager-modus ondersteunt dynamische besturingsstroomconstructies, zoals loops en conditionals, waardoor het gemakkelijker wordt om complexe modellen en algoritmen te schrijven.
- Python-integratie: de Eager-modus integreert naadloos met Python, waardoor het gebruik van Python-gegevensstructuren en controlestroom binnen TensorFlow-bewerkingen mogelijk wordt.
- Eenvoudig modelbouwen: met de Eager-modus kunt u modellen op een meer intuïtieve en interactieve manier bouwen, omdat u de resultaten van bewerkingen in realtime kunt zien.
Hier is een voorbeeld van code met de Eager-modus ingeschakeld:
python import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() x = tf.constant(2) y = tf.constant(3) z = x + y print(z)
2. Eager-modus uitgeschakeld:
– Grafiekuitvoering: TensorFlow-bewerkingen worden uitgevoerd binnen een grafiek, die vóór uitvoering wordt gecompileerd en geoptimaliseerd. Dit zorgt voor een efficiënte uitvoering, vooral bij het werken met grote datasets of complexe modellen.
- Grafiekoptimalisatie: TensorFlow kan de grafiek optimaliseren door bewerkingen samen te voegen en optimalisaties toe te passen om de prestaties te verbeteren.
– Gedistribueerde uitvoering: TensorFlow kan de uitvoering van de grafiek over meerdere apparaten of machines verdelen, waardoor parallelle verwerking en schaalvergroting naar grote datasets mogelijk wordt.
- Implementatie: modellen die zijn gebouwd met de Eager-modus uitgeschakeld, kunnen eenvoudig worden geïmplementeerd in productieomgevingen, omdat de grafiek kan worden geserialiseerd en geladen zonder dat de originele code nodig is.
Hier is een voorbeeld van code met de Eager-modus uitgeschakeld:
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))
Het uitvoeren van code met de Eager-modus ingeschakeld in TensorFlow zorgt voor onmiddellijke uitvoering, dynamische besturingsstroom en eenvoudige modelbouw, terwijl het uitvoeren van code met de Eager-modus uitgeschakeld grafische uitvoering, optimalisatie, gedistribueerde uitvoering en implementatiemogelijkheden mogelijk maakt.
Andere recente vragen en antwoorden over Vooruitgang in machine learning:
- Wat zijn de beperkingen bij het werken met grote datasets in machine learning?
- Kan machinaal leren enige dialogische hulp bieden?
- Wat is de TensorFlow-speeltuin?
- Voorkomt de enthousiaste modus de gedistribueerde computerfunctionaliteit van TensorFlow?
- Kunnen de cloudoplossingen van Google worden gebruikt om computergebruik los te koppelen van opslag, voor een efficiëntere training van het ML-model met big data?
- Biedt de Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatische acquisitie en configuratie van bronnen en wordt het afsluiten van bronnen afgehandeld nadat de training van het model is voltooid?
- Is het mogelijk om machine learning-modellen zonder haperingen te trainen op willekeurig grote datasets?
- Moet bij het gebruik van CMLE voor het maken van een versie een bron van een geëxporteerd model worden opgegeven?
- Kan CMLE gegevens uit Google Cloud-opslag lezen en een gespecificeerd getraind model gebruiken voor gevolgtrekking?
- Kan Tensorflow worden gebruikt voor training en gevolgtrekking van diepe neurale netwerken (DNN's)?
Bekijk meer vragen en antwoorden in Vooruitgang in machine learning