Moda Eager di TensorFlow de navgînek bernamekirinê ye ku destûrê dide pêkanîna tavilê ya operasyonan, ku jêbirin û famkirina kodê hêsantir dike. Lêbelê, çend dezawantajên karanîna moda Eager li gorî TensorFlow birêkûpêk digel moda Eager neçalakkirî hene. Di vê bersivê de, em ê van kêmasiyan bi berfirehî lêkolîn bikin.
Yek ji kêmasiyên sereke yên moda Eager bandora wê ya potansiyel a li ser performansê ye. Dema ku moda Eager çalak e, TensorFlow pêkanîna operasyonan bi qasî ku di moda grafîkê de dike bikêrhatî nake. Ev dikare bibe sedema demên darvekirinê hêdîtir, nemaze ji bo modelên tevlihev û daneyên mezin. Di moda grafîkê de, TensorFlow dikare optimîzasyonên cihêreng bicîh bîne, wek mînak pêçana domdar û tevhevkirina xebitandinê, ku dikare bi girîngî performansê baştir bike. Neçalakkirina moda Eager dihêle TensorFlow bi tevahî ji van xweşbîniyan sûd werbigire, û di encamê de demên darvekirinê zûtir dibe.
Dezavantajek din a moda Eager piştgirîya wê ya tixûbdar ji bo perwerdehiya belavkirî ye. Di senaryoyên perwerdehiyê yên belavbûyî de, ku ji bo perwerdekirina modelek pir amûr an makîneyên têne bikar anîn, dibe ku moda Eager heman astê pîvandin û karîgeriyê wekî moda grafîkê peyda neke. Taybetmendiyên perwerdehiyê yên belavkirî yên TensorFlow, wekî pêşkêşkerên parametreyê û paralelîzma daneyê, di serî de ji bo moda grafîkê têne çêkirin. Ji ber vê yekê, heke hûn li ser projeyek ku hewceyê perwerdehiya belavkirî hewce dike dixebitin, neçalakkirina moda Eager dê bijarek maqûltir be.
Wekî din, moda Eager dikare bîranîn-dijwar be, nemaze dema ku bi daneyên mezin re mijûl dibe. Di moda Eager de, TensorFlow bi dilxwazî encamên navîn dinirxîne û hilîne, ku dikare hejmareke girîng bîranînê bixwe. Ev dikare bibe tixûbek, nemaze li ser cîhazên bi kapasîteya bîranîna tixûbdar. Berevajî vê, moda grafîkê karanîna bîranînê xweşbîn dike û tenê agahdariya pêwîst ji bo grafika hesabkirinê hilîne, û di encamê de karanîna bîranînê bikêrtir dike.
Kêmasiyek din a moda Eager nebûna wê ya piştgirî ji bo hin taybetmendiyên TensorFlow û API-yan e. Her çend moda Eager di warê lihevhatina bi ekosîstema TensorFlow re pêşkeftinek girîng çêkiriye, hîn jî hin taybetmendiyên ku tenê di moda grafîkê de hene hene. Mînakî, amûrên profîla-bingeha grafîkî yên TensorFlow û TensorFlow Debugger (tfdbg) yên belavkirî bi moda Eager re ne hevaheng in. Ger projeya we bi giranî xwe dispêre van taybetmendiyan, neçalakkirina moda Eager dê hewce be.
Di dawiyê de, moda Eager dikare ji bo hilberandinê xweşbîn û bicîhkirina modelên TensorFlow dijwartir bike. Di hawîrdorên hilberînê de, xweşbînkirina modelan ji bo performansê, karanîna bîranînê, û karbidestiya bicîhkirinê gelemperî ye. Neçalakkirina moda Eager rê dide xweşbînkirina modela rasttir û tevgerên xebatê yên bicîhkirinê, ji ber ku ew komek berfireh a amûr û xweşbîniyên ku di moda grafîkê de peyda dibin bikar tîne.
Dema ku moda Eager di TensorFlow de avantajên darvekirina tavilê û xwendina kodê ya çêtir pêşkêşî dike, ew jî bi çend kêmasiyan re tê. Di nav wan de kêmbûna performansa potansiyel, piştgirîya tixûbdar ji bo perwerdehiya belavkirî, hesabên bîranîn-dijwar, nebûna piştgirî ji bo hin taybetmendiyên TensorFlow, û kêşeyên di xweşbînkirin û bicîhkirina modelên ji bo hilberînê de hene. Pêdivî ye ku meriv van faktoran bi baldarî bihesibîne dema ku hûn biryar didin ka hûn moda Eager an TensorFlow birêkûpêk bi moda Eager neçalak bikar bînin bikar bînin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin:
- Di fêrbûna makîneyê de di xebata bi daneyên mezin de çi sînor hene?
- Ma fêrbûna makîneyê dikare hin arîkariya diyalogê bike?
- Qada lîstikê ya TensorFlow çi ye?
- Ma moda dilşewat rê li ber fonksiyona hesabkirina belavkirî ya TensorFlow digire?
- Ma dikare çareseriyên ewr ên Google-ê were bikar anîn da ku hesabkirinê ji hilanînê veqetîne ji bo perwerdehiyek bikêrtir a modela ML bi daneyên mezin re?
- Ma motora Fêrbûna Makîneya Ewrê ya Google (CMLE) wergirtina çavkaniyê û veavakirina otomatîkî pêşkêşî dike û piştî ku perwerdehiya modelê qediya girtina çavkaniyê bi rê ve dibe?
- Ma gengaz e ku meriv modelên fêrbûna makîneyê li ser komikên daneya kêfî yên mezin û bê hicup perwerde bike?
- Dema ku CMLE bikar bînin, çêkirina guhertoyek hewce dike ku çavkaniyek modelek derhanîn diyar bike?
- Ma CMLE dikare ji daneyên hilanînê yên Google Cloud bixwîne û ji bo encamnameyê modelek perwerdekirî ya diyarkirî bikar bîne?
- Ma Tensorflow dikare ji bo perwerdekirin û destnîşankirina torên neuralî yên kûr (DNN) were bikar anîn?
Pir pirs û bersivan di Pêşveçûna Fêrbûna Makîneyê de bibînin