Di TensorFlow de, moda Eager taybetmendiyek e ku destûrê dide darvekirina tavilê ya operasyonan, jêbirin û famkirina kodê hêsantir dike. Dema ku moda Eager çalak e, operasyonên TensorFlow wekî ku jê re tê gotin têne darve kirin, mîna ku di koda Python-a birêkûpêk de ye. Ji hêla din ve, dema ku moda Eager neçalak e, operasyonên TensorFlow di grafiyek de têne darve kirin, ku berî darvekirinê tête berhev kirin û xweşbîn kirin.
Cûdahiya sereke di navbera koda xebitandinê de bi û bêyî moda Eager-a çalak di modela darvekirinê û feydeyên ku ew pêşkêş dikin de ye. Ka em li hûrguliyên her modê bigerin da ku taybetmendî û encamên wan fam bikin.
1. Moda Eager çalak kirin:
- Pêkanîna tavilê: Operasyonên TensorFlow tavilê piştî bangkirinê, mîna koda Python-a birêkûpêk têne darve kirin. Ev rê dide debugkirina hêsan û bertekên bilez li ser encamên operasyonan.
- Herikîna kontrolê ya dînamîk: Moda Eager avaniyên herikîna kontrolê ya dînamîkî piştgirî dike, wek lûp û şert, ku nivîsandina model û algorîtmayên tevlihev hêsantir dike.
- Yekbûna Python: Moda Eager bêkêmasî bi Python re yek dibe, karanîna strukturên daneya Python û kontrolkirina herikîna di nav operasyonên TensorFlow de dihêle.
- Avakirina modela hêsan: Bi moda Eager re, hûn dikarin modelan bi rengek hêştir û înteraktîf ava bikin, ji ber ku hûn dikarin encamên operasyonan di wextê rast de bibînin.
Li vir mînakek kodek bi moda Eager ve hatî çalak kirin heye:
python import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() x = tf.constant(2) y = tf.constant(3) z = x + y print(z)
2. Moda Eager neçalak kirin:
- Pêkanîna grafikê: Operasyonên TensorFlow di nav grafiyekê de têne darve kirin, ku berî darvekirinê tê berhev kirin û xweşbîn kirin. Ev rê dide darvekirina bikêrhatî, nemaze dema ku bi daneyên mezin an modelên tevlihev re dixebitin.
- Optimîzasyona grafîkê: TensorFlow dikare grafîkê bi tevlihevkirina operasyonan û sepandina xweşbîniyan ji bo baştirkirina performansê xweşbîn bike.
- Pêkanîna belavkirî: TensorFlow dikare pêkanîna grafîkê li ser gelek amûr an makîneyan belav bike, ku pêvajoyek paralel û pîvandina berhevokên mezin çêbike.
- Sazkirin: Modelên ku bi moda Eager neçalak hatine çêkirin dikarin bi hêsanî li hawîrdorên hilberînê werin bicîh kirin, ji ber ku graf dikare bêyî hewcedariya koda orîjînal were serialîzekirin û barkirin.
Li vir mînakek kodek bi moda Eager neçalak e:
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))
Koda xebitandinê ya bi moda Eager a ku di TensorFlow-ê de hatî çalak kirin destûrê dide darvekirina tavilê, herikîna kontrolê ya dînamîkî, û avakirina modela hêsan, dema ku koda xebitandina bi moda Eager neçalakkirî darvekirina grafîkê, xweşbînkirin, darvekirina belavkirî, û kapasîteyên bicîhkirinê çalak dike.
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