Google မှ ဖန်တီးထားသော နာမည်ကြီး စက်သင်ယူမှုဘောင်ဖြစ်သည့် TensorFlow နှင့် အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ ဂရပ်ရှိ "dangling print node" ၏ သဘောတရားကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ TensorFlow တွင်၊ စက်သင်ယူမှုပုံစံတွင် ဒေတာစီးဆင်းမှုနှင့် လည်ပတ်မှုများကို ကိုယ်စားပြုရန်အတွက် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာဂရပ်ကို တည်ဆောက်ထားသည်။ ဂရပ်ရှိ Nodes များသည် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ကိုယ်စားပြုပြီး အစွန်းများသည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်များကြားတွင် ဒေတာမှီခိုမှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။
"tf.print" လည်ပတ်မှုဟုလည်းသိကြသော ပရင့် node ကို ဂရပ်ဖ်လုပ်ဆောင်နေစဉ်အတွင်း tensor တစ်ခု၏တန်ဖိုးကို ထုတ်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည်။ ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများသည် အလယ်အလတ်တန်ဖိုးများကို စစ်ဆေးရန်နှင့် မော်ဒယ်၏တိုးတက်မှုကို ခြေရာခံနိုင်စေရန်အတွက် အမှားရှာပြင်ခြင်းဆိုင်ရာ ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် အသုံးများသည်။
dangling print node သည် ဂရပ်ရှိ အခြား node များနှင့် မချိတ်ဆက်ထားသော print node ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ မည်သည့်နောက်ဆက်တွဲလုပ်ဆောင်မှုများမှ print node ၏ output ကို အသုံးမပြုပါ။ ထိုသို့သောအခြေအနေမျိုးတွင်၊ ပုံနှိပ်ဖော်ပြချက်အား လုပ်ဆောင်မည်ဖြစ်သော်လည်း ၎င်း၏ထွက်ရှိမှုသည် ဂရပ်၏အလုံးစုံလုပ်ဆောင်မှုအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိမည်မဟုတ်ပါ။
ဂရပ်တွင် ချိတ်ဆွဲထားသော ပရင့်နိတ်တစ်ခုရှိနေခြင်းသည် TensorFlow တွင် မည်သည့်အမှားအယွင်းများ သို့မဟုတ် ပြဿနာများကိုမျှ မဖြစ်စေပါ။ သို့သော်၊ လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည် သို့မဟုတ် ကောက်ချက်ချနိုင်သည်။ print node ကို execute လုပ်သောအခါ၊ memory နှင့် computation ဆိုင်ရာ အပိုဆောင်း overhead ကို မိတ်ဆက်ပေးသည်။ ၎င်းသည် အထူးသဖြင့် မော်ဒယ်ကြီးများနှင့် ဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်သောအခါတွင် ဂရပ်၏လုပ်ဆောင်မှုကို နှေးကွေးစေနိုင်သည်။
စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် ချိတ်ဆွဲထားသော ပရင့် node များ၏ သက်ရောက်မှုကို လျှော့ချရန်၊ ၎င်းတို့အား ဂရပ်ရှိ အခြား node များသို့ ဖယ်ရှားရန် သို့မဟုတ် မှန်ကန်စွာ ချိတ်ဆက်ရန် အကြံပြုထားသည်။ ၎င်းသည် လိုအပ်သည့်အခါမှသာ ပရင့်ထုတ်ပြန်ချက်များကို အကောင်အထည်ဖော်ပြီး ၎င်းတို့၏ထွက်အားကို နောက်ဆက်တွဲလုပ်ဆောင်မှုများဖြင့် အသုံးပြုကြောင်း သေချာစေသည်။ ထိုသို့ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် မလိုအပ်သော တွက်ချက်မှုများနှင့် မှတ်ဉာဏ်အသုံးပြုမှုကို ရှောင်ရှားနိုင်ပြီး စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် မြန်နှုန်းကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်။
ဤသည်မှာ dangling print node ၏ သဘောတရားကို ဥပမာပြရန် ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။
python import tensorflow as tf # Create a simple graph with a dangling print node a = tf.constant(5) b = tf.constant(10) c = tf.add(a, b) print_node = tf.print(c) # Execute the graph with tf.Session() as sess: sess.run(print_node)
ဤဥပမာတွင်၊ print node သည် ဂရပ်ရှိ အခြားလုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုနှင့် ချိတ်ဆက်ထားခြင်းမရှိပါ။ ထို့ကြောင့်၊ ဂရပ်ကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းသည် ပုံနှိပ်ဖော်ပြချက်အား လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြစ်ပေလိမ့်မည်၊ သို့သော် ၎င်းသည် `c` ၏တန်ဖိုး သို့မဟုတ် နောက်ဆက်တွဲလုပ်ဆောင်မှုများအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိမည်မဟုတ်ပါ။
TensorFlow ရှိ dangling print node သည် တွက်ချက်မှုဂရပ်ရှိ အခြား node များနှင့် မချိတ်ဆက်ထားသော ပရင့်လုပ်ဆောင်ချက်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းသည် အမှားအယွင်းများမဖြစ်စေသော်လည်း၊ Memory နှင့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာများတွင် မလိုအပ်သော overhead ကိုမိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို ထိခိုက်စေနိုင်သည်။ ဂရပ်ကို ထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်စေရန်အတွက် dangling print node များကို ဖယ်ရှားရန် သို့မဟုတ် မှန်ကန်စွာချိတ်ဆက်ရန် အကြံပြုလိုပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Text to speech (TTS) ဆိုတာ ဘာလဲ၊ AI နဲ့ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။
- စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
- စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအချို့ကို ပေးနိုင်ပါသလား။
- TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။
- ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲသည် အမှန်တကယ် ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
- algorithm ၏ hyperparameters များ၏ ဥပမာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
- Ensamble Learning ဆိုတာ ဘာလဲ။
- ရွေးချယ်ထားသော machine learning algorithm သည် မသင့်လျော်ပါက မည်ကဲ့သို့ မှန်ကန်သည်ကို ရွေးချယ်ရန် သေချာနိုင်မည်နည်း။
- စက်သင်ယူမှုပုံစံသည် ၎င်း၏လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ကြီးကြပ်မှုလိုအပ်ပါသလား။
- အာရုံကြောကွန်ရက်အခြေပြု အယ်လဂိုရီသမ်များတွင် အသုံးပြုသည့် အဓိက ကန့်သတ်ဘောင်များသည် အဘယ်နည်း။
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။