TensorFlow တွင် Eager မုဒ်သည် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ချက်ချင်းလုပ်ဆောင်နိုင်စေကာ ကုဒ်ကို အမှားရှာရန်နှင့် နားလည်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ Eager မုဒ်ကိုဖွင့်ထားသောအခါ၊ ပုံမှန် Python ကုဒ်ကဲ့သို့ပင် TensorFlow လုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်ပါသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ Eager မုဒ်ကို ပိတ်ထားသည့်အခါ၊ TensorFlow လုပ်ဆောင်ချက်များကို မလုပ်ဆောင်မီ စုစည်းပြီး အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားသည့် ဂရပ်တစ်ခုတွင် လုပ်ဆောင်သည်။
Eager မုဒ်တွင် ဖွင့်ထားသော နှင့် မပါဘဲ လုပ်ဆောင်ခြင်း အကြား အဓိက ကွာခြားချက်မှာ ကုဒ်အား လုပ်ဆောင်မှု ပုံစံနှင့် ၎င်းတို့ ပေးဆောင်သည့် အကျိုးကျေးဇူးများ တွင် ရှိသည်။ ၎င်းတို့၏ဝိသေသလက္ခဏာများနှင့်သက်ရောက်မှုများကိုနားလည်ရန်မုဒ်တစ်ခုစီ၏အသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုလေ့လာကြည့်ကြပါစို့။
1. စိတ်အားထက်သန်မှုမုဒ်ကို ဖွင့်ထားသည်-
- ချက်ချင်းလုပ်ဆောင်ခြင်း- TensorFlow လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပုံမှန် Python ကုဒ်နှင့် ဆင်တူသည်၊ ခေါ်ဆိုမှုတွင် ချက်ချင်းလုပ်ဆောင်ပါသည်။ ၎င်းက လွယ်ကူသော အမှားရှာပြင်ခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များ၏ ရလဒ်များအပေါ် လျင်မြန်စွာ တုံ့ပြန်မှု ပြုလုပ်နိုင်စေပါသည်။
- ဒိုင်းနမစ်ထိန်းချုပ်မှုစီးဆင်းမှု- စိတ်အားထက်သန်မှုမုဒ်သည် ရှုပ်ထွေးသောမော်ဒယ်များနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များကိုရေးရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည့် loops နှင့် conditionals များကဲ့သို့သော dynamic control flow constructs များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
- Python ပေါင်းစည်းခြင်း- စိတ်အားထက်သန်မှုမုဒ်သည် Python နှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်ထားပြီး၊ Python ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံများကို အသုံးပြုခြင်းနှင့် TensorFlow လည်ပတ်မှုများအတွင်း ထိန်းချုပ်မှုတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
– လွယ်ကူသော မော်ဒယ်လ်တည်ဆောက်ခြင်း- Eager မုဒ်ဖြင့်၊ သင်သည် လုပ်ဆောင်ချက်များ၏ ရလဒ်များကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ မြင်တွေ့နိုင်သကဲ့သို့ ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်ပြီး အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသည့်ပုံစံများဖြင့် မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်နိုင်ပါသည်။
ဤသည်မှာ Eager မုဒ်ဖွင့်ထားသော ကုဒ်၏ ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။
python import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() x = tf.constant(2) y = tf.constant(3) z = x + y print(z)
2. စိတ်အားထက်သန်မှုမုဒ်ကို ပိတ်ထားသည်-
- ဂရပ်ဖစ်လုပ်ဆောင်မှု- TensorFlow လုပ်ဆောင်ချက်များကို မလုပ်ဆောင်မီ စုစည်းပြီး အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားသော ဂရပ်တစ်ခုအတွင်း လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ၎င်းသည် အထူးသဖြင့် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများ သို့မဟုတ် ရှုပ်ထွေးသောမော်ဒယ်များဖြင့် လုပ်ဆောင်သည့်အခါ ထိရောက်သောလုပ်ဆောင်မှုကို ခွင့်ပြုသည်။
- ဂရပ်ဖစ်ကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း- TensorFlow သည် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပေါင်းစပ်ကာ စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်ရန် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ဂရပ်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်နိုင်သည်။
- Distributed execution- TensorFlow သည် စက်အများအပြား သို့မဟုတ် စက်များတစ်လျှောက် ဂရပ်ဖစ်ကို ဖြန့်ဝေနိုင်ပြီး၊ အပြိုင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများအထိ ချဲ့ထွင်နိုင်စေပါသည်။
- အသုံးချခြင်း- Eager မုဒ်ကိုပိတ်ထားခြင်းဖြင့် တည်ဆောက်ထားသော မော်ဒယ်များသည် ဂရပ်ကို မူရင်းကုဒ်မလိုအပ်ဘဲ အမှတ်စဉ် စီစဥ်ပြီး တင်နိုင်သောကြောင့် ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်တွင် အလွယ်တကူ အသုံးချနိုင်သည်။
ဤသည်မှာ Eager မုဒ်ကို ပိတ်ထားသော ကုဒ်၏ ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။
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))
TensorFlow တွင် ဖွင့်ထားသည့် Eager မုဒ်ဖြင့် ပြေးခြင်းကုဒ်သည် ချက်ချင်းလုပ်ဆောင်မှု၊ တက်ကြွသောထိန်းချုပ်မှုစီးဆင်းမှုနှင့် မော်ဒယ်တည်ဆောက်မှုတို့ကို လွယ်ကူစွာပြုလုပ်နိုင်စေကာ Eager မုဒ်ဖြင့်ကုဒ်ကို ပိတ်ထားစဉ်တွင် ဂရပ်ဖစ်လုပ်ဆောင်မှု၊ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်မှု၊ ဖြန့်ဝေမှုလုပ်ဆောင်မှုနှင့် ဖြန့်ကျက်မှုစွမ်းရည်တို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်:
- စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
- စက်သင်ယူခြင်းသည် ဒိုင်ယာလော့ဂ်အကူအညီအချို့ကို ပေးနိုင်ပါသလား။
- TensorFlow ကစားကွင်းဆိုတာဘာလဲ။
- စိတ်အားထက်သန်သောမုဒ်သည် TensorFlow ၏ ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပြူတာလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို တားဆီးပါသလား။
- ML မော်ဒယ်၏ ပိုမိုထိရောက်သော လေ့ကျင့်မှုတစ်ခုအတွက် ဒေတာကြီးကြီးမားမားဖြင့် သိုလှောင်မှုမှ ကွန်ပြူတာကို ခွဲထုတ်ရန်အတွက် Google cloud ဖြေရှင်းချက်များကို အသုံးပြုနိုင်မည်လား။
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) သည် အလိုအလျောက် အရင်းအမြစ်များ ရယူခြင်းနှင့် ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံကို ပံ့ပိုးပေးပြီး မော်ဒယ်၏ လေ့ကျင့်မှုပြီးဆုံးပြီးနောက် အရင်းအမြစ်ပိတ်ခြင်းကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပေးပါသလား။
- ထိတ်လန့်ခြင်းမရှိဘဲ မထင်သလို ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသလား။
- CMLE ကိုအသုံးပြုသောအခါ၊ ဗားရှင်းတစ်ခုဖန်တီးရာတွင် ထုတ်ယူထားသောမော်ဒယ်၏အရင်းအမြစ်ကို သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်ပါသလား။
- CMLE သည် Google Cloud သိုလှောင်မှုဒေတာမှ ဖတ်ရှုနိုင်ပြီး ကောက်ချက်ချရန်အတွက် သတ်မှတ်ထားသော လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်ကို သုံးနိုင်ပါသလား။
- Tensorflow ကို နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များ (DNNs) ၏ လေ့ကျင့်မှုနှင့် ကောက်ချက်ချမှုအတွက် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
Advancing in Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။