TensorFlow ရှိ စိတ်အားထက်သန်မှုမုဒ်သည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုနှင့် သွက်လက်စွာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ပံ့ပိုးပေးသည့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ချက်ချင်းလုပ်ဆောင်နိုင်စေသည့် ပရိုဂရမ်ရေးအင်တာဖေ့စ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤမုဒ်သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ တုံ့ပြန်ချက်ပေးကာ လုပ်ဆောင်ချက်စီးဆင်းမှုတွင် မြင်နိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ပေးခြင်းဖြင့် အမှားရှာခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ TensorFlow ရှိ Eager မုဒ်တွင် အမှားရှာပြင်ခြင်းကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည့် နည်းလမ်းအမျိုးမျိုးကို ကျွန်ုပ်တို့ ရှာဖွေပါမည်။
ပထမဆုံးနှင့် အရေးကြီးဆုံးမှာ Eager mode သည် သီးခြား session တစ်ခုမလိုအပ်ဘဲ ၎င်းတို့ရေးသားထားသည့်အတိုင်း developer များအား လုပ်ဆောင်ချက်များကို တိုက်ရိုက်လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ ဤချက်ချင်းလုပ်ဆောင်မှုသည် အသုံးပြုသူများအား လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုစီ၏ရလဒ်များကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ စစ်ဆေးစစ်ဆေးနိုင်စေပါသည်။ ဂရပ်တည်ဆောက်မှုနှင့် ဆက်ရှင်လုပ်ဆောင်မှုတို့အတွက် လိုအပ်မှုကို ဖယ်ရှားခြင်းဖြင့် Eager မုဒ်သည် ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်သော ပရိုဂရမ်းမင်းအတွေ့အကြုံကို ပေးစွမ်းပြီး အမှားအယွင်းများကို ဖော်ထုတ်ရန်နှင့် ပြုပြင်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
ထို့အပြင်၊ Eager mode သည် breakpoints များကိုအသုံးပြုခြင်းနှင့် code မှတဆင့် တစ်ဆင့်တက်ခြင်းကဲ့သို့သော Python ၏ မူရင်းအမှားရှာပြင်ခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ လုပ်ဆောင်ချက်ကို ခေတ္တရပ်ရန်နှင့် ကိန်းရှင်များနှင့် တင်းဆာများ၏ အခြေအနေကို စစ်ဆေးရန် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများသည် သတ်မှတ်ထားသော ကုဒ်လိုင်းများတွင် ဖြတ်တောက်မှုများကို သတ်မှတ်နိုင်သည်။ ဤစွမ်းရည်သည် အသုံးပြုသူများအား စီမံဆောင်ရွက်မှုစီးဆင်းမှုကို ခြေရာခံပြီး ပရိုဂရမ်ရှိ မည်သည့်အချက်တွင်မဆို အလယ်အလတ်တန်ဖိုးများကို စစ်ဆေးခွင့်ပြုခြင်းဖြင့် ပြဿနာများကို ဖော်ထုတ်ဖြေရှင်းရာတွင် များစွာအထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။
Eager မုဒ်၏နောက်ထပ်အားသာချက်မှာ Python ၏ကျယ်ပြန့်သော အမှားရှာပြင်ကိရိယာများဆိုင်ရာ ဂေဟစနစ်ကို လွှမ်းမိုးနိုင်မှုဖြစ်သည်။ အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့၏ TensorFlow ကုဒ်ကို စုံစမ်းစစ်ဆေးရန်နှင့် ပြဿနာရှာရန်အတွက် pdb (Python Debugger) သို့မဟုတ် IDE သီးသန့် debugger များကဲ့သို့ နာမည်ကြီး အမှားရှာပြင်သည့်စာကြည့်တိုက်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤကိရိယာများသည် ပြောင်းလဲနိုင်သော စစ်ဆေးခြင်း၊ အစုလိုက်ခြေရာကောက်ခြင်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အခြေအနေအလိုက် ခွဲထွက်ခြင်းများကဲ့သို့သော အင်္ဂါရပ်များကို ပေးစွမ်းနိုင်ပြီး ပြီးပြည့်စုံသော အမှားရှာပြင်ခြင်းအတွေ့အကြုံကို ရရှိစေပါသည်။
ထို့အပြင်၊ Eager mode သည် သမားရိုးကျ ဂရပ်ဖစ်လုပ်ဆောင်မှုမုဒ်နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ပိုမိုသိရှိနားလည်ပြီး အဓိပ္ပာယ်ပိုမိုလွယ်ကူသော အမှားသတင်းများကို ပေးဆောင်ပါသည်။ TensorFlow လုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်နေစဉ် အမှားအယွင်းတစ်ခု ဖြစ်ပေါ်သောအခါ၊ အမှားသတင်းစကားသည် အသုံးပြုသူ၏ကုဒ်တွင် အမှား၏တည်နေရာအတိအကျကို ညွှန်ပြပေးသည့် Python traceback ပါဝင်ပါသည်။ ဤအသေးစိတ်အမှားအယွင်းအစီရင်ခံခြင်းသည် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများသည် ချွတ်ယွင်းချက်များကို လျင်မြန်စွာသိရှိနိုင်ပြီး အမှားရှာပြင်ခြင်းအတွက် အသုံးပြုသည့်အချိန်ကို လျှော့ချပေးသည်။
ထို့အပြင်၊ Eager မုဒ်သည် TensorFlow တွက်ချက်မှုများတွင် အခြေအနေဆိုင်ရာ ထုတ်ပြန်ချက်များနှင့် ကွင်းဆက်များကို တိုက်ရိုက်အသုံးပြုနိုင်စေရန် ခွင့်ပြုသည့် ရွေ့လျားထိန်းချုပ်မှုစီးဆင်းမှုကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ နေရာယူထားသောတန်ဖိုးများ သို့မဟုတ် feed အဘိဓာန်များကို မလိုအပ်ဘဲ အသုံးပြုသူများအား မတူညီသောကုဒ်အကိုင်းအခက်များကို စမ်းသပ်ရန်နှင့် ရလဒ်များကို စောင့်ကြည့်လေ့လာနိုင်စေခြင်းဖြင့် ဤအင်္ဂါရပ်သည် အမှားရှာခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ အကျွမ်းတဝင်ရှိသော Python တည်ဆောက်မှုများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် Eager မုဒ်သည် ရှုပ်ထွေးသော စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ရန်နှင့် အမှားရှာရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
အမှားရှာပြင်ခြင်းတွင် Eager mode ၏အကျိုးကျေးဇူးများကိုသရုပ်ဖော်ရန် ဥပမာတစ်ခုကို သုံးသပ်ကြည့်ကြပါစို့။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်သင်ကြားနေပြီး လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း မမျှော်လင့်ထားသောအပြုအမူများကို ကြုံတွေ့နေရသည်ဆိုပါစို့။ Eager မုဒ်ဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် စိတ်ပါဝင်စားသည့်နေရာတွင် ခွဲမှတ်တစ်ခုကို သတ်မှတ်နိုင်ပြီး ကွန်ရက်၏အလေးချိန်များ၊ ဘက်လိုက်မှုများနှင့် gradient များ၏ တန်ဖိုးများကို စစ်ဆေးနိုင်ပါသည်။ ဤကိန်းရှင်များကို ဆန်းစစ်ခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပြဿနာကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်ပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ် သို့မဟုတ် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွက် လိုအပ်သော ပြုပြင်ပြောင်းလဲမှုများကို ပြုလုပ်နိုင်ပါသည်။
TensorFlow ရှိ စိတ်အားထက်သန်မှုမုဒ်သည် ချက်ချင်းလုပ်ဆောင်ခြင်း၊ Python အမှားရှာပြင်ခြင်းကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးခြင်း၊ သတင်းအချက်အလက်ဆိုင်ရာ အမှားအယွင်းမက်ဆေ့ချ်များကို ပေးဆောင်ခြင်းနှင့် တက်ကြွသောထိန်းချုပ်မှုစီးဆင်းမှုကို ဖွင့်ပေးခြင်းဖြင့် အမှားရှာခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေသည်။ ဤအင်္ဂါရပ်များသည် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်၏ မြင်နိုင်စွမ်းနှင့် အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုကို မြှင့်တင်ပေးကာ ပြဿနာများကို ဖော်ထုတ်ဖြေရှင်းရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ Eager မုဒ်၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများသည် ၎င်းတို့၏ အမှားရှာပြင်ခြင်းလုပ်ငန်းအသွားအလာကို ချောမွေ့စေပြီး ကြံ့ခိုင်သော စက်သင်ယူမှုပုံစံများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို အရှိန်မြှင့်နိုင်သည်။
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။