TensorFlow ရှိ စိတ်အားထက်သန်မှုမုဒ်သည် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ချက်ခြင်းလုပ်ဆောင်နိုင်စေသည့် ပရိုဂရမ်ရေးအင်တာဖေ့စ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ကုဒ်ကို အမှားရှာရန်နှင့် နားလည်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ သို့သော် Eager မုဒ်ကို ပုံမှန် TensorFlow နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက Eager မုဒ်ကို အသုံးပြုခြင်း၏ အားနည်းချက်များစွာ ရှိပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ဤအားနည်းချက်များကို အသေးစိတ်လေ့လာပါမည်။
Eager မုဒ်၏ အဓိက အားနည်းချက်များထဲမှတစ်ခုမှာ စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် ၎င်း၏ ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော သက်ရောက်မှုဖြစ်သည်။ Eager မုဒ်ကိုဖွင့်ထားသည့်အခါ TensorFlow သည် ဂရပ်မုဒ်တွင် လုပ်ဆောင်မှုများကဲ့သို့ ထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်မှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်မလုပ်ပါ။ ၎င်းသည် အထူးသဖြင့် ရှုပ်ထွေးသောမော်ဒယ်များနှင့် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများအတွက် လုပ်ဆောင်ချိန်များကို နှေးကွေးသွားစေနိုင်သည်။ ဂရပ်မုဒ်တွင်၊ TensorFlow သည် စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသာထင်ရှားစွာ မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည့် အဆက်မပြတ်ခေါက်ခြင်းနှင့် လည်ပတ်မှုပေါင်းစပ်ခြင်းကဲ့သို့သော အမျိုးမျိုးသော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်မှုများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ Eager မုဒ်ကို ပိတ်ထားခြင်းဖြင့် TensorFlow သည် အဆိုပါ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်မှုများ၏ အပြည့်အဝ အခွင့်ကောင်းကို ရရှိစေပြီး လုပ်ဆောင်ချိန် ပိုမိုမြန်ဆန်စေသည်။
Eager mode ၏နောက်ထပ်အားနည်းချက်မှာ ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုအတွက် ၎င်း၏ကန့်သတ်ပံ့ပိုးမှုဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်တစ်ခုအား လေ့ကျင့်ရန် စက်အများအပြား သို့မဟုတ် စက်အများအပြားအသုံးပြုသည့် ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုအခြေအနေများတွင် Eager မုဒ်သည် ဂရပ်မုဒ်ကဲ့သို့ တူညီသောအတိုင်းအတာနှင့် ထိရောက်မှုအဆင့်ကို မပေးနိုင်ပါ။ TensorFlow ၏ ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုအင်္ဂါရပ်များဖြစ်သည့် ကန့်သတ်ဆာဗာများနှင့် ဒေတာအပြိုင်များကဲ့သို့၊ ဂရပ်မုဒ်အတွက် အဓိကအားဖြင့် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ထို့ကြောင့်၊ သင်သည် ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုလိုအပ်သော ပရောဂျက်တစ်ခုတွင် လုပ်ဆောင်နေပါက Eager မုဒ်ကို ပိတ်ခြင်းသည် ပို၍သင့်လျော်သော ရွေးချယ်မှုဖြစ်သည်။
ထို့အပြင်၊ Eager မုဒ်သည် အထူးသဖြင့် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် ဆက်ဆံသောအခါတွင် မှတ်ဉာဏ်အား အထူးပြုနိုင်သည်။ Eager မုဒ်တွင် TensorFlow သည် မှတ်ဉာဏ်ပမာဏများစွာကို စားသုံးနိုင်သည့် အလယ်အလတ်ရလဒ်များကို စိတ်အားထက်သန်စွာ အကဲဖြတ်ပြီး သိမ်းဆည်းထားသည်။ ၎င်းသည် အထူးသဖြင့် မှတ်ဉာဏ်ပမာဏ အကန့်အသတ်ရှိသော စက်များတွင် ကန့်သတ်ချက်တစ်ခု ဖြစ်လာနိုင်သည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့်၊ ဂရပ်မုဒ်သည် တွက်ချက်မှုဂရပ်အတွက် လိုအပ်သောအချက်အလက်များကိုသာ သိမ်းဆည်းခြင်းဖြင့် မှတ်ဉာဏ်အသုံးပြုမှုကို ပိုကောင်းစေပြီး မှတ်ဉာဏ်အသုံးပြုမှုကို ပိုမိုထိရောက်စေသည်။
Eager မုဒ်၏ နောက်ထပ်အားနည်းချက်မှာ အချို့သော TensorFlow အင်္ဂါရပ်များနှင့် API များအတွက် ပံ့ပိုးမှု မရှိခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ Eager မုဒ်သည် TensorFlow ၏ ဂေဟစနစ်နှင့် လိုက်ဖက်ညီမှု သတ်မှတ်ချက်များတွင် သိသာထင်ရှားသော တိုးတက်မှု ရရှိခဲ့သော်လည်း ဂရပ်မုဒ်တွင်သာ ရရှိနိုင်သော အင်္ဂါရပ်အချို့ ရှိပါသေးသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ TensorFlow ၏ ဂရပ်ဖစ်အခြေခံ ပရိုဖိုင်းတူးလ်များနှင့် ဖြန့်ဝေထားသော TensorFlow Debugger (tfdbg) သည် Eager မုဒ်နှင့် လုံး၀သဟဇာတမဖြစ်ပါ။ သင့်ပရောဂျက်သည် ဤအင်္ဂါရပ်များအပေါ် ကြီးမားစွာမှီခိုနေပါက Eager မုဒ်ကို ပိတ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
နောက်ဆုံးအနေဖြင့်၊ Eager မုဒ်သည် TensorFlow မော်ဒယ်များကို ထုတ်လုပ်ရန်အတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် အသုံးချရန် ပိုမိုစိန်ခေါ်မှုဖြစ်စေနိုင်သည်။ ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်တွင်၊ စွမ်းဆောင်ရည်၊ မှတ်ဉာဏ်အသုံးပြုမှုနှင့် အသုံးချမှုထိရောက်မှုတို့အတွက် မော်ဒယ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်လေ့ရှိသည်။ Eager မုဒ်ကို ပိတ်ထားခြင်းဖြင့် ဂရပ်မုဒ်တွင် ရရှိနိုင်သော ပြည့်စုံသော ကိရိယာအစုံနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်မှုများကို လွှမ်းမိုးထားသောကြောင့် ပိုမိုရိုးရှင်းသော မော်ဒယ် optimization နှင့် deployment workflows ကို ရရှိစေပါသည်။
TensorFlow ရှိ Eager မုဒ်သည် ချက်ခြင်းလုပ်ဆောင်ခြင်း၏ အားသာချက်များနှင့် ကုဒ်ဖတ်နိုင်မှု ပိုမိုကောင်းမွန်လာသော်လည်း ၎င်းတွင် အားနည်းချက်များစွာပါရှိသည်။ ၎င်းတို့တွင် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော စွမ်းဆောင်ရည်ကျဆင်းခြင်း၊ ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုအတွက် အကန့်အသတ်ရှိသော ပံ့ပိုးမှု၊ မှတ်ဉာဏ်အထူးပြု တွက်ချက်မှုများ၊ အချို့သော TensorFlow အင်္ဂါရပ်များအတွက် ပံ့ပိုးမှုမရှိခြင်းနှင့် ထုတ်လုပ်မှုအတွက် မော်ဒယ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် အသုံးချခြင်းတွင် စိန်ခေါ်မှုများ ပါဝင်သည်။ Eager မုဒ် သို့မဟုတ် ပုံမှန် TensorFlow with Eager မုဒ်ကို ပိတ်ထားရန် ဆုံးဖြတ်ရာတွင် ဤအချက်များကို ဂရုတစိုက် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အရေးကြီးပါသည်။
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။