TensorFlow ဂရပ်နှင့် အဓိကစိန်ခေါ်မှုကား အဘယ်နည်း၊ Eager မုဒ်က ၎င်းကို မည်သို့ဖြေရှင်းသနည်း။

/ / Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, TensorFlow စိတ်အားထက်သန် Mode ကို, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်

TensorFlow ဂရပ်၏ အဓိကစိန်ခေါ်မှုမှာ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ကို ကန့်သတ်နိုင်ပြီး အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ဟန့်တားနိုင်သည့် ၎င်း၏တည်ငြိမ်သော သဘောသဘာဝတွင် တည်ရှိသည်။ ရိုးရာဂရပ်မုဒ်တွင် TensorFlow သည် မော်ဒယ်၏ လုပ်ဆောင်မှုများနှင့် မှီခိုမှုများကို ကိုယ်စားပြုသည့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဂရပ်တစ်ခုကို တည်ဆောက်သည်။ ဤဂရပ်ဖစ်အခြေခံချဉ်းကပ်နည်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ဖြန့်ဝေခြင်းလုပ်ဆောင်ခြင်းကဲ့သို့သော အကျိုးကျေးဇူးများကို ပေးစွမ်းသော်လည်း၊ အထူးသဖြင့် စက်သင်ယူမှုဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၏ ပုံတူရိုက်ခြင်းနှင့် အမှားရှာပြင်ခြင်းအဆင့်များတွင် အချို့သောအလုပ်များအတွက် ခက်ခဲနိုင်သည်။

ဤစိန်ခေါ်မှုကိုဖြေရှင်းရန်အတွက် TensorFlow သည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ပရိုဂရမ်ရေးသားခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ချက်ချင်းလုပ်ဆောင်နိုင်စေသည့် Eager mode ကို မိတ်ဆက်ပေးခဲ့သည်။ Eager မုဒ်တွင်၊ TensorFlow လုပ်ဆောင်ချက်များသည် တွက်ချက်မှုဂရပ်ကို တည်ဆောက်ပြီး လုပ်ဆောင်ရန် မလိုအပ်ဘဲ ၎င်းတို့ကို ခေါ်ဝေါ်သည့်အတိုင်း ချက်ချင်းလုပ်ဆောင်သည်။ ဤမုဒ်သည် သမားရိုးကျ ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများကဲ့သို့ ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်ပြီး အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွေ့အကြုံကို ရရှိစေပါသည်။

စိတ်အားထက်သန်မှုမုဒ်သည် ရိုးရာဂရပ်မုဒ်ထက် အားသာချက်များစွာကို ပေးဆောင်သည်။ ပထမဦးစွာ၊ ၎င်းသည် static graph တွင် အလွယ်တကူ ဖော်ပြခြင်းမရှိသော loops၊ conditionals နှင့် အခြားသော control structures များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် dynamic control flow ကို ခွင့်ပြုသည်။ အခြေအနေအရ အကိုင်းအခက်များ သို့မဟုတ် ထပ်ကာထပ်ကာ တွက်ချက်မှုများ လိုအပ်သည့် ရှုပ်ထွေးသော မော်ဒယ်များကို တီထွင်သည့်အခါ ဤပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်သည် အထူးအသုံးဝင်သည်။

ဒုတိယ၊ Eager မုဒ်သည် အမှားရှာပြင်ခြင်းနှင့် အမှားအယွင်း ကိုင်တွယ်ခြင်းကို ရိုးရှင်းစေသည်။ ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများသည် ကုဒ်ကိုဖြတ်ကျော်ကာ အလယ်အလတ်ရလဒ်များကို စစ်ဆေးရန် Python ၏ မူရင်းအမှားရှာပြင်ကိရိယာများဖြစ်သည့် pdb ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤအမှားရှာပြင်ခြင်း၏လွယ်ကူမှုသည် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအချိန်ကို သိသိသာသာလျှော့ချနိုင်ပြီး ကုဒ်အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်။

ထို့အပြင်၊ Eager mode သည် ပိုမိုသဘာဝကျပြီး အလိုလိုသိနိုင်သော ပရိုဂရမ်းမင်းပုံစံကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ Developer များသည် အထူးထုပ်ပိုးခြင်း သို့မဟုတ် အင်တာဖေ့စ်များမလိုအပ်ဘဲ Python ၏ ကြွယ်ဝသော ဂေဟစနစ်နှင့် တူးလ်များကို TensorFlow လုပ်ဆောင်ချက်များဖြင့် တိုက်ရိုက်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ Python ဂေဟစနစ်နှင့် ဤပေါင်းစပ်မှုသည် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို မြှင့်တင်ပေးပြီး TensorFlow ကို အခြားသော စာကြည့်တိုက်များနှင့် မူဘောင်များနှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်နိုင်စေပါသည်။

ဤအားသာချက်များကြားမှ Eager မုဒ်သည် အကြီးစားထုတ်လုပ်မှုဖြန့်ကျက်မှုများအတွက် အထိရောက်ဆုံးရွေးချယ်မှု အမြဲတမ်းမဖြစ်နိုင်သည်ကို သတိပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဂရပ်ဖစ်မုဒ်တွင် ဂရပ်ဖစ်စုစည်းမှုနှင့် ဖြန့်ဝေမှုလုပ်ဆောင်ခြင်းကဲ့သို့သော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်မှုများနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်အကျိုးကျေးဇူးများကို ပေးဆောင်ဆဲဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ပရောဂျက်တစ်ခု၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များကို အကဲဖြတ်ပြီး သင့်လျော်သောမုဒ်ကို ရွေးချယ်ရန် အကြံပြုအပ်ပါသည်။

TensorFlow ဂရပ်၏ အဓိကစိန်ခေါ်မှုမှာ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ကို ကန့်သတ်နိုင်ပြီး အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ဟန့်တားနိုင်သည့် ၎င်း၏တည်ငြိမ်သောသဘောသဘာဝဖြစ်သည်။ စိတ်အားထက်သန်မှုမုဒ်သည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ချက်ချင်းလုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ဤစိန်ခေါ်မှုကို ဖြေရှင်းသည်။ ၎င်းသည် ဒိုင်းနမစ်ထိန်းချုပ်မှုစီးဆင်းမှုကို ပံ့ပိုးပေးကာ၊ အမှားရှာပြင်ခြင်းကို ရိုးရှင်းစေပြီး ပိုမိုသဘာဝကျသော ပရိုဂရမ်းမင်းပုံစံကို မြှင့်တင်ပေးသည်။ သို့ရာတွင်၊ သီးခြားပရောဂျက်တစ်ခုအတွက် သင့်လျော်သောမုဒ်ကိုရွေးချယ်သည့်အခါ Eager မုဒ်နှင့် ရိုးရာဂရပ်မုဒ်အကြား အပေးအယူကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အရေးကြီးပါသည်။

အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်:

Advancing in Machine Learning တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။

နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,