В TensorFlow режим Eager — это функция, которая позволяет немедленно выполнять операции, упрощая отладку и понимание кода. Когда режим Eager включен, операции TensorFlow выполняются по мере их вызова, как и в обычном коде Python. С другой стороны, когда режим Eager отключен, операции TensorFlow выполняются в графе, который компилируется и оптимизируется перед выполнением.
Основное различие между запуском кода с включенным режимом Eager и без него заключается в модели выполнения и преимуществах, которые они предлагают. Давайте углубимся в детали каждого режима, чтобы понять их характеристики и последствия.
1. Активный режим включен:
– Немедленное выполнение: операции TensorFlow выполняются сразу после вызова, аналогично обычному коду Python. Это позволяет легко отлаживать и быстро получать обратную связь о результатах операций.
– Динамический поток управления: режим Eager поддерживает конструкции динамического потока управления, такие как циклы и условные операторы, что упрощает написание сложных моделей и алгоритмов.
– Интеграция с Python: режим Eager легко интегрируется с Python, что позволяет использовать структуры данных Python и поток управления в операциях TensorFlow.
– Простое построение модели: в режиме Eager вы можете создавать модели более интуитивным и интерактивным способом, поскольку вы можете видеть результаты операций в режиме реального времени.
Вот пример кода с включенным режимом Eager:
python import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() x = tf.constant(2) y = tf.constant(3) z = x + y print(z)
2. Режим ожидания отключен:
– Выполнение графа: операции TensorFlow выполняются в графе, который компилируется и оптимизируется перед выполнением. Это обеспечивает эффективное выполнение, особенно при работе с большими наборами данных или сложными моделями.
– Оптимизация графика: TensorFlow может оптимизировать график, объединяя операции и применяя оптимизацию для повышения производительности.
– Распределенное выполнение: TensorFlow может распределять выполнение графа между несколькими устройствами или машинами, обеспечивая параллельную обработку и масштабирование до больших наборов данных.
– Развертывание: модели, созданные с отключенным режимом Eager, можно легко развернуть в производственных средах, поскольку граф можно сериализовать и загрузить без необходимости в исходном коде.
Вот пример кода с отключенным режимом Eager:
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))
Запуск кода с включенным режимом Eager в TensorFlow обеспечивает немедленное выполнение, динамический поток управления и простое построение модели, в то время как запуск кода с отключенным режимом Eager обеспечивает выполнение графа, оптимизацию, распределенное выполнение и возможности развертывания.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся Развитие машинного обучения:
- Каковы ограничения при работе с большими наборами данных в машинном обучении?
- Может ли машинное обучение оказать некоторую диалогическую помощь?
- Что такое игровая площадка TensorFlow?
- Препятствует ли режим нетерпеливости функциям распределенных вычислений TensorFlow?
- Можно ли использовать облачные решения Google для отделения вычислений от хранилища для более эффективного обучения модели машинного обучения на больших данных?
- Предлагает ли Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) автоматическое получение и настройку ресурсов, а также обеспечивает отключение ресурсов после завершения обучения модели?
- Можно ли без проблем обучать модели машинного обучения на произвольно больших наборах данных?
- При использовании CMLE требует ли создание версии указания источника экспортируемой модели?
- Может ли CMLE считывать данные из хранилища Google Cloud и использовать указанную обученную модель для вывода?
- Можно ли использовать Tensorflow для обучения и вывода глубоких нейронных сетей (DNN)?
Посмотреть больше вопросов и ответов в Продвижение в машинном обучении