Eager mode په TensorFlow کې یو پیاوړی ځانګړتیا ده چې د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د سافټویر پراختیا لپاره ډیری ګټې وړاندې کوي. دا حالت د عملیاتو سمدستي اجرا کولو ته اجازه ورکوي ، د کوډ چلند ډیبګ او پوهیدل اسانه کوي. دا یو ډیر متقابل او رواني برنامه تجربه هم چمتو کوي ، پراختیا کونکو ته وړتیا ورکوي چې ګړندي تکرار کړي او د مختلف نظرونو سره تجربه وکړي.
د ایجر موډ کارولو یوه له مهمو ګټو څخه د عملیاتو سمدستي اجرا کولو وړتیا ده لکه څنګه چې ورته ویل کیږي. دا د کمپیوټري ګراف جوړولو اړتیا له مینځه وړي او په جلا توګه یې چلوي. په لیوالتیا سره د عملیاتو په ترسره کولو سره، پراختیا کونکي کولی شي په اسانۍ سره منځمهاله پایلې معاینه کړي، کوم چې په ځانګړې توګه د پیچلو ماډلونو ډیبګ کولو لپاره ګټور دي. د مثال په توګه، دوی کولی شي د ځانګړي عملیاتو محصول چاپ کړي یا د اجرا کولو پرمهال په هر وخت کې د ټینسرونو شکل او ارزښتونه معاینه کړي.
د ایګر موډ بله ګټه د متحرک کنټرول جریان لپاره د دې ملاتړ دی. په دودیز TensorFlow کې، د کنټرول جریان د جوړښتونو لکه tf.cond یا tf.while_loop په کارولو سره په ثابت ډول تعریف شوی. په هرصورت، په Eager حالت کې، د کنټرول جریان بیانونه لکه if-else او for-loops په مستقیم ډول د Python کوډ کې کارول کیدی شي. دا د ډیر انعطاف وړ او څرګند ماډل جوړښتونو ته اجازه ورکوي، د پیچلو الګوریتمونو پلي کول او د مختلف ان پټ اندازې اداره کول اسانه کوي.
د لیوال حالت د طبیعي پایتونیک برنامه کولو تجربه هم چمتو کوي. پراختیا کونکي کولی شي د TensorFlow عملیاتو سره د Python اصلي کنټرول جریان او ډیټا جوړښتونه په بې ساري ډول وکاروي. دا کوډ ډیر د لوستلو وړ او د ساتلو وړ ګرځوي، ځکه چې دا د Python پیژندنه او څرګندتیا ګټه پورته کوي. د مثال په توګه، پراختیا کونکي کولی شي د لست پوهه، لغتونه، او نور د Python محاورې وکاروي ترڅو ټینسرونه سمبال کړي او پیچلي ماډلونه جوړ کړي.
سربیره پردې ، د ایګر حالت ګړندی پروټوټایپ او تجربه اسانه کوي. د عملیاتو سمدستي اجرا کول پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي چې ژر تر ژره په خپلو ماډلونو کې تکرار کړي او د مختلف نظرونو سره تجربه کړي. دوی کولی شي کوډ تعدیل کړي او پایلې یې سمدلاسه وګوري، پرته له دې چې د کمپیوټري ګراف بیا جوړولو ته اړتیا ولري یا د روزنې پروسې بیا پیل کړي. دا ګړندي فیډبیک لوپ د پراختیا دورې ګړندۍ کوي او د ماشین زده کړې پروژو کې ګړندي پرمختګ ته وړتیا ورکوي.
د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د سافټویر پراختیا لپاره په TensorFlow کې د ایګر موډ کارولو ګټې څو چنده دي. دا د عملیاتو سمدستي اجرا کول چمتو کوي ، د اسانه ډیبګ کولو وړ کول او د مینځنۍ پایلو تفتیش. دا د متحرک کنټرول جریان ملاتړ کوي ، د ډیر انعطاف وړ او څرګند ماډل جوړښتونو ته اجازه ورکوي. دا د طبیعي پیتونیک برنامه کولو تجربه وړاندې کوي ، د کوډ لوستلو وړتیا او ساتلو وړتیا لوړوي. او په نهایت کې ، دا ګړندی پروټوټایپ او تجربه اسانه کوي ، د ماشین زده کړې پروژو کې ګړندي پرمختګ وړوي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه د ماشین زده کړې کې پرمختګ:
- د ماشین زده کړې کې د لوی ډیټاسیټونو سره کار کولو محدودیتونه څه دي؟
- ایا د ماشین زده کړه یو څه ډیالوژیکي مرسته کولی شي؟
- د TensorFlow د لوبې ډګر څه شی دی؟
- ایا د لیوال حالت د TensorFlow توزیع شوي کمپیوټري فعالیت مخه نیسي؟
- ایا د ګوګل کلاوډ حلونه د لوی ډیټا سره د ML ماډل خورا مؤثره روزنې لپاره د ذخیره کولو څخه کمپیوټري کولو لپاره کارول کیدی شي؟
- ایا د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن (CMLE) د ماډل روزنې پای ته رسیدو وروسته د اتوماتیک سرچینو استملاک او ترتیب او د سرچینو بندول اداره کوي؟
- ایا دا ممکنه ده چې د ماشین زده کړې ماډلونه په خپل سري ډول لوی ډیټا سیټونو کې پرته له کوم خنډ سره وروزل شي؟
- کله چې CMLE کاروئ، ایا د نسخې رامینځته کول د صادر شوي ماډل سرچینې مشخص کولو ته اړتیا لري؟
- ایا CMLE کولی شي د ګوګل کلاوډ ذخیره ډیټا څخه لوستل شي او د تحلیل لپاره ټاکل شوي روزل شوي ماډل وکاروئ؟
- ایا Tensorflow د ژور عصبي شبکو (DNNs) روزنې او تحلیل لپاره کارول کیدی شي؟
د ماشین زده کړې پرمختګ کې نورې پوښتنې او ځوابونه وګورئ