د TensorFlow ګراف سره اصلي ننګونه په خپل جامد طبیعت کې ده، کوم چې کولی شي انعطاف محدود کړي او د متقابل پرمختګ مخه ونیسي. په دودیز ګراف حالت کې، TensorFlow یو کمپیوټري ګراف جوړوي چې د ماډل عملیات او انحصار استازیتوب کوي. پداسې حال کې چې دا د ګراف پراساس چلند ګټې وړاندیز کوي لکه اصلاح کول او توزیع شوي اجرا کول ، دا د ځینې دندو لپاره پیچلي کیدی شي ، په ځانګړي توګه د ماشین زده کړې پراختیا د پروټوټایپینګ او ډیبګ کولو مرحلو په جریان کې.
د دې ننګونې د حل کولو لپاره، TensorFlow Eager mode معرفي کړ، کوم چې اړین پروګرامونه او د عملیاتو سمدستي اجرا وړوي. په ایجر حالت کې، د TensorFlow عملیات سمدستي اجرا کیږي لکه څنګه چې ویل کیږي، پرته له دې چې د کمپیوټري ګراف جوړولو او چلولو اړتیا وي. دا حالت د دودیز پروګرامینګ ژبو په څیر د لا زیاتې رواني او متقابل پرمختګ تجربې ته اجازه ورکوي.
د لیوال حالت د دودیز ګراف حالت په پرتله ډیری ګټې وړاندې کوي. لومړی، دا د متحرک کنټرول جریان ته اجازه ورکوي، د لوپونو، شرطونو، او نورو کنټرول جوړښتونو کارولو وړ کړي چې په جامد ګراف کې په اسانۍ سره نه څرګندیږي. دا انعطاف په ځانګړي ډول ګټور دی کله چې پیچلي ماډلونه رامینځته کوي چې مشروط شاخینګ یا تکراري محاسبې ته اړتیا لري.
دوهم، د لیوال حالت د ډیبګ کولو او خطا اداره کول ساده کوي. پراختیا کونکي کولی شي د Python اصلي ډیبګ کولو وسیلې وکاروي ، لکه pdb ، د کوډ له لارې ګام پورته کولو او منځمهاله پایلو معاینه کولو لپاره. د ډیبګ کولو دا اسانتیا کولی شي د پام وړ پراختیا وخت کم کړي او د کوډ کیفیت ښه کړي.
سربیره پردې ، د ایګر حالت ډیر طبیعي او رواني برنامې سټایل ته وده ورکوي. پراختیا کونکي کولی شي د Python د کتابتونونو او وسیلو بډایه اکوسیستم په مستقیم ډول د TensorFlow عملیاتو سره وکاروي ، پرته له ځانګړي ریپرونو یا انٹرفیسونو ته اړتیا لري. د Python ایکوسیستم سره دا ادغام د تولید وړتیا لوړوي او د نورو کتابتونونو او چوکاټونو سره د TensorFlow بې ځایه ادغام ته اجازه ورکوي.
د دې ګټو سره سره، دا مهمه ده چې په یاد ولرئ چې د ایجر حالت ممکن تل د لوی پیمانه تولید ګمارلو لپاره خورا اغیزمن انتخاب نه وي. د ګراف حالت لاهم د اصلاح او فعالیت ګټې وړاندې کوي، لکه د ګراف تالیف او توزیع شوي اجرا کول. له همدې امله، دا سپارښتنه کیږي چې د پروژې ځانګړي اړتیاوې و ارزوي او د هغې مطابق مناسب حالت غوره کړي.
د TensorFlow ګراف سره اصلي ننګونه د دې جامد طبیعت دی، کوم چې کولی شي انعطاف محدود کړي او د متقابل پرمختګ مخه ونیسي. د لیوال حالت د لازمي برنامه کولو او د عملیاتو سمدستي اجرا کولو سره دا ننګونه حل کوي. دا د متحرک کنټرول جریان چمتو کوي، د ډیبګ کولو ساده کوي، او د طبیعي پروګرام کولو سټایل ته وده ورکوي. په هرصورت، دا مهمه ده چې د ایګر موډ او دودیز ګراف حالت ترمنځ د سوداګرۍ بندونه په پام کې ونیسئ کله چې د یوې ځانګړې پروژې لپاره مناسب حالت غوره کړئ.
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