په TensorFlow کې، Eager mode یوه ځانګړتیا ده چې د عملیاتو سمدستي اجرا کولو ته اجازه ورکوي، د کوډ ډیبګ او پوهیدل اسانه کوي. کله چې د Eager حالت فعال شوی وي، د TensorFlow عملیات لکه څنګه چې ویل کیږي اجرا کیږي، لکه د منظم Python کوډ په څیر. له بلې خوا، کله چې د Eager حالت غیر فعال وي، د TensorFlow عملیات په ګراف کې اجرا کیږي، کوم چې د اجرا کولو دمخه ترتیب او اصلاح کیږي.
د ایګر موډ فعال شوي سره او پرته د چلولو کوډ تر مینځ اصلي توپیر د اجرا کولو ماډل او هغه ګټو کې دی چې دوی یې وړاندیز کوي. راځئ چې د هرې طریقې توضیحاتو ته پام وکړو ترڅو د دوی ځانګړتیاو او اغیزو باندې پوه شو.
1. د لیوال حالت فعال شوی:
- سمدستي اجرا کول: د TensorFlow عملیات سمدلاسه د غوښتنې په وخت کې اجرا کیږي، د عادي Python کوډ سره ورته. دا د عملیاتو پایلو په اړه د اسانه ډیبګ کولو او ګړندي فیډبیک لپاره اجازه ورکوي.
- د متحرک کنټرول جریان: د لیوال حالت د متحرک کنټرول جریان جوړښتونو ملاتړ کوي ، لکه لوپس او شرطونه ، کوم چې د پیچلي ماډلونو او الګوریتمونو لیکل اسانه کوي.
- د Python ادغام: Eager mode په بې ساري ډول د Python سره مدغم کیږي ، د Python ډیټا جوړښتونو کارول او د TensorFlow عملیاتو کې د کنټرول جریان فعالوي.
- اسانه موډل جوړول: د لیوال حالت سره ، تاسو کولی شئ ماډلونه په ډیر هوښیار او متقابل ډول رامینځته کړئ ، ځکه چې تاسو کولی شئ په ریښتیني وخت کې د عملیاتو پایلې وګورئ.
دلته د کوډ یوه بیلګه ده چې د ایجر حالت فعال شوي سره:
python import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() x = tf.constant(2) y = tf.constant(3) z = x + y print(z)
2. د لیوال حالت غیر فعال شوی:
- د ګراف اجرا کول: د TensorFlow عملیات په ګراف کې اجرا کیږي، کوم چې د اجرا کولو دمخه تالیف او اصلاح کیږي. دا د اغیزمن اجرا کولو لپاره اجازه ورکوي، په ځانګړې توګه کله چې د لوی ډیټاسیټونو یا پیچلو ماډلونو سره کار کوي.
- د ګراف اصلاح کول: TensorFlow کولی شي د فیوز عملیاتو او د فعالیت ښه کولو لپاره د اصلاح کولو پلي کولو سره ګراف مطلوب کړي.
- توزیع شوي اجرا کول: TensorFlow کولی شي د ګراف اجرا کول په ډیری وسیلو یا ماشینونو کې توزیع کړي ، د موازي پروسس کولو او لوی ډیټاسیټونو ته اندازه کول وړ کړي.
- ځای په ځای کول: د ایګر حالت غیر فعال شوي ماډلونه په اسانۍ سره د تولید چاپیریال ته ځای په ځای کیدی شي ، ځکه چې ګراف د اصلي کوډ اړتیا پرته سریالیز او بار کیدی شي.
دلته د کوډ یوه بیلګه ده چې د ایګر حالت غیر فعال شوي:
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))
په TensorFlow کې د ایجر حالت فعال شوي کوډ چلول د سمدستي اجرا کولو، متحرک کنټرول جریان، او اسانه ماډل جوړولو ته اجازه ورکوي، پداسې حال کې چې د ایګر حالت غیر فعال شوي کوډ چلول د ګراف اجرا کول، اصلاح کول، توزیع شوي اجرا کول، او د ځای پرځای کولو وړتیاوې 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