په TensorFlow کې Eager mode د برنامه کولو انٹرفیس دی چې د عملیاتو سمدستي اجرا کولو ته اجازه ورکوي ، د ماشین زده کړې ماډلونو رامینځته کولو لپاره خورا هوښیار او متقابل لاره چمتو کوي. دا حالت په جلا توګه د کمپیوټري ګراف جوړولو او چلولو اړتیا له مینځه وړلو سره په پراختیا کې موثریت او اغیزمنتوب ته وده ورکوي. پرځای یې، عملیات لکه څنګه چې ویل کیږي اجرا کیږي، کاروونکو ته وړتیا ورکوي چې خپل کوډ په ریښتیني وخت کې معاینه او ډیبګ کړي.
د ایګر حالت یوه مهمه ګټه د سمدستي فیډبیک چمتو کولو وړتیا ده. د دودیز TensorFlow سره، پراختیا کونکي اړتیا لري چې کمپیوټري ګراف تعریف کړي او بیا یې د پایلو ترلاسه کولو لپاره په یوه ناسته کې پرمخ بوځي. دا پروسه وخت نیسي، په ځانګړې توګه کله چې د پیچلو ماډلونو ډیبګ کول. برعکس، Eager mode کاروونکو ته اجازه ورکوي چې عملیات په مستقیم ډول ترسره کړي، پرته له دې چې ناستې ته اړتیا ولري. دا سمدستي فیډبیک پراختیا کونکو ته وړتیا ورکوي چې ژر تر ژره غلطۍ وپیژني او سم کړي ، د ګړندي پراختیا دورې لامل کیږي.
سربیره پردې ، د ایګر حالت د ځای لرونکو او غونډو اړتیا لرې کولو سره د کوډ جوړښت ساده کوي. په دودیز TensorFlow کې، پراختیا کونکي اړتیا لري چې ځای لرونکي تعریف کړي ترڅو د ان پټ ډاټا وساتي او بیا د ناستې له لارې ډاټا تغذیه کړي. د ایګر حالت سره، د ان پټ ډاټا مستقیم عملیاتو ته لیږدول کیدی شي، د ځای لرونکو اړتیا له منځه یوسي. دا منظم کړنلاره د کوډ ټول پیچلتیا کموي، د لوستلو، لیکلو او ساتلو لپاره یې اسانه کوي.
Eager mode د Python کنټرول فلو جوړښتونو لکه لوپس او کنډیشنل هم ملاتړ کوي، کوم چې په دودیز TensorFlow کې په اسانۍ سره د لاسته راوړلو وړ نه وو. دا پراختیا کونکو ته وړتیا ورکوي چې ډیر متحرک او انعطاف وړ ماډلونه ولیکي ، ځکه چې دوی کولی شي مشروط بیانات او لوپونه مستقیم د دوی کوډ کې شامل کړي. د مثال په توګه، یوه سناریو ته پام وکړئ چیرې چې یو ماډل اړتیا لري خپل چلند د ځانګړو شرایطو پراساس تطابق کړي. په لیوال حالت کې، پراختیا کونکي کولی شي په اسانۍ سره د داسې قضیو اداره کولو لپاره که نور بیانات شامل کړي، د ماډل اغیزمنتوب او استقامت ته وده ورکړي.
سربیره پردې ، د ایجر حالت د پراختیا پرمهال د ماډل چلند معاینه کولو او پوهیدو لپاره یوه هوښیاره لاره چمتو کوي. کاروونکي کولی شي منځمهاله پایلې چاپ کړي، تدریجي ته لاسرسی ومومي، او د دوی د کوډ دننه د ډیبګ کولو نور عملیات ترسره کړي. دا روڼتیا د ماډل داخلي کارونو ښه پوهیدو ته اجازه ورکوي او د هغو مسلو په پیژندلو او حل کولو کې مرسته کوي چې د پراختیا په جریان کې رامینځته کیږي.
په ټینسر فلو کې لیوال حالت د سمدستي فیډبیک چمتو کولو ، د کوډ جوړښت ساده کولو ، د Python کنټرول جریان جوړښتونو ملاتړ کولو ، او د ماډل چلند کې شفاف لید وړاندې کولو سره په پراختیا کې موثریت او تاثیر ته وده ورکوي. د دې متقابل او رواني طبیعت د پراختیا پروسې ته وده ورکوي ، پراختیا کونکو ته وړتیا ورکوي چې د ماشین زده کړې ماډلونه په ډیر مؤثره توګه رامینځته او ډیبګ کړي.
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