په TensorFlow کې Eager mode د برنامه کولو انٹرفیس دی چې د عملیاتو سمدستي اجرا کولو ته اجازه ورکوي ، د ماشین زده کړې ماډلونو متقابل او متحرک پرمختګ وړ کړي. دا حالت د ریښتیني وخت فیډبیک چمتو کولو او د اجرا کولو جریان کې د لید لید لوړولو له لارې د ډیبګ کولو پروسه ساده کوي. پدې ځواب کې ، موږ به مختلفې لارې وپلټو چې په کوم کې د Eager حالت په TensorFlow کې ډیبګ کول اسانه کوي.
لومړی او تر ټولو مهم، د ایجر حالت پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي چې عملیات په مستقیم ډول ترسره کړي لکه څنګه چې دوی لیکل شوي، پرته له جلا ناستې ته اړتیا لري. دا سمدستي اجرا کول کاروونکو ته وړتیا ورکوي چې په ریښتیني وخت کې د هر عملیاتو پایلې معاینه او تصدیق کړي. د ګراف جوړونې او سیشن اجرا کولو اړتیا له مینځه وړو سره ، ایګر موډ د برنامه کولو ډیر هوښیار تجربه چمتو کوي ، د غلطیو پیژندل او اصلاح کول اسانه کوي.
سربیره پردې ، د ایګر حالت د پایتون اصلي ډیبګینګ فعالیت ملاتړ کوي ، لکه د بریک پواینټ کارول او د کوډ له لارې ګام کول. پراختیا کونکي کولی شي د کوډ په ځانګړو لینونو کې بریک پوائنټونه تنظیم کړي ترڅو د اجرا مخه ونیسي او د متغیرونو او ټینسرونو حالت معاینه کړي. دا وړتیا په پراخه کچه د مسلو پیژندلو او حل کولو کې مرسته کوي کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د اجرا کولو جریان تعقیب کړي او په برنامه کې په هر ځای کې منځمهاله ارزښتونه معاینه کړي.
د ایجر حالت بله ګټه د پیتون د ډیبګ کولو وسیلو پراخه ایکوسیستم څخه ګټه پورته کولو وړتیا ده. کاروونکي کولی شي د ډیبګ کولو مشهور کتابتونونه لکه pdb (Python Debugger) یا IDE ځانګړي ډیبګرونه د دوی د TensorFlow کوډ تحقیق او ستونزې حل کولو لپاره ګماري. دا وسیلې د متغیر تفتیش ، سټیک ټریس تحلیل ، او مشروط وقفې په څیر ځانګړتیاوې چمتو کوي ، د ډیبګ کولو پراخه تجربه وړوي.
برسېره پردې، Eager mode د خطا پیغامونه وړاندې کوي چې د دودیز ګراف اجرا کولو حالت په پرتله ډیر معلوماتي او تشریح کول اسانه دي. کله چې د TensorFlow عملیاتو اجرا کولو پرمهال کومه تېروتنه رامنځته شي، د خطا پیغام کې د Python ټریس بیک شامل دی، کوم چې د کارونکي کوډ کې د خطا دقیق ځای په ګوته کوي. د دې مفصلې غلطۍ راپور ورکول له پراختیا کونکو سره مرسته کوي چې ژر تر ژره بګونه وپیژني او حل کړي ، په ډیبګ کولو کې مصرف شوي وخت کموي.
سربیره پردې ، ایګر حالت د متحرک کنټرول جریان ملاتړ کوي ، کوم چې د مشروط بیاناتو او لوپونو ته اجازه ورکوي چې په مستقیم ډول د TensorFlow کمپیوټرونو کې وکارول شي. دا خصوصیت د کاروونکو د وړتیا په واسطه د ډیبګ کولو پروسې ته وده ورکوي ترڅو د کوډ مختلف څانګو ازموینه وکړي او د ځای لرونکي ارزښتونو یا فیډ لغتونو ته اړتیا پرته پایلې وګوري. د پیژندل شوي Python ساختمانونو کارولو په فعالولو سره، Eager mode د ماشین زده کړې پیچلي ماډلونو په اړه دلیل او ډیبګ کول اسانه کوي.
د ډیبګ کولو په برخه کې د ایګر موډ ګټې روښانه کولو لپاره ، راځئ چې یو مثال په پام کې ونیسو. فرض کړئ چې موږ د عصبي شبکې روزنه کوو او د روزنې پروسې په جریان کې غیر متوقع چلند سره مخ شو. د ایګر موډ سره، موږ کولی شو د ګټو په ځای کې د وقفې نقطه وټاکو او د شبکې د وزنونو، تعصبونو او تدریجي ارزښتونو معاینه کړو. د دې تغیراتو په معاینه کولو سره، موږ کولی شو په مسله کې بصیرت ترلاسه کړو او زموږ د ماډل یا روزنې طرزالعمل کې اړین سمونونه رامنځته کړو.
په TensorFlow کې Eager mode د سمدستي اجرا کولو چمتو کولو، د Python debugging tools مالتړ، د معلوماتي خطا پیغامونو وړاندې کولو، او د متحرک کنټرول جریان فعالولو سره د ډیبګ کولو پروسه ساده کوي. دا ځانګړتیاوې د پراختیا پروسې لید او متقابل عمل ته وده ورکوي، د مسلو پیژندل او حل کول اسانه کوي. د ایګر حالت د ګټو په کارولو سره ، پراختیا کونکي کولی شي د دوی د ډیبګ کولو کاري فلو ساده کړي او د قوي ماشین زده کړې ماډلونو پراختیا ګړندۍ 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