په TensorFlow کې Eager mode د برنامه کولو انٹرفیس دی چې د عملیاتو سمدستي اجرا کولو ته اجازه ورکوي ، د کوډ ډیبګ او پوهیدل اسانه کوي. په هرصورت، د Eager حالت غیر فعال شوي سره د منظم TensorFlow په پرتله د ایجر حالت کارولو ډیری زیانونه شتون لري. پدې ځواب کې، موږ به دا نیمګړتیاوې په تفصیل سره وڅیړو.
د ایګر موډ یو له اصلي نیمګړتیاو څخه په فعالیت باندې د هغې احتمالي اغیزه ده. کله چې د Eager حالت فعال شوی وي، TensorFlow د عملیاتو اجرا کول په مؤثره توګه نه کوي لکه څنګه چې دا په ګراف حالت کې کوي. دا کولی شي د ورو اجرا کولو وخت رامینځته کړي ، په ځانګړي توګه د پیچلو ماډلونو او لوی ډیټاسیټونو لپاره. په ګراف حالت کې، TensorFlow کولی شي مختلف اصلاحونه پلي کړي، لکه ثابت فولډ او عملیاتي فیوژن، کوم چې کولی شي د پام وړ فعالیت ښه کړي. د Eager حالت غیر فعال کول TensorFlow ته اجازه ورکوي چې د دې اصلاح کولو څخه پوره ګټه پورته کړي، په پایله کې د ګړندي اجرا کولو وختونه.
د ایګر موډ بله نیمګړتیا د توزیع شوي روزنې لپاره د دې محدود ملاتړ دی. د توزیع شوي روزنې سناریوګانو کې، چیرې چې ډیری وسایل یا ماشینونه د ماډل روزلو لپاره کارول کیږي، د ایګر حالت ممکن د ګراف حالت په څیر د توزیع او موثریت ورته کچه چمتو نکړي. د TensorFlow ویشل شوي روزنې ځانګړتیاوې، لکه د پیرامیټر سرورونه او د معلوماتو موازي، په ابتدايي توګه د ګراف حالت لپاره ډیزاین شوي. له همدې امله، که تاسو په یوه پروژه کار کوئ چې توزیع شوي روزنې ته اړتیا لري، د ایګر حالت غیر فعال کول به یو ډیر مناسب انتخاب وي.
سربیره پردې ، د لیوال حالت کیدی شي د حافظې قوي وي ، په ځانګړي توګه کله چې د لوی ډیټاسیټونو سره معامله کیږي. په لیوال حالت کې، TensorFlow په لیوالتیا سره منځنۍ پایلې ارزوي او ذخیره کوي، کوم چې کولی شي د پام وړ حافظه مصرف کړي. دا کیدای شي یو محدودیت شي، په ځانګړې توګه په هغو وسایلو کې چې د حافظې محدود ظرفیت لري. په مقابل کې، د ګراف حالت یوازې د محاسبې ګراف لپاره د اړینو معلوماتو ذخیره کولو سره د حافظې کارول غوره کوي، چې په پایله کې د حافظې ډیر اغیزمن کارول کیږي.
د ایګر موډ بله نیمګړتیا د ځانګړي TensorFlow ځانګړتیاو او APIs لپاره د ملاتړ نشتوالی دی. که څه هم Eager mode د TensorFlow د ایکوسیستم سره د مطابقت په برخه کې د پام وړ پرمختګ کړی، لاهم ځینې ځانګړتیاوې شتون لري چې یوازې په ګراف حالت کې شتون لري. د مثال په توګه، د TensorFlow د ګراف پر بنسټ د پروفایل کولو وسیلې او توزیع شوي TensorFlow Debugger (tfdbg) د ایګر حالت سره په بشپړه توګه مطابقت نلري. که ستاسو پروژه په پراخه کچه په دې ځانګړتیاو تکیه کوي، د ایګر حالت غیر فعال کول به اړین وي.
په نهایت کې ، د ایجر حالت کولی شي د تولید لپاره د ټینسر فلو ماډلونو مطلوب او ځای په ځای کول خورا ننګونکي کړي. د تولید چاپیریال کې، دا د فعالیت، حافظې کارولو، او ګمارلو موثریت لپاره ماډلونه غوره کول معمول دي. د ایګر حالت غیر فعال کول د نور مستقیم ماډل اصلاح او پلي کولو کاري فلو ته اجازه ورکوي ، ځکه چې دا په ګراف حالت کې د موجود وسیلو او اصلاح کولو جامع سیټ ګټه پورته کوي.
پداسې حال کې چې په TensorFlow کې Eager حالت د سمدستي اجرا کولو ګټې او د کوډ لوستلو وړتیا وړاندې کوي، دا د ډیری زیانونو سره هم راځي. پدې کې د فعالیت احتمالي تخریب ، د توزیع شوي روزنې لپاره محدود ملاتړ ، د حافظې قوي محاسبې ، د ځینې TensorFlow ځانګړتیاو لپاره د ملاتړ نشتوالی ، او د تولید لپاره د ماډلونو مطلوب کولو او ځای په ځای کولو کې ننګونې شاملې دي. دا اړینه ده چې دا فکتورونه په دقت سره په پام کې ونیسئ کله چې پریکړه وکړئ چې ایا د Eager حالت یا عادي TensorFlow د Eager حالت غیر فعال سره وکاروئ.
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