په ټینسر فلو کې د نوي ماډل پروټوټایپ کولو پرمهال د لیواله اجرا کولو وړ کول د دې ډیری ګټو او ډیډاکټیک ارزښت له امله خورا سپارښتنه کیږي. لیواله اجرا کول په TensorFlow کې یو حالت دی چې د عملیاتو سمدستي ارزونې ته اجازه ورکوي، د لا زیاتې رواني او متقابل پرمختیا تجربه وړوي. په دې حالت کې، د TensorFlow عملیات سمدستي اجرا کیږي لکه څنګه چې ورته ویل کیږي، پرته له دې چې د کمپیوټري ګراف جوړولو او په جلا توګه چلولو ته اړتیا ولري.
د پروټوټایپ په جریان کې د لیواله اجرا کولو وړ کولو یوه له لومړنیو ګټو څخه د عملیاتو ترسره کولو وړتیا او مینځنۍ پایلو ته مستقیم لاسرسی دی. دا د ډیبګ کولو او غلطۍ پیژندنه اسانه کوي ، ځکه چې پراختیا کونکي کولی شي د کوډ په هر ځای کې ارزښتونه معاینه او چاپ کړي پرته لدې چې ځای لرونکي یا سیشن چلولو ته اړتیا ولري. د جلا ناستې اړتیا له مینځه وړلو سره، لیواله اجرا کول یو ډیر طبیعي او پایتونیک پروګرام کولو انٹرفیس چمتو کوي، د اسانه تجربې او ګړندي تکرار لپاره اجازه ورکوي.
سربیره پردې ، لیواله اجرا کول د متحرک کنټرول جریان فعالوي او د Python کنټرول جریان بیاناتو ملاتړ کوي لکه if-else شرایط او لوپس. دا انعطاف په ځانګړي ډول ګټور دی کله چې د پیچلو ماډلونو سره معامله کوئ یا کله چې د دودیز روزنې لوپ پلي کول. پراختیا کونکي کولی شي په اسانۍ سره مشروط بیانات شامل کړي او د ډیټا بیچونو باندې تکرار کړي پرته لدې چې په واضح ډول د کنټرول جریان ګرافونو رامینځته کولو اړتیا. دا د مختلف ماډل جوړښتونو او روزنې ستراتیژیو سره د تجربې پروسې ساده کوي، په نهایت کې د ګړندۍ پراختیا دورې لامل کیږي.
د لیواله اجرا کولو بله ګټه د Python د ډیبګ کولو وسیلو او کتابتونونو سره بې سیمه ادغام دی. پراختیا کونکي کولی شي د Python د اصلي ډیبګ کولو وړتیاو ځواک څخه ګټه پورته کړي ، لکه pdb ، د دوی کوډ له لارې ګام پورته کولو لپاره ، د وقفې نقطې تنظیم کړي ، او متغیرات په متقابل ډول معاینه کړي. د ځان تفتیش دا کچه د پروټوټایپ مرحلې په جریان کې د مسلو په پیژندلو او حل کولو کې خورا مرسته کوي ، د پراختیا پروسې عمومي موثریت او تولید ته وده ورکوي.
سربیره پردې ، لیواله اجرا کول د سمدستي غلطۍ راپور ورکول چمتو کوي ، د کوډ کولو غلطیو په ګوته کول او اصلاح کول اسانه کوي. کله چې یوه تېروتنه رامنځ ته شي، TensorFlow کولی شي سمدستي د مفصل خطا پیغام سره یو استثنا پورته کړي، په شمول د کوډ ځانګړي کرښه چې تېروتنه یې پیل کړې. دا ریښتیني وخت فیډبیک پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي چې ژر تر ژره مسلې وپیژني او حل کړي ، د ګړندي ډیبګ کولو او ستونزو حل کولو لامل کیږي.
د لیواله اجرا کولو د اهمیت د روښانه کولو لپاره، لاندې مثال ته پام وکړئ. فرض کړئ چې موږ د TensorFlow په کارولو سره د عکس ډلبندۍ لپاره د قناعت وړ عصبي شبکه (CNN) پروټوټایپ کوو. د لیواله اجرا کولو په فعالولو سره، موږ کولی شو په اسانۍ سره د CNN د هرې طبقې لخوا تولید شوي منځګړیتوب نقشې لیدو. دا لید د شبکې د چلند په پوهیدو، د احتمالي مسلو پیژندلو، او د ماډل جوړښت ښه کولو کې مرسته کوي.
په ټینسر فلو کې د نوي ماډل پروټوټایپ کولو پرمهال د لیواله اجرا کولو وړ کول ډیری ګټې وړاندیز کوي. دا د عملیاتو سمدستي ارزونه چمتو کوي ، د ډیبګ کولو او غلطۍ پیژندنه اسانه کوي ، د متحرک کنټرول جریان ملاتړ کوي ، د Python د ډیبګ کولو وسیلو سره په بې ساري ډول مدغم کوي ، او د ریښتیني وخت غلطی راپور ورکول وړاندیز کوي. د دې ګټو په کارولو سره، پراختیا کونکي کولی شي د پروټوټایپ پروسه ګړندۍ کړي، په ډیر اغیزمن ډول تکرار کړي، او په نهایت کې ډیر قوي او دقیق ماډلونه رامینځته کړي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات:
- څنګه کولای شو چی د ویکتورونو په توګه د کلمو د نمایندګۍ د پلاټ لپاره مناسب محورونه په اتوماتيک ډول وټاکو لپاره د سرایت کولو پرت وکاروو؟
- په CNN کې د اعظمي پولینګ هدف څه دی؟
- د عکس پیژندنې لپاره په کنولوشنال عصبي شبکه (CNN) کې د فیچر استخراج پروسه څنګه پلي کیږي؟
- ایا دا اړینه ده چې په TensorFlow.js کې د ماشین زده کړې ماډلونو لپاره د غیر متناسب زده کړې فعالیت وکاروئ؟
- د TensorFlow Keras Tokenizer API د کلمو پیرامیټر اعظمي شمیر څه دی؟
- ایا TensorFlow Keras Tokenizer API د ډیری مکرر کلمو موندلو لپاره کارول کیدی شي؟
- TOCO څه شی دی؟
- د ماشین زده کړې ماډل کې د یو شمیر دورونو او د ماډل چلولو څخه د وړاندوینې دقت ترمنځ اړیکه څه ده؟
- ایا د TensorFlow په عصبي جوړښت شوي زده کړې کې د پیک ګاونډی API د طبیعي ګراف ډیټا پراساس د روزنې ډیټاسیټ وده کوي؟
- د TensorFlow په عصبي ساختماني زده کړې کې د پیک ګاونډی API څه شی دی؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals کې وګورئ