TensorFlow'da Eager modu, işlemlerin anında yürütülmesine izin vererek hata ayıklamayı ve kodu anlamayı kolaylaştıran bir özelliktir. Eager modu etkinleştirildiğinde, tıpkı normal Python kodunda olduğu gibi, TensorFlow işlemleri çağrıldıkları şekilde yürütülür. Öte yandan, Eager modu devre dışı bırakıldığında, TensorFlow işlemleri, yürütülmeden önce derlenen ve optimize edilen bir grafikte yürütülür.
Eager modu etkinken ve etkin olmadan kod çalıştırma arasındaki temel fark, yürütme modelinde ve sundukları avantajlarda yatmaktadır. Özelliklerini ve etkilerini anlamak için her modun ayrıntılarını inceleyelim.
1. İstekli modu etkinleştirildi:
– Anında yürütme: TensorFlow işlemleri, normal Python koduna benzer şekilde, başlatmanın hemen ardından yürütülür. Bu, kolay hata ayıklamaya ve işlemlerin sonuçları hakkında hızlı geri bildirime izin verir.
– Dinamik kontrol akışı: Eager modu, karmaşık modeller ve algoritmalar yazmayı kolaylaştıran döngüler ve koşullar gibi dinamik kontrol akışı yapılarını destekler.
– Python entegrasyonu: Eager modu, Python ile sorunsuz bir şekilde bütünleşerek Python veri yapılarının ve TensorFlow operasyonlarında kontrol akışının kullanılmasını sağlar.
– Kolay model oluşturma: Eager modu ile, operasyonların sonuçlarını gerçek zamanlı olarak görebildiğiniz için modelleri daha sezgisel ve etkileşimli bir şekilde oluşturabilirsiniz.
Burada, Eager modunun etkinleştirildiği bir kod örneği verilmiştir:
python import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() x = tf.constant(2) y = tf.constant(3) z = x + y print(z)
2. İstekli modu devre dışı bırakıldı:
– Grafik yürütme: TensorFlow işlemleri, yürütülmeden önce derlenen ve optimize edilen bir grafik içinde yürütülür. Bu, özellikle büyük veri kümeleri veya karmaşık modellerle çalışırken verimli yürütmeye izin verir.
– Grafik optimizasyonu: TensorFlow, performansı artırmak için işlemleri birleştirerek ve optimizasyonlar uygulayarak grafiği optimize edebilir.
– Dağıtılmış yürütme: TensorFlow, grafiğin yürütülmesini birden çok cihaza veya makineye dağıtarak paralel işlemeyi ve büyük veri kümelerine ölçeklendirmeyi etkinleştirebilir.
– Dağıtım: Eager modu devre dışı bırakılmış olarak oluşturulan modeller, grafik orijinal koda gerek kalmadan serileştirilip yüklenebildiği için üretim ortamlarına kolayca dağıtılabilir.
Burada, Eager modunun devre dışı bırakıldığı bir kod örneği verilmiştir:
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))
TensorFlow'da Eager modu etkinken kod çalıştırmak, anında çalıştırma, dinamik kontrol akışı ve kolay model oluşturmaya olanak tanırken, Eager modu devre dışı bırakılmış halde kod çalıştırmak grafik yürütme, optimizasyon, dağıtılmış yürütme ve dağıtım yetenekleri sağlar.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar Makine Öğreniminde İlerleme:
- Makine öğreniminde büyük veri kümeleriyle çalışmanın sınırlamaları nelerdir?
- Makine öğrenimi diyalojik yardım sağlayabilir mi?
- TensorFlow oyun alanı nedir?
- İstekli mod, TensorFlow'un dağıtılmış bilgi işlem işlevselliğini engelliyor mu?
- Google bulut çözümleri, makine öğrenimi modelinin büyük verilerle daha verimli bir şekilde eğitilmesi amacıyla bilişimi depolamadan ayırmak için kullanılabilir mi?
- Google Cloud Makine Öğrenimi Motoru (CMLE), otomatik kaynak edinimi ve yapılandırması sunuyor mu ve modelin eğitimi tamamlandıktan sonra kaynağın kapatılmasını gerçekleştiriyor mu?
- Makine öğrenimi modellerini keyfi olarak büyük veri kümeleri üzerinde hiçbir aksaklık olmadan eğitmek mümkün müdür?
- CMLE kullanırken sürüm oluşturmak, dışa aktarılan modelin kaynağının belirtilmesini gerektiriyor mu?
- CMLE, Google Cloud depolama verilerini okuyabilir ve çıkarım için belirli bir eğitimli modeli kullanabilir mi?
- Tensorflow, derin sinir ağlarının (DNN'ler) eğitimi ve çıkarımı için kullanılabilir mi?
Makine Öğreniminde İlerleme bölümünde daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin