Di TensorFlow, mode Bersemangat adalah fitur yang memungkinkan eksekusi operasi segera, membuatnya lebih mudah untuk men-debug dan memahami kode. Saat mode Bersemangat diaktifkan, operasi TensorFlow dijalankan saat dipanggil, seperti dalam kode Python biasa. Di sisi lain, saat mode Eager dinonaktifkan, operasi TensorFlow dijalankan dalam grafik, yang dikompilasi dan dioptimalkan sebelum dieksekusi.
Perbedaan utama antara menjalankan kode dengan dan tanpa mengaktifkan mode Eager terletak pada model eksekusi dan manfaat yang ditawarkannya. Mari selami detail setiap mode untuk memahami karakteristik dan implikasinya.
1. Mode bersemangat diaktifkan:
– Eksekusi langsung: Operasi TensorFlow dijalankan segera setelah dipanggil, mirip dengan kode Python biasa. Hal ini memungkinkan untuk debugging yang mudah dan umpan balik yang cepat pada hasil operasi.
– Aliran kontrol dinamis: Mode bersemangat mendukung konstruksi aliran kontrol dinamis, seperti loop dan kondisional, yang membuatnya lebih mudah untuk menulis model dan algoritme yang kompleks.
– Integrasi Python: Mode Eager berintegrasi mulus dengan Python, memungkinkan penggunaan struktur data Python dan aliran kontrol dalam operasi TensorFlow.
– Pembuatan model yang mudah: Dengan mode Eager, Anda dapat membuat model dengan cara yang lebih intuitif dan interaktif, karena Anda dapat melihat hasil operasi secara real-time.
Berikut adalah contoh kode dengan mode Bersemangat diaktifkan:
python import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() x = tf.constant(2) y = tf.constant(3) z = x + y print(z)
2. Mode bersemangat dinonaktifkan:
– Eksekusi grafik: Operasi TensorFlow dijalankan dalam grafik, yang dikompilasi dan dioptimalkan sebelum dieksekusi. Ini memungkinkan eksekusi yang efisien, terutama saat bekerja dengan kumpulan data besar atau model kompleks.
– Pengoptimalan grafik: TensorFlow dapat mengoptimalkan grafik dengan menggabungkan operasi dan menerapkan pengoptimalan untuk meningkatkan kinerja.
– Eksekusi terdistribusi: TensorFlow dapat mendistribusikan eksekusi grafik ke beberapa perangkat atau mesin, memungkinkan pemrosesan dan penskalaan paralel ke kumpulan data besar.
– Penerapan: Model yang dibangun dengan mode Eager yang dinonaktifkan dapat dengan mudah diterapkan ke lingkungan produksi, karena grafik dapat diserialisasi dan dimuat tanpa memerlukan kode asli.
Berikut adalah contoh kode dengan mode Eager dinonaktifkan:
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))
Menjalankan kode dengan mode Eager yang diaktifkan di TensorFlow memungkinkan eksekusi langsung, aliran kontrol dinamis, dan pembuatan model yang mudah, sementara menjalankan kode dengan mode Eager yang dinonaktifkan memungkinkan eksekusi grafik, pengoptimalan, eksekusi terdistribusi, dan kemampuan penerapan.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Maju dalam Pembelajaran Mesin:
- Apa saja batasan dalam bekerja dengan kumpulan data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bisakah pembelajaran mesin memberikan bantuan dialogis?
- Apa yang dimaksud dengan taman bermain TensorFlow?
- Apakah mode bersemangat mencegah fungsi komputasi terdistribusi TensorFlow?
- Dapatkah solusi cloud Google digunakan untuk memisahkan komputasi dari penyimpanan guna pelatihan model ML dengan data besar yang lebih efisien?
- Apakah Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) menawarkan akuisisi dan konfigurasi sumber daya otomatis serta menangani penghentian sumber daya setelah pelatihan model selesai?
- Apakah mungkin untuk melatih model pembelajaran mesin pada kumpulan data yang sangat besar tanpa hambatan?
- Saat menggunakan CMLE, apakah membuat versi memerlukan penentuan sumber model yang diekspor?
- Bisakah CMLE membaca data penyimpanan Google Cloud dan menggunakan model terlatih tertentu untuk inferensi?
- Bisakah Tensorflow digunakan untuk pelatihan dan inferensi jaringan saraf dalam (DNN)?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di Memajukan Pembelajaran Mesin