டென்சர்ஃப்ளோவில், ஈஜர் பயன்முறை என்பது செயல்பாடுகளை உடனடியாக செயல்படுத்த அனுமதிக்கும் ஒரு அம்சமாகும், இது குறியீட்டை பிழைதிருத்தம் செய்து புரிந்துகொள்வதை எளிதாக்குகிறது. ஈகர் பயன்முறை இயக்கப்பட்டால், வழக்கமான பைதான் குறியீட்டைப் போலவே, டென்சர்ஃப்ளோ செயல்பாடுகள் அழைக்கப்படும்படி செயல்படுத்தப்படும். மறுபுறம், ஈகர் பயன்முறை முடக்கப்பட்டால், டென்சர்ஃப்ளோ செயல்பாடுகள் ஒரு வரைபடத்தில் செயல்படுத்தப்படும், இது செயல்படுத்தப்படுவதற்கு முன் தொகுக்கப்பட்டு உகந்ததாக இருக்கும்.
ஈஜர் பயன்முறை இயக்கப்பட்ட மற்றும் இல்லாமல் இயங்கும் குறியீட்டிற்கு இடையேயான முக்கிய வேறுபாடு செயல்படுத்தும் மாதிரி மற்றும் அவை வழங்கும் நன்மைகளில் உள்ளது. அவற்றின் பண்புகள் மற்றும் தாக்கங்களைப் புரிந்துகொள்ள ஒவ்வொரு பயன்முறையின் விவரங்களையும் ஆராய்வோம்.
1. ஈகர் பயன்முறை இயக்கப்பட்டது:
- உடனடி செயல்படுத்தல்: வழக்கமான பைதான் குறியீட்டைப் போலவே, டென்சர்ஃப்ளோ செயல்பாடுகள் உடனடியாக செயல்படுத்தப்படும். இது எளிதான பிழைத்திருத்தம் மற்றும் செயல்பாடுகளின் முடிவுகளில் விரைவான கருத்துகளை அனுமதிக்கிறது.
- டைனமிக் கட்டுப்பாட்டு ஓட்டம்: ஈஜர் பயன்முறையானது சுழல்கள் மற்றும் நிபந்தனைகள் போன்ற டைனமிக் கட்டுப்பாட்டு ஓட்டக் கட்டுமானங்களை ஆதரிக்கிறது, இது சிக்கலான மாதிரிகள் மற்றும் வழிமுறைகளை எழுதுவதை எளிதாக்குகிறது.
- பைதான் ஒருங்கிணைப்பு: ஆர்வமுள்ள பயன்முறை பைத்தானுடன் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கிறது, இது பைதான் தரவு கட்டமைப்புகளைப் பயன்படுத்துவதையும் டென்சர்ஃப்ளோ செயல்பாடுகளுக்குள் ஓட்டத்தைக் கட்டுப்படுத்துவதையும் செயல்படுத்துகிறது.
- எளிதான மாதிரி உருவாக்கம்: ஈஜர் பயன்முறையில், நீங்கள் நிகழ்நேரத்தில் செயல்பாடுகளின் முடிவுகளைப் பார்க்க முடியும் என்பதால், நீங்கள் மிகவும் உள்ளுணர்வு மற்றும் ஊடாடும் வழியில் மாதிரிகளை உருவாக்கலாம்.
ஈஜர் பயன்முறை இயக்கப்பட்ட குறியீட்டின் எடுத்துக்காட்டு இங்கே:
python import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() x = tf.constant(2) y = tf.constant(3) z = x + y print(z)
2. ஈகர் பயன்முறை முடக்கப்பட்டது:
– கிராஃப் எக்ஸிகியூஷன்: டென்சர்ஃப்ளோ செயல்பாடுகள் ஒரு வரைபடத்திற்குள் செயல்படுத்தப்படுகின்றன, இது செயல்படுத்தப்படுவதற்கு முன் தொகுக்கப்பட்டு உகந்ததாக இருக்கும். இது திறம்பட செயல்படுத்த அனுமதிக்கிறது, குறிப்பாக பெரிய தரவுத்தொகுப்புகள் அல்லது சிக்கலான மாதிரிகளுடன் பணிபுரியும் போது.
– வரைபட உகப்பாக்கம்: டென்சர்ஃப்ளோ, செயல்பாடுகளை இணைத்து, செயல்திறனை மேம்படுத்த மேம்படுத்தல்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் வரைபடத்தை மேம்படுத்தலாம்.
- விநியோகிக்கப்பட்ட செயல்படுத்தல்: டென்சர்ஃப்ளோ பல சாதனங்கள் அல்லது இயந்திரங்களில் வரைபடத்தின் செயல்பாட்டை விநியோகிக்க முடியும், பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு இணையான செயலாக்கம் மற்றும் அளவிடுதல் ஆகியவற்றை செயல்படுத்துகிறது.
- வரிசைப்படுத்தல்: ஈஜர் பயன்முறையில் முடக்கப்பட்ட மாதிரிகள் உற்பத்திச் சூழல்களுக்கு எளிதாகப் பயன்படுத்தப்படலாம், ஏனெனில் அசல் குறியீட்டின் தேவை இல்லாமல் வரைபடத்தை வரிசைப்படுத்தலாம் மற்றும் ஏற்றலாம்.
ஈகர் பயன்முறை முடக்கப்பட்ட குறியீட்டின் எடுத்துக்காட்டு இங்கே:
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))
டென்சர் ஃப்ளோவில் இயக்கப்பட்ட ஈகர் பயன்முறையில் குறியீட்டை இயக்குவது உடனடி செயலாக்கம், மாறும் கட்டுப்பாட்டு ஓட்டம் மற்றும் எளிதான மாதிரி உருவாக்கம் ஆகியவற்றை அனுமதிக்கிறது, அதே சமயம் ஈகர் பயன்முறை முடக்கப்பட்ட குறியீட்டை இயக்குவது வரைபட செயலாக்கம், தேர்வுமுறை, விநியோகிக்கப்பட்ட செயலாக்கம் மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் திறன்களை செயல்படுத்துகிறது.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல்:
- இயந்திர கற்றலில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரிவதில் உள்ள வரம்புகள் என்ன?
- இயந்திர கற்றல் சில உரையாடல் உதவிகளை செய்ய முடியுமா?
- டென்சர்ஃப்ளோ விளையாட்டு மைதானம் என்றால் என்ன?
- TensorFlow இன் விநியோகிக்கப்பட்ட கம்ப்யூட்டிங் செயல்பாட்டை ஆர்வமுள்ள பயன்முறை தடுக்கிறதா?
- பெரிய தரவுகளுடன் கூடிய ML மாடலின் திறமையான பயிற்சிக்காக சேமிப்பகத்திலிருந்து கணினியை துண்டிக்க Google கிளவுட் தீர்வுகளைப் பயன்படுத்த முடியுமா?
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) தானியங்கு வளம் கையகப்படுத்துதல் மற்றும் உள்ளமைவு மற்றும் மாதிரியின் பயிற்சி முடிந்ததும் வளத்தை நிறுத்துவதைக் கையாள்கிறதா?
- எந்த விக்கல்களும் இல்லாமல் தன்னிச்சையாக பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க முடியுமா?
- CMLE ஐப் பயன்படுத்தும் போது, ஒரு பதிப்பை உருவாக்க, ஏற்றுமதி செய்யப்பட்ட மாதிரியின் மூலத்தைக் குறிப்பிட வேண்டுமா?
- கூகுள் கிளவுட் ஸ்டோரேஜ் தரவிலிருந்து CMLE படித்து, அனுமானத்திற்காக ஒரு குறிப்பிட்ட பயிற்சி பெற்ற மாதிரியைப் பயன்படுத்த முடியுமா?
- ஆழ்ந்த நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் (DNNs) பயிற்சி மற்றும் அனுமானத்திற்கு Tensorflow பயன்படுத்தப்படுமா?
மெஷின் லேர்னிங்கில் முன்னேறுவதில் மேலும் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க