டென்சர்ஃப்ளோவில் உள்ள ஈஜர் பயன்முறை என்பது ஒரு நிரலாக்க இடைமுகமாகும், இது செயல்பாடுகளை உடனடியாக செயல்படுத்த அனுமதிக்கிறது, இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் ஊடாடும் மற்றும் மாறும் மேம்பாட்டை செயல்படுத்துகிறது. இந்த பயன்முறையானது நிகழ்நேர பின்னூட்டம் மற்றும் செயல்பாட்டின் ஓட்டத்தில் மேம்படுத்தப்பட்ட தெரிவுநிலையை வழங்குவதன் மூலம் பிழைத்திருத்த செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது. இந்த பதிலில், டென்சர்ஃப்ளோவில் பிழைத்திருத்தத்தை ஈஜர் பயன்முறையில் எளிதாக்கும் பல்வேறு வழிகளை ஆராய்வோம்.
முதலாவதாக, ஈஜர் பயன்முறையில் டெவலப்பர்கள் ஒரு தனி அமர்வு தேவையில்லாமல், எழுதப்பட்டபடி நேரடியாக செயல்பாடுகளைச் செய்ய அனுமதிக்கிறது. இந்த உடனடி செயலாக்கம் பயனர்கள் ஒவ்வொரு செயலின் முடிவுகளையும் நிகழ்நேரத்தில் ஆய்வு செய்து சரிபார்க்க உதவுகிறது. வரைபடக் கட்டுமானம் மற்றும் அமர்வு செயலாக்கத்தின் தேவையை நீக்குவதன் மூலம், ஈகர் பயன்முறையானது மிகவும் உள்ளுணர்வு நிரலாக்க அனுபவத்தை வழங்குகிறது, இது பிழைகளைக் கண்டறிந்து திருத்துவதை எளிதாக்குகிறது.
மேலும், ஈகர் பயன்முறையானது, பிரேக் பாயிண்ட்களைப் பயன்படுத்துதல் மற்றும் குறியீட்டின் மூலம் அடியெடுத்து வைப்பது போன்ற பைத்தானின் சொந்த பிழைத்திருத்தச் செயல்பாட்டை ஆதரிக்கிறது. டெவலப்பர்கள் செயல்பாட்டினை இடைநிறுத்த மற்றும் மாறிகள் மற்றும் டென்சர்களின் நிலையை ஆய்வு செய்ய குறிப்பிட்ட கோடுகளில் பிரேக் பாயின்ட்களை அமைக்கலாம். இந்தத் திறன், செயல்பாட்டின் ஓட்டத்தைக் கண்டறியவும், நிரலின் எந்தப் புள்ளியிலும் இடைநிலை மதிப்புகளை ஆய்வு செய்யவும் பயனர்களை அனுமதிப்பதன் மூலம் சிக்கல்களைக் கண்டறிந்து தீர்க்க பெரிதும் உதவுகிறது.
ஈகர் பயன்முறையின் மற்றொரு நன்மை, பைத்தானின் விரிவான சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு பிழைத்திருத்தக் கருவிகளைப் பயன்படுத்துவதற்கான திறன் ஆகும். பயனர்கள் Pdb (Python Debugger) அல்லது IDE-குறிப்பிட்ட பிழைத்திருத்திகள் போன்ற பிரபலமான பிழைத்திருத்த நூலகங்களைப் பயன்படுத்தி தங்கள் TensorFlow குறியீட்டை ஆராய்ந்து பிழைகாணலாம். இந்தக் கருவிகள் மாறி ஆய்வு, ஸ்டேக் ட்ரேஸ் அனாலிசிஸ் மற்றும் நிபந்தனை முறிவு புள்ளிகள் போன்ற அம்சங்களை வழங்குகிறது, இது விரிவான பிழைத்திருத்த அனுபவத்தை செயல்படுத்துகிறது.
கூடுதலாக, ஈகர் பயன்முறையானது, பாரம்பரிய கிராஃப் எக்ஸிகியூஷன் பயன்முறையுடன் ஒப்பிடும் போது, மிகவும் தகவலறிந்த மற்றும் எளிதாக விளக்கக்கூடிய பிழைச் செய்திகளை வழங்குகிறது. TensorFlow செயல்பாடுகளைச் செயல்படுத்தும் போது பிழை ஏற்பட்டால், பிழைச் செய்தியில் Python ட்ரேஸ்பேக் அடங்கும், இது பயனரின் குறியீட்டில் உள்ள பிழையின் சரியான இடத்தைக் குறிப்பிடுகிறது. இந்த விரிவான பிழை அறிக்கையானது டெவலப்பர்களை விரைவாகக் கண்டறிந்து பிழைகளை சரிசெய்ய உதவுகிறது, பிழைத்திருத்தத்தில் செலவிடும் நேரத்தைக் குறைக்கிறது.
மேலும், ஈஜர் பயன்முறையானது டைனமிக் கட்டுப்பாட்டு ஓட்டத்தை ஆதரிக்கிறது, இது நிபந்தனை அறிக்கைகள் மற்றும் சுழல்களை டென்சர்ஃப்ளோ கணக்கீடுகளில் நேரடியாகப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது. இந்த அம்சம் பிழைத்திருத்தச் செயல்முறையை மேம்படுத்துகிறது, பயனர்கள் குறியீட்டின் வெவ்வேறு கிளைகளைச் சோதித்து, ஒதுக்கிட மதிப்புகள் அல்லது ஃபீட் அகராதிகள் தேவையில்லாமல் முடிவுகளைக் கண்காணிக்க முடியும். பரிச்சயமான பைதான் கட்டுமானங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், சிக்கலான இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளைப் பற்றி நியாயப்படுத்துவதையும் பிழைத்திருத்துவதையும் ஈகர் பயன்முறை எளிதாக்குகிறது.
பிழைத்திருத்தத்தில் ஈஜர் பயன்முறையின் நன்மைகளை விளக்குவதற்கு, ஒரு உதாரணத்தைப் பார்ப்போம். நாம் ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயிற்றுவிக்கிறோம் மற்றும் பயிற்சியின் போது எதிர்பாராத நடத்தையை எதிர்கொள்கிறோம் என்று வைத்துக்கொள்வோம். ஈஜர் பயன்முறையில், ஆர்வமுள்ள இடத்தில் ஒரு இடைவெளியை அமைக்கலாம் மற்றும் நெட்வொர்க்கின் எடைகள், சார்புகள் மற்றும் சாய்வுகளின் மதிப்புகளை ஆய்வு செய்யலாம். இந்த மாறிகளை ஆராய்வதன் மூலம், சிக்கலைப் பற்றிய நுண்ணறிவுகளைப் பெறலாம் மற்றும் எங்கள் மாதிரி அல்லது பயிற்சி நடைமுறைக்கு தேவையான மாற்றங்களைச் செய்யலாம்.
டென்சர்ஃப்ளோவில் உள்ள ஈஜர் பயன்முறையானது, உடனடி செயலாக்கத்தை வழங்குவதன் மூலம் பிழைத்திருத்த செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது, பைதான் பிழைத்திருத்தக் கருவிகளை ஆதரிப்பது, தகவல் தரும் பிழை செய்திகளை வழங்குதல் மற்றும் டைனமிக் கட்டுப்பாட்டு ஓட்டத்தை செயல்படுத்துகிறது. இந்த அம்சங்கள் வளர்ச்சி செயல்முறையின் தெரிவுநிலை மற்றும் ஊடாடும் தன்மையை மேம்படுத்துகிறது, இது சிக்கல்களைக் கண்டறிந்து தீர்ப்பதை எளிதாக்குகிறது. ஈஜர் பயன்முறையின் நன்மைகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், டெவலப்பர்கள் தங்கள் பிழைத்திருத்தப் பணிப்பாய்வுகளை நெறிப்படுத்தலாம் மற்றும் வலுவான இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் வளர்ச்சியை துரிதப்படுத்தலாம்.
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