டென்சர்ஃப்ளோ வரைபடத்தின் முக்கிய சவால் அதன் நிலையான தன்மையில் உள்ளது, இது நெகிழ்வுத்தன்மையைக் கட்டுப்படுத்தலாம் மற்றும் ஊடாடும் வளர்ச்சியைத் தடுக்கலாம். பாரம்பரிய வரைபட பயன்முறையில், மாதிரியின் செயல்பாடுகள் மற்றும் சார்புகளைக் குறிக்கும் ஒரு கணக்கீட்டு வரைபடத்தை TensorFlow உருவாக்குகிறது. இந்த வரைபட அடிப்படையிலான அணுகுமுறை மேம்படுத்தல் மற்றும் விநியோகிக்கப்பட்ட செயலாக்கம் போன்ற பலன்களை வழங்குகிறது, குறிப்பாக இயந்திர கற்றல் வளர்ச்சியின் முன்மாதிரி மற்றும் பிழைத்திருத்த நிலைகளின் போது சில பணிகளுக்கு இது சிரமமாக இருக்கும்.
இந்த சவாலை எதிர்கொள்ள, TensorFlow ஈஜர் பயன்முறையை அறிமுகப்படுத்தியது, இது கட்டாய நிரலாக்கத்தையும் செயல்பாடுகளை உடனடியாக செயல்படுத்துவதையும் செயல்படுத்துகிறது. ஈகர் பயன்முறையில், டென்சர்ஃப்ளோ செயல்பாடுகள், கணக்கீட்டு வரைபடத்தை உருவாக்கி இயக்க வேண்டிய அவசியமின்றி, அவை அழைக்கப்படும்போதே உடனடியாகச் செயல்படுத்தப்படும். இந்த பயன்முறை பாரம்பரிய நிரலாக்க மொழிகளைப் போலவே மிகவும் உள்ளுணர்வு மற்றும் ஊடாடும் மேம்பாட்டு அனுபவத்தை அனுமதிக்கிறது.
பாரம்பரிய வரைபட பயன்முறையை விட ஆர்வமுள்ள பயன்முறை பல நன்மைகளை வழங்குகிறது. முதலாவதாக, நிலையான வரைபடத்தில் எளிதில் வெளிப்படுத்தப்படாத சுழல்கள், நிபந்தனைகள் மற்றும் பிற கட்டுப்பாட்டு கட்டமைப்புகளைப் பயன்படுத்துவதை இயக்கும் கட்டுப்பாட்டு ஓட்டத்தை இது அனுமதிக்கிறது. நிபந்தனைக்குட்பட்ட கிளை அல்லது மறுசெயல் கணக்கீடுகள் தேவைப்படும் சிக்கலான மாதிரிகளை உருவாக்கும் போது இந்த நெகிழ்வுத்தன்மை மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
இரண்டாவதாக, ஈஜர் பயன்முறை பிழைத்திருத்தம் மற்றும் பிழை கையாளுதலை எளிதாக்குகிறது. டெவலப்பர்கள், குறியீட்டின் மூலம் செல்லவும் மற்றும் இடைநிலை முடிவுகளை ஆய்வு செய்யவும், pdb போன்ற பைத்தானின் சொந்த பிழைத்திருத்தக் கருவிகளைப் பயன்படுத்தலாம். பிழைத்திருத்தத்தின் இந்த எளிமையானது வளர்ச்சி நேரத்தை கணிசமாகக் குறைக்கலாம் மற்றும் குறியீட்டின் தரத்தை மேம்படுத்தலாம்.
மேலும், ஈகர் பயன்முறை மிகவும் இயல்பான மற்றும் உள்ளுணர்வு நிரலாக்க பாணியை ஊக்குவிக்கிறது. டெவலப்பர்கள் சிறப்பு ரேப்பர்கள் அல்லது இடைமுகங்கள் தேவையில்லாமல், டென்சர்ஃப்ளோ செயல்பாடுகளுடன் நேரடியாக பைத்தானின் நூலகங்கள் மற்றும் கருவிகளின் வளமான சுற்றுச்சூழல் அமைப்பைப் பயன்படுத்தலாம். பைதான் சுற்றுச்சூழலுடனான இந்த ஒருங்கிணைப்பு உற்பத்தித்திறனை மேம்படுத்துகிறது மற்றும் மற்ற நூலகங்கள் மற்றும் கட்டமைப்புகளுடன் TensorFlow இன் தடையற்ற ஒருங்கிணைப்பை அனுமதிக்கிறது.
இந்த நன்மைகள் இருந்தபோதிலும், பெரிய அளவிலான உற்பத்தி வரிசைப்படுத்தல்களுக்கு ஈஜர் பயன்முறை எப்போதும் மிகவும் திறமையான விருப்பமாக இருக்காது என்பதைக் கவனத்தில் கொள்ள வேண்டும். வரைபட பயன்முறை இன்னும் மேம்படுத்தல்கள் மற்றும் வரைபடத் தொகுப்பு மற்றும் விநியோகிக்கப்பட்ட செயல்படுத்தல் போன்ற செயல்திறன் நன்மைகளை வழங்குகிறது. எனவே, ஒரு திட்டத்தின் குறிப்பிட்ட தேவைகளை மதிப்பீடு செய்து அதற்கேற்ப பொருத்தமான பயன்முறையைத் தேர்வு செய்ய பரிந்துரைக்கப்படுகிறது.
டென்சர்ஃப்ளோ வரைபடத்தின் முக்கிய சவால் அதன் நிலையான தன்மை ஆகும், இது நெகிழ்வுத்தன்மையைக் கட்டுப்படுத்தலாம் மற்றும் ஊடாடும் வளர்ச்சியைத் தடுக்கலாம். கட்டாய நிரலாக்கம் மற்றும் செயல்பாடுகளை உடனடியாக செயல்படுத்துவதன் மூலம் ஈஜர் பயன்முறை இந்த சவாலை எதிர்கொள்கிறது. இது டைனமிக் கட்டுப்பாட்டு ஓட்டத்தை வழங்குகிறது, பிழைத்திருத்தத்தை எளிதாக்குகிறது மற்றும் மிகவும் இயல்பான நிரலாக்க பாணியை ஊக்குவிக்கிறது. இருப்பினும், ஒரு குறிப்பிட்ட திட்டத்திற்கான பொருத்தமான பயன்முறையைத் தேர்ந்தெடுக்கும்போது, ஈகர் பயன்முறை மற்றும் பாரம்பரிய வரைபட பயன்முறை ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான வர்த்தக பரிமாற்றங்களைக் கருத்தில் கொள்வது அவசியம்.
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