டென்சர்ஃப்ளோவில் உள்ள ஈஜர் பயன்முறை என்பது ஒரு நிரலாக்க இடைமுகமாகும், இது செயல்களை உடனடியாக செயல்படுத்த அனுமதிக்கிறது, இது குறியீட்டை பிழைத்திருத்தம் செய்வதையும் புரிந்துகொள்வதையும் எளிதாக்குகிறது. இருப்பினும், ஈகர் பயன்முறையை முடக்கிய வழக்கமான டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஒப்பிடும்போது ஈகர் பயன்முறையைப் பயன்படுத்துவதில் பல தீமைகள் உள்ளன. இந்த பதிலில், இந்த குறைபாடுகளை விரிவாக ஆராய்வோம்.
ஈஜர் பயன்முறையின் முக்கிய குறைபாடுகளில் ஒன்று செயல்திறனில் அதன் சாத்தியமான தாக்கமாகும். ஈஜர் பயன்முறை இயக்கப்பட்டால், கிராஃப் பயன்முறையில் செயல்படுவது போல் டென்சர்ஃப்ளோ செயல்பாடுகளின் செயல்பாட்டை மேம்படுத்தாது. இது மெதுவான செயலாக்க நேரங்களுக்கு வழிவகுக்கும், குறிப்பாக சிக்கலான மாதிரிகள் மற்றும் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு. வரைபட பயன்முறையில், டென்சர்ஃப்ளோ, நிலையான மடிப்பு மற்றும் செயல்பாட்டு இணைவு போன்ற பல்வேறு மேம்படுத்தல்களைப் பயன்படுத்தலாம், இது செயல்திறனை கணிசமாக மேம்படுத்தும். ஈஜர் பயன்முறையை முடக்குவது, டென்சர்ஃப்ளோவை இந்த மேம்படுத்தல்களை முழுமையாகப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது, இதன் விளைவாக வேகமாகச் செயல்படுத்தப்படும்.
ஈஜர் பயன்முறையின் மற்றொரு குறைபாடு, விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சிக்கான அதன் வரையறுக்கப்பட்ட ஆதரவாகும். ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கப் பல சாதனங்கள் அல்லது இயந்திரங்கள் பயன்படுத்தப்படும் விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சிக் காட்சிகளில், ஈகர் பயன்முறையானது வரைபடப் பயன்முறையின் அதே அளவிலான அளவிடுதல் மற்றும் செயல்திறனை வழங்காது. டென்சர்ஃப்ளோவின் விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சி அம்சங்கள், அளவுரு சேவையகங்கள் மற்றும் தரவு இணைநிலை போன்றவை, முதன்மையாக வரைபட பயன்முறைக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. எனவே, விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சி தேவைப்படும் திட்டத்தில் நீங்கள் பணிபுரிந்தால், ஈகர் பயன்முறையை முடக்குவது மிகவும் பொருத்தமான தேர்வாக இருக்கும்.
மேலும், ஈகர் பயன்முறையானது நினைவகத்தை அதிகப்படுத்தும், குறிப்பாக பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளும் போது. ஈகர் பயன்முறையில், TensorFlow ஆவலுடன் இடைநிலை முடிவுகளை மதிப்பீடு செய்து சேமிக்கிறது, இது குறிப்பிடத்தக்க அளவு நினைவகத்தை உட்கொள்ளும். இது ஒரு வரம்பாக இருக்கலாம், குறிப்பாக குறைந்த நினைவக திறன் கொண்ட சாதனங்களில். இதற்கு நேர்மாறாக, கிராஃப் பயன்முறையானது, கணக்கீட்டு வரைபடத்திற்குத் தேவையான தகவல்களை மட்டுமே சேமிப்பதன் மூலம் நினைவகப் பயன்பாட்டை மேம்படுத்துகிறது, இதன் விளைவாக மிகவும் திறமையான நினைவகப் பயன்பாடு கிடைக்கும்.
ஈஜர் பயன்முறையின் மற்றொரு குறைபாடு, சில TensorFlow அம்சங்கள் மற்றும் APIகளுக்கான ஆதரவு இல்லாதது ஆகும். டென்சர்ஃப்ளோவின் சுற்றுச்சூழல் அமைப்புடன் இணக்கத்தன்மையின் அடிப்படையில் ஈஜர் பயன்முறை குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றம் அடைந்திருந்தாலும், வரைபட பயன்முறையில் மட்டுமே கிடைக்கும் சில அம்சங்கள் இன்னும் உள்ளன. எடுத்துக்காட்டாக, TensorFlow இன் வரைபட அடிப்படையிலான விவரக்குறிப்பு கருவிகள் மற்றும் விநியோகிக்கப்பட்ட TensorFlow Debugger (tfdbg) ஆகியவை ஈகர் பயன்முறையுடன் முழுமையாக இணங்கவில்லை. உங்கள் திட்டம் இந்த அம்சங்களை பெரிதும் நம்பியிருந்தால், ஈகர் பயன்முறையை முடக்குவது அவசியம்.
கடைசியாக, ஈஜர் பயன்முறையானது உற்பத்திக்காக டென்சர்ஃப்ளோ மாடல்களை மேம்படுத்துவதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் மிகவும் சவாலானதாக இருக்கும். உற்பத்திச் சூழல்களில், செயல்திறன், நினைவகப் பயன்பாடு மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் திறன் ஆகியவற்றிற்கான மாதிரிகளை மேம்படுத்துவது பொதுவானது. ஈஜர் பயன்முறையை முடக்குவது மிகவும் நேரடியான மாதிரி தேர்வுமுறை மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் பணிப்பாய்வுகளை அனுமதிக்கிறது, ஏனெனில் இது வரைபட பயன்முறையில் கிடைக்கும் விரிவான கருவிகள் மற்றும் மேம்படுத்தல்களை மேம்படுத்துகிறது.
டென்சர்ஃப்ளோவில் உள்ள ஈஜர் பயன்முறையானது உடனடி செயல்படுத்தல் மற்றும் மேம்படுத்தப்பட்ட குறியீடு வாசிப்புத்திறன் ஆகியவற்றின் நன்மைகளை வழங்குகிறது, இது பல குறைபாடுகளுடன் வருகிறது. சாத்தியமான செயல்திறன் சிதைவு, விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சிக்கான வரையறுக்கப்பட்ட ஆதரவு, நினைவக-தீவிர கணக்கீடுகள், சில டென்சர்ஃப்ளோ அம்சங்களுக்கான ஆதரவு இல்லாமை மற்றும் உற்பத்திக்கான மாதிரிகளை மேம்படுத்துதல் மற்றும் பயன்படுத்துவதில் உள்ள சவால்கள் ஆகியவை இதில் அடங்கும். ஈஜர் பயன்முறையை அல்லது வழக்கமான டென்சர்ஃப்ளோவை ஈஜர் பயன்முறை முடக்கப்பட்ட நிலையில் பயன்படுத்த வேண்டுமா என்பதை தீர்மானிக்கும்போது இந்தக் காரணிகளைக் கவனமாகக் 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