โหมดกระตือรือร้นป้องกันฟังก์ชันการคำนวณแบบกระจายของ TensorFlow หรือไม่
การดำเนินการอย่างกระตือรือร้นใน TensorFlow เป็นโหมดที่ช่วยให้การพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรแบบโต้ตอบและใช้งานง่ายยิ่งขึ้น ซึ่งจะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งในระหว่างขั้นตอนการสร้างต้นแบบและการแก้ไขจุดบกพร่องของการพัฒนาแบบจำลอง ใน TensorFlow การดำเนินการอย่างกระตือรือร้นเป็นวิธีการดำเนินการทันทีเพื่อส่งคืนค่าที่เป็นรูปธรรม ซึ่งต่างจากการดำเนินการตามกราฟแบบดั้งเดิมโดยที่
เหตุใดเซสชันจึงถูกลบออกจาก TensorFlow 2.0 เพื่อสนับสนุนการดำเนินการอย่างกระตือรือร้น
ใน TensorFlow 2.0 แนวคิดของเซสชันได้ถูกลบออกไปเพื่อสนับสนุนการดำเนินการที่กระตือรือร้น เนื่องจากการดำเนินการที่กระตือรือร้นช่วยให้สามารถประเมินได้ทันทีและแก้ไขข้อบกพร่องของการดำเนินการได้ง่ายขึ้น ทำให้กระบวนการนี้ใช้งานง่ายและเป็น Pythonic มากขึ้น การเปลี่ยนแปลงนี้แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในวิธีทำงานและการโต้ตอบของ TensorFlow กับผู้ใช้ ใน TensorFlow 1.x มีการใช้เซสชัน
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, เครื่องมือของ Google สำหรับ Machine Learning, การพิมพ์ข้อความใน TensorFlow
เหตุใดจึงแนะนำให้เปิดใช้งานการดำเนินการอย่างกระตือรือร้นเมื่อสร้างต้นแบบโมเดลใหม่ใน TensorFlow
ขอแนะนำให้ใช้การดำเนินการอย่างกระตือรือร้นเมื่อสร้างต้นแบบโมเดลใหม่ใน TensorFlow เนื่องจากมีข้อดีมากมายและคุณค่าในการสอน การดำเนินการอย่างกระตือรือร้นเป็นโหมดใน TensorFlow ที่ช่วยให้สามารถประเมินการดำเนินการได้ทันที ทำให้ได้รับประสบการณ์การพัฒนาที่เป็นธรรมชาติและโต้ตอบได้มากขึ้น ในโหมดนี้ การดำเนินการของ TensorFlow จะดำเนินการทันทีที่เรียกใช้
TensorFlow 2.0 รวมคุณสมบัติของ Keras และ Eager Execution อย่างไร
TensorFlow 2.0 ซึ่งเป็นเวอร์ชันล่าสุดของ TensorFlow รวมคุณสมบัติของ Keras และ Eager Execution เพื่อให้กรอบการเรียนรู้เชิงลึกที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้และมีประสิทธิภาพมากขึ้น Keras เป็น API เครือข่ายประสาทระดับสูง ในขณะที่ Eager Execution ช่วยให้สามารถประเมินการดำเนินการได้ทันที ทำให้ TensorFlow โต้ตอบและใช้งานง่ายยิ่งขึ้น การรวมกันนี้ก่อให้เกิดประโยชน์หลายประการแก่นักพัฒนาและนักวิจัย