Način Eager v TensorFlow je programski vmesnik, ki omogoča takojšnje izvajanje operacij, kar olajša odpravljanje napak in razumevanje kode. Vendar pa obstaja več pomanjkljivosti uporabe načina Eager v primerjavi z običajnim TensorFlow z onemogočenim načinom Eager. V tem odgovoru bomo podrobno raziskali te slabosti.
Ena od glavnih pomanjkljivosti načina Eager je njegov potencialni vpliv na zmogljivost. Ko je način Eager omogočen, TensorFlow ne optimizira izvajanja operacij tako učinkovito kot v grafičnem načinu. To lahko povzroči počasnejše čase izvajanja, zlasti pri zapletenih modelih in velikih naborih podatkov. V grafičnem načinu lahko TensorFlow uporablja različne optimizacije, kot sta konstantno zlaganje in združevanje operacij, kar lahko znatno izboljša zmogljivost. Če onemogočite način Eager, lahko TensorFlow v celoti izkoristi te optimizacije, kar ima za posledico hitrejše čase izvajanja.
Druga pomanjkljivost načina Eager je njegova omejena podpora za porazdeljeno usposabljanje. V scenarijih porazdeljenega usposabljanja, kjer se za usposabljanje modela uporablja več naprav ali strojev, način Eager morda ne zagotavlja enake stopnje razširljivosti in učinkovitosti kot način grafa. Funkcije porazdeljenega usposabljanja TensorFlow, kot so strežniki parametrov in vzporednost podatkov, so zasnovane predvsem za grafični način. Če torej delate na projektu, ki zahteva porazdeljeno usposabljanje, bi bila primernejša izbira onemogočanje načina Eager.
Poleg tega lahko način Eager zahteva veliko pomnilnika, zlasti pri delu z velikimi nabori podatkov. V načinu Eager TensorFlow vneto ocenjuje in shranjuje vmesne rezultate, ki lahko porabijo precejšnjo količino pomnilnika. To lahko postane omejitev, zlasti pri napravah z omejeno zmogljivostjo pomnilnika. Nasprotno pa grafični način optimizira uporabo pomnilnika tako, da shrani le potrebne informacije za računski graf, kar ima za posledico učinkovitejšo uporabo pomnilnika.
Druga pomanjkljivost načina Eager je pomanjkanje podpore za nekatere funkcije in API-je TensorFlow. Čeprav je način Eager znatno napredoval v smislu združljivosti z ekosistemom TensorFlow, še vedno obstajajo nekatere funkcije, ki so na voljo samo v grafičnem načinu. Na primer, orodja TensorFlow za profiliranje, ki temeljijo na grafih, in distribuirani program za odpravljanje napak TensorFlow (tfdbg) niso popolnoma združljivi z načinom Eager. Če je vaš projekt močno odvisen od teh funkcij, bi bilo treba onemogočiti način Eager.
Nazadnje, način Eager lahko naredi bolj zahtevno optimizacijo in uvajanje modelov TensorFlow za proizvodnjo. V proizvodnih okoljih je običajno optimizirati modele za zmogljivost, uporabo pomnilnika in učinkovitost uvajanja. Onemogočanje načina Eager omogoča enostavnejšo optimizacijo modela in delovne tokove uvajanja, saj izkorišča obsežen nabor orodij in optimizacij, ki so na voljo v grafičnem načinu.
Čeprav način Eager v TensorFlow ponuja prednosti takojšnje izvedbe in izboljšane berljivosti kode, ima tudi več pomanjkljivosti. Ti vključujejo morebitno poslabšanje zmogljivosti, omejeno podporo za porazdeljeno usposabljanje, pomnilniško intenzivne izračune, pomanjkanje podpore za nekatere funkcije TensorFlow in izzive pri optimizaciji in uvajanju modelov za proizvodnjo. Pri odločanju o uporabi načina Eager ali običajnega TensorFlow z onemogočenim načinom Eager je pomembno skrbno preučiti te dejavnike.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Napredek v strojnem učenju:
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Ali način eager preprečuje porazdeljeno računalniško funkcionalnost TensorFlow?
- Ali je mogoče Googlove rešitve v oblaku uporabiti za ločitev računalništva od shranjevanja za učinkovitejše usposabljanje modela ML z velikimi podatki?
- Ali Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ponuja samodejno pridobivanje in konfiguracijo virov ter upravlja zaustavitev virov po končanem usposabljanju modela?
- Ali je mogoče usposobiti modele strojnega učenja na poljubno velikih naborih podatkov brez kolcanja?
- Ali pri uporabi CMLE ustvarjanje različice zahteva navedbo vira izvoženega modela?
- Ali lahko CMLE bere podatke iz shrambe Google Cloud in za sklepanje uporabi določen usposobljen model?
- Ali je Tensorflow mogoče uporabiti za usposabljanje in sklepanje globokih nevronskih mrež (DNN)?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v Napredovanje v strojnem učenju