Förhindrar ivrigt läge den distribuerade beräkningsfunktionen hos TensorFlow?
Eager execution i TensorFlow är ett läge som möjliggör en mer intuitiv och interaktiv utveckling av maskininlärningsmodeller. Det är särskilt fördelaktigt under prototyp- och felsökningsstadierna av modellutveckling. I TensorFlow är ivrig exekvering ett sätt att utföra operationer omedelbart för att returnera konkreta värden, i motsats till den traditionella grafbaserade exekveringen där
Varför har sessioner tagits bort från TensorFlow 2.0 till förmån för ivrig exekvering?
I TensorFlow 2.0 har konceptet med sessioner tagits bort till förmån för ivrig exekvering, eftersom ivrig exekvering möjliggör omedelbar utvärdering och enklare felsökning av operationer, vilket gör processen mer intuitiv och pytonisk. Denna förändring representerar en betydande förändring i hur TensorFlow fungerar och interagerar med användare. I TensorFlow 1.x var sessioner vana vid
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Googles verktyg för maskininlärning, Skriva ut uttalanden i TensorFlow
Varför rekommenderas det att möjliggöra ivrig exekvering när man prototypar en ny modell i TensorFlow?
Att möjliggöra ivrig exekvering när man skapar prototyper för en ny modell i TensorFlow rekommenderas starkt på grund av dess många fördelar och didaktiska värde. Eager execution är ett läge i TensorFlow som möjliggör omedelbar utvärdering av operationer, vilket möjliggör en mer intuitiv och interaktiv utvecklingsupplevelse. I detta läge exekveras TensorFlow-operationer omedelbart som de kallas,
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow högnivå-API: er, Laddar data, Examensgranskning
Hur kombinerar TensorFlow 2.0 funktionerna i Keras och Eager Execution?
TensorFlow 2.0, den senaste versionen av TensorFlow, kombinerar funktionerna i Keras och Eager Execution för att ge ett mer användarvänligt och effektivt ramverk för djupinlärning. Keras är ett högnivå-API för neurala nätverk, medan Eager Execution möjliggör omedelbar utvärdering av operationer, vilket gör TensorFlow mer interaktivt och intuitivt. Denna kombination ger flera fördelar för utvecklare och forskare,
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow i Google Colaboratory, Uppgradera din befintliga kod för TensorFlow 2.0, Examensgranskning