Ang eager mode sa TensorFlow ay isang programming interface na nagbibigay-daan para sa agarang pagpapatupad ng mga operasyon, na ginagawang mas madaling i-debug at maunawaan ang code. Gayunpaman, mayroong ilang mga disadvantages ng paggamit ng Eager mode kumpara sa regular na TensorFlow na may Eager mode na hindi pinagana. Sa sagot na ito, susuriin natin nang detalyado ang mga kawalan na ito.
Ang isa sa mga pangunahing disbentaha ng Eager mode ay ang potensyal na epekto nito sa pagganap. Kapag pinagana ang Eager mode, hindi ino-optimize ng TensorFlow ang pagsasagawa ng mga operasyon nang kasinghusay ng ginagawa nito sa graph mode. Maaari itong humantong sa mas mabagal na mga oras ng pagpapatupad, lalo na para sa mga kumplikadong modelo at malalaking dataset. Sa graph mode, maaaring ilapat ng TensorFlow ang iba't ibang mga pag-optimize, tulad ng patuloy na pagtitiklop at pagsasanib ng operasyon, na maaaring makabuluhang mapabuti ang pagganap. Ang hindi pagpapagana ng Eager mode ay nagbibigay-daan sa TensorFlow na lubos na mapakinabangan ang mga pag-optimize na ito, na nagreresulta sa mas mabilis na mga oras ng pagpapatupad.
Ang isa pang kawalan ng Eager mode ay ang limitadong suporta nito para sa distributed na pagsasanay. Sa mga distributed na sitwasyon ng pagsasanay, kung saan maraming device o machine ang ginagamit para sanayin ang isang modelo, ang Eager mode ay maaaring hindi magbigay ng parehong antas ng scalability at kahusayan gaya ng graph mode. Pangunahing idinisenyo para sa graph mode ang mga distributed training feature ng TensorFlow, tulad ng mga parameter server at data parallelism. Samakatuwid, kung nagtatrabaho ka sa isang proyekto na nangangailangan ng distributed na pagsasanay, ang hindi pagpapagana ng Eager mode ay isang mas angkop na pagpipilian.
Higit pa rito, ang Eager mode ay maaaring maging memory-intensive, lalo na kapag nakikitungo sa malalaking dataset. Sa Eager mode, sabik na sinusuri at iniimbak ng TensorFlow ang mga intermediate na resulta, na maaaring kumonsumo ng malaking halaga ng memorya. Maaari itong maging limitasyon, lalo na sa mga device na may limitadong kapasidad ng memorya. Sa kabaligtaran, ino-optimize ng graph mode ang paggamit ng memorya sa pamamagitan lamang ng pag-iimbak ng kinakailangang impormasyon para sa computation graph, na nagreresulta sa mas mahusay na paggamit ng memorya.
Ang isa pang kawalan ng Eager mode ay ang kakulangan nito ng suporta para sa ilang partikular na feature at API ng TensorFlow. Bagama't ang Eager mode ay gumawa ng makabuluhang pag-unlad sa mga tuntunin ng pagiging tugma sa ecosystem ng TensorFlow, mayroon pa ring ilang feature na available lang sa graph mode. Halimbawa, ang mga tool sa pag-profile na batay sa graph ng TensorFlow at ipinamahagi na TensorFlow Debugger (tfdbg) ay hindi ganap na tugma sa Eager mode. Kung lubos na umaasa ang iyong proyekto sa mga feature na ito, kakailanganing i-disable ang Eager mode.
Panghuli, maaaring gawing mas mahirap ng Eager mode ang pag-optimize at pag-deploy ng mga modelong TensorFlow para sa produksyon. Sa mga kapaligiran ng produksyon, karaniwan ang pag-optimize ng mga modelo para sa pagganap, paggamit ng memorya, at kahusayan sa pag-deploy. Ang hindi pagpapagana ng Eager mode ay nagbibigay-daan para sa mas direktang pag-optimize ng modelo at mga daloy ng trabaho sa pag-deploy, dahil ginagamit nito ang komprehensibong hanay ng mga tool at pag-optimize na available sa graph mode.
Habang ang Eager mode sa TensorFlow ay nag-aalok ng mga pakinabang ng agarang pagpapatupad at pinahusay na pagiging madaling mabasa ng code, mayroon din itong ilang mga kawalan. Kabilang dito ang potensyal na pagbaba ng performance, limitadong suporta para sa distributed na pagsasanay, memory-intensive computations, kakulangan ng suporta para sa ilang partikular na feature ng TensorFlow, at mga hamon sa pag-optimize at pag-deploy ng mga modelo para sa produksyon. Mahalagang maingat na isaalang-alang ang mga salik na ito kapag nagpapasya kung gagamitin ang Eager mode o regular na TensorFlow na may Eager mode na hindi pinagana.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina:
- Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
- Magagawa ba ng machine learning ang ilang dialogic na tulong?
- Ano ang TensorFlow playground?
- Pinipigilan ba ng eager mode ang distributed computing functionality ng TensorFlow?
- Magagamit ba ang mga solusyon sa cloud ng Google upang i-decouple ang pag-compute mula sa storage para sa mas mahusay na pagsasanay ng modelong ML na may malaking data?
- Nag-aalok ba ang Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ng awtomatikong pagkuha at pagsasaayos ng mapagkukunan at pinangangasiwaan ang pagsasara ng mapagkukunan pagkatapos ng pagsasanay ng modelo?
- Posible bang sanayin ang mga modelo ng pag-aaral ng makina sa mga arbitraryong malalaking set ng data nang walang mga hiccups?
- Kapag gumagamit ng CMLE, ang paggawa ng isang bersyon ay nangangailangan ng pagtukoy ng pinagmulan ng isang na-export na modelo?
- Maaari bang magbasa ang CMLE mula sa data ng storage ng Google Cloud at gumamit ng isang tinukoy na sinanay na modelo para sa hinuha?
- Magagamit ba ang Tensorflow para sa pagsasanay at pag-iinference ng mga deep neural network (DNNs)?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa Pagsulong sa Machine Learning