Avida reĝimo en TensorFlow estas programa interfaco kiu permesas tujan ekzekuton de operacioj, faciligante sencimigi kaj kompreni la kodon. Tamen, ekzistas pluraj malavantaĝoj uzi Eager-reĝimon kompare kun regula TensorFlow kun Eager-reĝimo malŝaltita. En ĉi tiu respondo, ni esploros ĉi tiujn malavantaĝojn detale.
Unu el la ĉefaj malavantaĝoj de Eager-reĝimo estas ĝia ebla efiko al efikeco. Kiam Eager-reĝimo estas ebligita, TensorFlow ne optimumigas la plenumadon de operacioj tiel efike kiel ĝi faras en grafika reĝimo. Ĉi tio povas konduki al pli malrapidaj ekzekuttempoj, precipe por kompleksaj modeloj kaj grandaj datumaroj. En grafika reĝimo, TensorFlow povas apliki diversajn optimumigojn, kiel konstanta faldado kaj operacio-fuzio, kiuj povas signife plibonigi rendimenton. Malŝalti Eager-reĝimon permesas al TensorFlow plene profiti ĉi tiujn optimumigojn, rezultigante pli rapidajn ekzekuttempojn.
Alia malavantaĝo de Eager-reĝimo estas ĝia limigita subteno por distribuita trejnado. En distribuitaj trejnadscenaroj, kie multoblaj aparatoj aŭ maŝinoj estas uzataj por trejni modelon, Eager-reĝimo eble ne disponigas la saman nivelon de skaleblo kaj efikeco kiel grafikreĝimo. La distribuitaj trejnaj funkcioj de TensorFlow, kiel ekzemple parametroserviloj kaj datumparalelismo, estas ĉefe dizajnitaj por grafika reĝimo. Tial, se vi laboras pri projekto, kiu postulas distribuitan trejnadon, malŝalti Eager-reĝimon estus pli taŭga elekto.
Krome, Eager-reĝimo povas esti memor-intensa, precipe kiam oni traktas grandajn datumarojn. En Eager-reĝimo, TensorFlow avide taksas kaj stokas mezajn rezultojn, kiuj povas konsumi signifan kvanton da memoro. Ĉi tio povas fariĝi limigo, precipe ĉe aparatoj kun limigita memorkapablo. En kontrasto, grafeoreĝimo optimumigas memoruzokutimon nur stokante necesajn informojn por la komputadgrafo, rezultigante pli efikan memorutiligon.
Alia malavantaĝo de Eager-reĝimo estas ĝia manko de subteno por iuj funkcioj kaj API-oj de TensorFlow. Kvankam Eager-reĝimo faris signifan progreson laŭ kongruo kun la ekosistemo de TensorFlow, ankoraŭ ekzistas iuj funkcioj, kiuj estas nur disponeblaj en grafika reĝimo. Ekzemple, la grafik-bazitaj profililoj de TensorFlow kaj distribuita TensorFlow Debugger (tfdbg) ne estas plene kongruaj kun Eager-reĝimo. Se via projekto forte dependas de ĉi tiuj funkcioj, malŝalti Eager-reĝimon estus necesa.
Finfine, Eager-reĝimo povas pli defii optimumigi kaj deploji TensorFlow-modelojn por produktado. En produktadmedioj, estas ofte optimumigi modelojn por efikeco, memoruzokutimo, kaj deploja efikeco. Malŝalti Eager-reĝimon ebligas pli simplajn modelajn optimumigojn kaj disfaldajn laborfluojn, ĉar ĝi utiligas la ampleksan aron de iloj kaj optimumigoj disponeblaj en grafika reĝimo.
Dum Eager-reĝimo en TensorFlow ofertas la avantaĝojn de tuja ekzekuto kaj plibonigita kodlegebleco, ĝi ankaŭ havas plurajn malavantaĝojn. Ĉi tiuj inkluzivas ebla rendimentodegenero, limigita subteno por distribuita trejnado, memor-intensaj komputadoj, manko de subteno por certaj TensorFlow-ecoj, kaj defioj en optimumigo kaj deplojado de modeloj por produktado. Estas esence zorge konsideri ĉi tiujn faktorojn kiam vi decidas ĉu uzi Eager-reĝimon aŭ regulan TensorFlow kun Eager-reĝimo malŝaltita.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Progresante en Maŝinlernado:
- Kio estas la limigoj por labori kun grandaj datumaroj en maŝina lernado?
- Ĉu maŝinlernado povas fari iun dialogan helpon?
- Kio estas la ludejo TensorFlow?
- Ĉu avida reĝimo malhelpas la distribuitan komputikan funkcion de TensorFlow?
- Ĉu Google-nubaj solvoj povas esti uzataj por malkunligi komputadon de stokado por pli efika trejnado de la ML-modelo kun grandaj datumoj?
- Ĉu la Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ofertas aŭtomatan akiron kaj agordon de rimedo kaj pritraktas rimedan ĉesigon post kiam la trejnado de la modelo estas finita?
- Ĉu eblas trejni maŝinlernajn modelojn sur arbitre grandaj datumaj aroj sen singultoj?
- Kiam vi uzas CMLE, ĉu krei version postulas specifi fonton de eksportita modelo?
- Ĉu CMLE povas legi el datumoj de stokado de Google Cloud kaj uzi specifitan trejnitan modelon por konkludo?
- Ĉu Tensorflow povas esti uzata por trejnado kaj inferenco de profundaj neŭralaj retoj (DNN)?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en Antaŭenigo en Maŝina Lernado