Eager način rada u TensorFlowu programsko je sučelje koje omogućuje trenutačno izvršavanje operacija, što olakšava otklanjanje pogrešaka i razumijevanje koda. Međutim, postoji nekoliko nedostataka korištenja načina rada Eager u usporedbi s običnim TensorFlowom s onemogućenim načinom rada Eager. U ovom ćemo odgovoru detaljno istražiti te nedostatke.
Jedan od glavnih nedostataka Eager načina je njegov potencijalni utjecaj na performanse. Kada je Eager način rada omogućen, TensorFlow ne optimizira izvršenje operacija tako učinkovito kao u graf načinu rada. To može dovesti do sporijeg vremena izvršenja, posebno za složene modele i velike skupove podataka. U grafičkom načinu rada TensorFlow može primijeniti različite optimizacije, kao što je konstantno preklapanje i spajanje operacija, što može značajno poboljšati performanse. Onemogućavanje načina rada Eager omogućuje TensorFlowu da u potpunosti iskoristi prednosti ovih optimizacija, što rezultira bržim vremenom izvršenja.
Još jedan nedostatak Eager moda je njegova ograničena podrška za distribuiranu obuku. U scenarijima distribuirane obuke, gdje se više uređaja ili strojeva koristi za obuku modela, Eager način rada možda neće pružiti istu razinu skalabilnosti i učinkovitosti kao način rada grafikona. Distribuirane značajke obuke TensorFlowa, kao što su poslužitelji parametara i paralelizam podataka, prvenstveno su dizajnirane za grafički način rada. Stoga, ako radite na projektu koji zahtijeva distribuiranu obuku, onemogućavanje Eager načina rada bilo bi prikladniji izbor.
Nadalje, način rada Eager može biti zahtjevan za memoriju, osobito kada se radi s velikim skupovima podataka. U načinu rada Eager, TensorFlow revno procjenjuje i pohranjuje međurezultate, koji mogu zauzeti značajnu količinu memorije. To može postati ograničenje, osobito na uređajima s ograničenim kapacitetom memorije. Nasuprot tome, način rada grafikona optimizira korištenje memorije pohranjujući samo potrebne informacije za grafikon izračuna, što rezultira učinkovitijim korištenjem memorije.
Još jedan nedostatak Eager moda je nedostatak podrške za određene TensorFlow značajke i API-je. Iako je način rada Eager napravio značajan napredak u smislu kompatibilnosti s TensorFlowovim ekosustavom, još uvijek postoje neke značajke koje su dostupne samo u načinu rada grafikona. Na primjer, TensorFlow alati za profiliranje temeljeni na grafovima i distribuirani TensorFlow Debugger (tfdbg) nisu u potpunosti kompatibilni s Eager modom. Ako se vaš projekt uvelike oslanja na ove značajke, potrebno je onemogućiti Eager način rada.
Naposljetku, Eager način rada može učiniti još većim izazovom optimizaciju i implementaciju TensorFlow modela za proizvodnju. U proizvodnim okruženjima uobičajeno je optimizirati modele za performanse, korištenje memorije i učinkovitost implementacije. Onemogućavanje načina rada Eager omogućuje jednostavniju optimizaciju modela i tijekove implementacije, budući da iskorištava sveobuhvatan skup alata i optimizacija dostupnih u načinu rada grafikona.
Iako Eager način rada u TensorFlowu nudi prednosti trenutnog izvršenja i poboljšane čitljivosti koda, također dolazi s nekoliko nedostataka. To uključuje potencijalnu degradaciju performansi, ograničenu podršku za distribuiranu obuku, memorijsko intenzivna izračunavanja, nedostatak podrške za određene TensorFlow značajke i izazove u optimizaciji i implementaciji modela za proizvodnju. Neophodno je pažljivo razmotriti ove čimbenike kada odlučujete hoćete li koristiti Eager način rada ili uobičajeni TensorFlow s onemogućenim načinom rada Eager.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Napredak u strojnom učenju:
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
- Može li strojno učenje pomoći u dijalogu?
- Što je TensorFlow igralište?
- Sprečava li eager mod funkcionalnost distribuiranog računalstva TensorFlowa?
- Mogu li se Google rješenja u oblaku koristiti za odvajanje računalstva od pohrane radi učinkovitije obuke ML modela s velikim podacima?
- Nudi li Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatsko prikupljanje i konfiguraciju resursa i upravlja li isključivanjem resursa nakon završetka obuke modela?
- Je li moguće trenirati modele strojnog učenja na proizvoljno velikim skupovima podataka bez problema?
- Kada koristite CMLE, zahtijeva li stvaranje verzije navođenje izvora izvezenog modela?
- Može li CMLE čitati podatke iz Google Cloud pohrane i koristiti određeni obučeni model za zaključivanje?
- Može li se Tensorflow koristiti za obuku i zaključivanje dubokih neuronskih mreža (DNN)?
Pogledajte više pitanja i odgovora u Napredak u strojnom učenju