ఈగర్ మోడ్ డిసేబుల్తో రెగ్యులర్ టెన్సర్ఫ్లో కాకుండా ఈగర్ మోడ్ని ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే నష్టాలు ఏమిటి?
TensorFlowలోని ఈగర్ మోడ్ అనేది ప్రోగ్రామింగ్ ఇంటర్ఫేస్, ఇది కార్యకలాపాలను తక్షణమే అమలు చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇది కోడ్ను డీబగ్ చేయడం మరియు అర్థం చేసుకోవడం సులభం చేస్తుంది. అయినప్పటికీ, ఈగర్ మోడ్ డిసేబుల్తో సాధారణ టెన్సర్ఫ్లోతో పోలిస్తే ఈగర్ మోడ్ను ఉపయోగించడం వల్ల అనేక ప్రతికూలతలు ఉన్నాయి. ఈ సమాధానంలో, మేము ఈ ప్రతికూలతలను వివరంగా విశ్లేషిస్తాము. ప్రధానమైన వాటిలో ఒకటి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, టెన్సార్ ఫ్లో ఈజర్ మోడ్
కేవలం TensorFlowని నేరుగా ఉపయోగించడం కంటే ముందుగా Keras మోడల్ని ఉపయోగించి ఆపై దానిని TensorFlow అంచనాగా మార్చడం వల్ల ప్రయోజనం ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అభివృద్ధి చేయడం విషయానికి వస్తే, కెరాస్ మరియు టెన్సర్ఫ్లో రెండూ ప్రముఖ ఫ్రేమ్వర్క్లు, ఇవి అనేక రకాల కార్యాచరణలు మరియు సామర్థ్యాలను అందిస్తాయి. టెన్సర్ఫ్లో లోతైన అభ్యాస నమూనాలను రూపొందించడానికి మరియు శిక్షణ ఇవ్వడానికి శక్తివంతమైన మరియు సౌకర్యవంతమైన లైబ్రరీ అయితే, కెరాస్ నాడీ నెట్వర్క్లను సృష్టించే ప్రక్రియను సులభతరం చేసే ఉన్నత-స్థాయి APIని అందిస్తుంది. కొన్ని సందర్భాల్లో, ఇది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, అంచనాలతో కేరాస్ను పెంచుతోంది