TensorFlow میں ایجر موڈ کے ساتھ اور بغیر کوڈ کو چلانے میں کیا فرق ہے؟
TensorFlow میں، ایجر موڈ ایک ایسی خصوصیت ہے جو کارروائیوں کو فوری طور پر انجام دینے کی اجازت دیتی ہے، جس سے کوڈ کو ڈیبگ کرنا اور سمجھنا آسان ہو جاتا ہے۔ جب ایجر موڈ کو فعال کیا جاتا ہے، تو TensorFlow آپریشنز اسی طرح انجام پاتے ہیں جیسے کہ انہیں کہا جاتا ہے، بالکل اسی طرح جیسے کہ عام Python کوڈ میں ہوتا ہے۔ دوسری طرف، جب ایجر موڈ کو غیر فعال کر دیا جاتا ہے، تو TensorFlow آپریشنز کیے جاتے ہیں۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں ترقی, ٹینسرفلو ایجر موڈ, امتحان کا جائزہ
TensorFlow میں ایجر موڈ ڈیبگنگ کے عمل کو کیسے آسان بناتا ہے؟
TensorFlow میں ایجر موڈ ایک پروگرامنگ انٹرفیس ہے جو مشین لرننگ ماڈلز کی انٹرایکٹو اور متحرک ترقی کو فعال کرتے ہوئے آپریشنز کو فوری طور پر انجام دینے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ موڈ ریئل ٹائم فیڈ بیک فراہم کر کے ڈیبگنگ کے عمل کو آسان بناتا ہے اور عملدرآمد کے بہاؤ میں مرئیت کو بہتر بناتا ہے۔ اس جواب میں، ہم ان مختلف طریقوں کو تلاش کریں گے جن میں ایجر موڈ سہولت فراہم کرتا ہے۔