eager learning
时间: 2023-09-14 16:15:22 浏览: 45
Eager learning is a machine learning approach where computations are executed immediately as they are defined, rather than being compiled and executed later. This allows for greater flexibility and interactivity in the development and testing of machine learning models. Eager learning is commonly used in deep learning frameworks such as TensorFlow and PyTorch.
相关问题
pytorch eager
PyTorch Eager Execution是PyTorch中的一种计算模式,它允许我们立即执行操作,不需要构建计算图。在Eager Execution模式下,我们可以像使用普通Python代码一样使用PyTorch,即时地计算和调试结果。
以下是一个使用PyTorch Eager Execution的例子:
```python
import torch
# 开启Eager Execution模式
torch.set_eager_execution(True)
# 创建张量
a = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)
b = torch.tensor(3.0, requires_grad=True)
# 进行计算
c = a + b
d = c * 2
# 打印结果
print(d) # 输出:tensor(10., grad_fn=<MulBackward>)
# 计算梯度
d.backward()
# 打印梯度
print(a.grad) # 输出:tensor(2.)
print(b.grad) # 输出:tensor(2.)
```
在上面的例子中,我们首先通过`torch.set_eager_execution(True)`开启了Eager Execution模式。然后,我们创建了两个张量`a`和`b`,并进行了加法和乘法操作。最后,我们打印了结果`d`,并通过`d.backward()`计算了梯度。最后,我们打印了`a`和`b`的梯度。
通过使用PyTorch Eager Execution,我们可以更加灵活地进行计算和调试,而不需要构建计算图。这使得PyTorch在实验和原型开发阶段更加方便和直观。
禁用eager execution
Eager execution是TensorFlow中一种默认的计算模式,在这种模式下,程序会立即执行算法和计算,而不是等待最后才执行。要禁用eager execution,可以在程序开头使用tf.compat.v1.disable_eager_execution()来禁用它。