A TensorFlow lelkes végrehajtása egy olyan mód, amely lehetővé teszi a gépi tanulási modellek intuitívabb és interaktívabb fejlesztését. Ez különösen előnyös a modellfejlesztés prototípus-készítési és hibakeresési szakaszában. A TensorFlow-ban a lelkes végrehajtás a műveletek azonnali végrehajtásának módja, hogy konkrét értékeket adjanak vissza, szemben a hagyományos gráf alapú végrehajtással, ahol a műveleteket hozzáadják egy számítási gráfhoz, és később hajtják végre.
A lelkes végrehajtás nem akadályozza meg a TensorFlow elosztott funkcióit. A TensorFlow-t úgy tervezték, hogy támogassa az elosztott számítástechnikát több eszközön és szerveren, és ez a funkció továbbra is elérhető, ha lelkes végrehajtást használnak. Valójában a TensorFlow disztribúciós stratégiái zökkenőmentesen integrálhatók a lelkes végrehajtással a modellek több eszközön vagy szerveren való betanításához.
Amikor az elosztott TensorFlow-val dolgozik lelkes módban, olyan stratégiákat használhat, mint a `tf.distribute.MirrorredStrategy', hogy hatékonyan használjon több GPU-t egyetlen gépen, vagy a `tf.distribute.MultiWorkerMirrorredStrategy', hogy modelleket tanítson több gépen. Ezek az elosztási stratégiák kezelik az elosztott számítástechnika összetettségeit, például az eszközök közötti kommunikációt, a színátmenetek szinkronizálását és az eredmények összesítését.
Például, ha van egy modellje, amelyet több GPU-n szeretne betanítani lelkes végrehajtással, létrehozhat egy "MirrorredStrategy" objektumot, majd futtathatja a betanítási ciklust ennek a stratégiának a hatókörén belül. Ez automatikusan elosztja a számításokat az elérhető GPU-k között, és összesíti a gradienseket a modellparaméterek frissítéséhez.
python import tensorflow as tf strategy = tf.distribute.MirroredStrategy() with strategy.scope(): # Define and compile your model model = tf.keras.Sequential([...]) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Train your model model.fit(train_dataset, epochs=5)
Ebben a példában a „MirrorredStrategy” a modell több GPU-ra való elosztására szolgál betanítás céljából. A "strategy.scope()" kontextuskezelő biztosítja, hogy a modell minden GPU-n replikálódik, és a színátmenetek a modellparaméterek frissítése előtt összesítésre kerülnek.
A TensorFlow lelkes végrehajtása nem akadályozza a keretrendszer elosztott funkcionalitását. Ehelyett interaktívabb és intuitívabb módot biztosít a gépi tanulási modellek fejlesztésére, miközben továbbra is lehetővé teszi a hatékony, több eszközön vagy szerveren megosztott képzést.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban Haladás a gépi tanulásban:
- Ha egy kernel el van forkolva adatokkal, és az eredeti privát, akkor a forked lehet nyilvános, és ha igen, akkor az nem sérti a magánéletet?
- Milyen korlátai vannak a nagy adatkészletekkel való munkavégzésnek a gépi tanulásban?
- A gépi tanulás segíthet némi párbeszédben?
- Mi az a TensorFlow játszótér?
- Használhatók-e a Google felhőmegoldásai a számítástechnika leválasztására a tárhelyről az ML-modell nagy adatokkal való hatékonyabb betanítása érdekében?
- A Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) kínál automatikus erőforrás-beszerzést és -konfigurálást, és kezeli az erőforrások leállítását a modell betanítása után?
- Lehetséges-e gépi tanulási modelleket betanítani tetszőlegesen nagy adathalmazokra gond nélkül?
- CMLE használata esetén a verzió létrehozásához meg kell adni az exportált modell forrását?
- A CMLE képes kiolvasni a Google Cloud tárolási adatait, és használhat egy meghatározott betanított modellt következtetésre?
- Használható-e a Tensorflow a mély neurális hálózatok (DNN) betanítására és következtetésére?
További kérdések és válaszok az Advancing in Machine Learning című témakörben