TensorFlow'n innokas toteutus on tila, joka mahdollistaa koneoppimismallien intuitiivisemman ja interaktiivisemman kehittämisen. Se on erityisen hyödyllinen mallinkehityksen prototyyppi- ja virheenkorjausvaiheessa. TensorFlow'ssa innokas suoritus on tapa suorittaa operaatioita välittömästi konkreettisten arvojen palauttamiseksi, toisin kuin perinteinen graafipohjainen suoritus, jossa toiminnot lisätään laskentakaavioon ja suoritetaan myöhemmin.
Innokas suoritus ei estä TensorFlown hajautettua toimintaa. TensorFlow on suunniteltu tukemaan hajautettua tietojenkäsittelyä useiden laitteiden ja palvelimien kesken, ja tämä toiminto on edelleen käytettävissä innokkaasti suoritettaessa. Itse asiassa TensorFlow'n jakelustrategiat voidaan integroida saumattomasti innokkaaseen toteutukseen, jotta malleja voidaan kouluttaa useille laitteille tai palvelimille.
Kun työskentelet hajautetun TensorFlow'n kanssa innokkaassa tilassa, voit käyttää strategioita, kuten `tf.distribute.MirrorredStrategy' käyttääksesi tehokkaasti useita GPU:ita yhdessä koneessa tai `tf.distribute.MultiWorkerMirrorredStrategy' mallien kouluttamiseen useille koneille. Nämä jakelustrategiat käsittelevät hajautetun laskennan monimutkaisuutta, kuten laitteiden välistä viestintää, gradienttien synkronointia ja tulosten yhdistämistä.
Jos sinulla on esimerkiksi malli, jota haluat harjoitella useilla GPU:illa innokkaasti suorittamalla, voit luoda MirroredStrategy-objektin ja suorittaa sitten harjoitussilmukan tämän strategian puitteissa. Tämä jakaa laskennan automaattisesti käytettävissä olevien GPU:iden kesken ja kokoaa gradientit malliparametrien päivittämiseksi.
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)
Tässä esimerkissä MirroredStrategy-strategiaa käytetään mallin jakamiseen useille grafiikkasuorituksille koulutusta varten. Strategia.scope()-kontekstinhallinta varmistaa, että malli replikoidaan jokaisessa grafiikkasuorittimessa ja että gradientit kootaan ennen mallin parametrien päivittämistä.
TensorFlow'n innokas suoritus ei estä kehyksen hajautettua toimivuutta. Sen sijaan se tarjoaa interaktiivisemman ja intuitiivisemman tavan kehittää koneoppimismalleja samalla kun se mahdollistaa tehokkaan hajautetun koulutuksen useiden laitteiden tai palvelimien kesken.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen Edistyminen koneoppimisessa:
- Mitä rajoituksia suurten tietojoukkojen kanssa työskentelyssä on koneoppimisessa?
- Voiko koneoppiminen auttaa dialogia?
- Mikä on TensorFlow-leikkipaikka?
- Voidaanko Googlen pilviratkaisujen avulla irrottaa tietojenkäsittely tallennustilasta, jotta ML-mallia voidaan harjoittaa tehokkaammin ison datan kanssa?
- Tarjoaako Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automaattisen resurssien hankinnan ja määrityksen ja hoitaako resurssien sulkemisen mallin koulutuksen jälkeen?
- Onko mahdollista kouluttaa koneoppimismalleja mielivaltaisen suurille tietojoukoille ilman hikkausta?
- Edellyttääkö version luominen viedyn mallin lähteen määrittämistä käytettäessä CMLE:tä?
- Voiko CMLE lukea Google Cloud -tallennustiedoista ja käyttää tiettyä koulutettua mallia johtopäätösten tekemiseen?
- Voidaanko Tensorflowa käyttää syvien hermoverkkojen (DNN) harjoittamiseen ja päättelemiseen?
- Mikä on Gradient Boosting -algoritmi?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia kohdassa Advancing in Machine Learning