Eager wykonanie w TensorFlow to tryb, który pozwala na bardziej intuicyjne i interaktywne tworzenie modeli uczenia maszynowego. Jest to szczególnie korzystne na etapach prototypowania i debugowania opracowywania modelu. W TensorFlow szybkie wykonanie to sposób na natychmiastowe wykonanie operacji w celu zwrócenia konkretnych wartości, w przeciwieństwie do tradycyjnego wykonywania opartego na wykresach, w którym operacje są dodawane do wykresu obliczeniowego i wykonywane później.
Chętne wykonanie nie uniemożliwia rozproszonej funkcjonalności TensorFlow. TensorFlow został zaprojektowany do obsługi przetwarzania rozproszonego na wielu urządzeniach i serwerach, a ta funkcjonalność jest nadal dostępna w przypadku korzystania z szybkiego wykonywania. W rzeczywistości strategie dystrybucji TensorFlow można bezproblemowo zintegrować z chętnym wykonaniem w celu uczenia modeli na wielu urządzeniach lub serwerach.
Pracując z rozproszonym TensorFlow w trybie chętnym, możesz używać strategii takich jak `tf.distribute.MirroredStrategy`, aby efektywnie wykorzystywać wiele procesorów graficznych na jednej maszynie, lub `tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy` do uczenia modeli na wielu maszynach. Te strategie dystrybucji radzą sobie ze złożonością przetwarzania rozproszonego, taką jak komunikacja między urządzeniami, synchronizacja gradientów i agregacja wyników.
Na przykład, jeśli masz model, który chcesz trenować na wielu procesorach graficznych przy użyciu szybkiego wykonywania, możesz utworzyć obiekt „MirroredStrategy”, a następnie uruchomić pętlę szkoleniową w ramach tej strategii. Spowoduje to automatyczne rozdzielenie obliczeń pomiędzy dostępne procesory graficzne i agregację gradientów w celu aktualizacji parametrów modelu.
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)
W tym przykładzie „MirroredStrategy” służy do dystrybucji modelu na wielu procesorach graficznych w celu szkolenia. Menedżer kontekstu „strategy.scope()” zapewnia replikację modelu na każdym procesorze graficznym, a gradienty są agregowane przed aktualizacją parametrów modelu.
Chętne wykonanie w TensorFlow nie utrudnia rozproszonej funkcjonalności frameworka. Zamiast tego zapewnia bardziej interaktywny i intuicyjny sposób opracowywania modeli uczenia maszynowego, jednocześnie umożliwiając wydajne rozproszone szkolenie na wielu urządzeniach lub serwerach.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące Postęp w uczeniu maszynowym:
- Jakie są ograniczenia w pracy z dużymi zbiorami danych w uczeniu maszynowym?
- Czy uczenie maszynowe może pomóc w dialogu?
- Czym jest plac zabaw TensorFlow?
- Czy rozwiązania chmurowe Google można wykorzystać do oddzielenia przetwarzania od pamięci masowej w celu efektywniejszego uczenia modelu uczenia maszynowego za pomocą dużych zbiorów danych?
- Czy Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) oferuje automatyczne pozyskiwanie i konfigurację zasobów oraz obsługuje zamykanie zasobów po zakończeniu uczenia modelu?
- Czy możliwe jest bezproblemowe trenowanie modeli uczenia maszynowego na dowolnie dużych zbiorach danych?
- Czy w przypadku korzystania z CMLE utworzenie wersji wymaga określenia źródła eksportowanego modelu?
- Czy CMLE może odczytywać dane z magazynu Google Cloud i używać określonego przeszkolonego modelu do wnioskowania?
- Czy Tensorflow może być używany do uczenia i wnioskowania o głębokich sieciach neuronowych (DNN)?
- Co to jest algorytm wzmacniania gradientu?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w sekcji Postępy w uczeniu maszynowym