TensorFlow innukas täitmine on režiim, mis võimaldab masinõppe mudelite intuitiivsemat ja interaktiivsemat arendamist. See on eriti kasulik mudeliarenduse prototüüpide loomise ja silumise etapis. TensorFlow's on innukas täitmine viis konkreetsete väärtuste tagastamiseks toimingute viivitamatuks täitmiseks, erinevalt traditsioonilisest graafikupõhisest täitmisest, kus toimingud lisatakse arvutusgraafikule ja täidetakse hiljem.
Innukas täitmine ei takista TensorFlow hajutatud funktsionaalsust. TensorFlow on loodud toetama hajutatud andmetöötlust mitme seadme ja serveri vahel ning see funktsioon on innuka täitmise korral endiselt saadaval. Tegelikult saab TensorFlow levitamisstrateegiaid sujuvalt integreerida innuka täitmisega, et koolitada mudeleid mitme seadme või serveri vahel.
Kui töötate innukas režiimis hajutatud TensorFlow'ga, saate kasutada selliseid strateegiaid nagu "tf.distribute.MirrorredStrategy", et kasutada tõhusalt mitut GPU-d ühes masinas või "tf.distribute.MultiWorkerMirrorredStrategy", et koolitada mudeleid mitmes masinas. Need jaotusstrateegiad käsitlevad hajutatud andmetöötluse keerukust, nagu seadmetevaheline side, gradientide sünkroonimine ja tulemuste koondamine.
Näiteks kui teil on mudel, mida soovite innukalt täites treenida mitmel GPU-l, saate luua objekti MirroredStrategy ja seejärel selle strateegia raames oma treeningtsüklit käivitada. See jaotab arvutused automaatselt saadaolevate GPU-de vahel ja koondab mudeli parameetrite värskendamiseks gradiendid.
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)
Selles näites kasutatakse mudelit „MirrorredStrategy” mitme graafikaprotsessori vahel treenimiseks. Kontekstihaldur "strategy.scope()" tagab mudeli replikatsiooni igas GPU-s ja gradiendid koondatakse enne mudeli parameetrite värskendamist.
TensorFlow innukas täitmine ei takista raamistiku hajutatud funktsionaalsust. Selle asemel pakub see interaktiivsemat ja intuitiivsemat viisi masinõppemudelite arendamiseks, võimaldades samal ajal tõhusat hajutatud koolitust mitme seadme või serveri vahel.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta Masinõppes edasijõudmine:
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Kas masinõpe võib anda dialoogilist abi?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Kas Google'i pilvelahendusi saab kasutada andmetöötluse lahtiühendamiseks salvestusruumist, et ML-mudelit suurte andmetega tõhusamalt treenida?
- Kas Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) pakub automaatset ressursside hankimist ja konfigureerimist ning käsitleb ressursside väljalülitamist pärast mudeli väljaõppe lõpetamist?
- Kas masinõppemudeleid on võimalik suvaliselt suurtes andmekogumites ilma tõrgeteta koolitada?
- Kas CMLE kasutamisel on versiooni loomiseks vaja määrata eksporditud mudeli allikas?
- Kas CMLE saab lugeda Google'i pilvesalvestuse andmeid ja kasutada järelduste tegemiseks konkreetset koolitatud mudelit?
- Kas Tensorflow't saab kasutada sügavate närvivõrkude (DNN) treenimiseks ja järelduste tegemiseks?
- Mis on gradiendi võimendamise algoritm?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid jaotisest Masinõppes edasijõudmine