Nestrpno izvajanje v TensorFlow je način, ki omogoča bolj intuitiven in interaktiven razvoj modelov strojnega učenja. Še posebej je koristen med fazami izdelave prototipov in odpravljanja napak pri razvoju modela. V TensorFlow je vneto izvajanje način takojšnjega izvajanja operacij za vrnitev konkretnih vrednosti, v nasprotju s tradicionalnim izvajanjem na podlagi grafov, kjer se operacije dodajo računskemu grafu in izvedejo pozneje.
Nestrpno izvajanje ne preprečuje porazdeljene funkcionalnosti TensorFlow. TensorFlow je bil zasnovan tako, da podpira porazdeljeno računalništvo v več napravah in strežnikih, ta funkcionalnost pa je še vedno na voljo pri uporabi nestrpnega izvajanja. Pravzaprav je mogoče distribucijske strategije TensorFlow nemoteno integrirati z vneto izvedbo za usposabljanje modelov v več napravah ali strežnikih.
Ko delate s porazdeljenim TensorFlow v načinu navdušenja, lahko uporabite strategije, kot je `tf.distribute.MirroredStrategy` za učinkovito uporabo več grafičnih procesorjev na enem računalniku ali `tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy` za usposabljanje modelov na več napravah. Te distribucijske strategije obravnavajo kompleksnost porazdeljenega računalništva, kot je komunikacija med napravami, sinhronizacija gradientov in združevanje rezultatov.
Na primer, če imate model, ki ga želite učiti na več grafičnih procesorjih z nestrpnim izvajanjem, lahko ustvarite objekt `MirroredStrategy` in nato zaženete učno zanko v okviru te strategije. To bo samodejno porazdelilo izračun po razpoložljivih grafičnih procesorjih in združilo gradiente za posodobitev parametrov modela.
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)
V tem primeru se `MirroredStrategy` uporablja za distribucijo modela med več grafičnih procesorjev za usposabljanje. Upravljalnik konteksta `strategy.scope()` zagotavlja, da se model podvoji na vsaki grafični procesorji, prelivi pa se združijo pred posodobitvijo parametrov modela.
Nestrpno izvajanje v TensorFlow ne ovira porazdeljene funkcionalnosti ogrodja. Namesto tega zagotavlja bolj interaktiven in intuitiven način razvijanja modelov strojnega učenja, hkrati pa še vedno omogoča učinkovito porazdeljeno usposabljanje v več napravah ali strežnikih.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Napredek v strojnem učenju:
- Ko je jedro razcepljeno s podatki in je izvirnik zaseben, ali je lahko razcepljeno javno in če je tako, ne gre za kršitev zasebnosti?
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Ali je mogoče Googlove rešitve v oblaku uporabiti za ločitev računalništva od shranjevanja za učinkovitejše usposabljanje modela ML z velikimi podatki?
- Ali Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ponuja samodejno pridobivanje in konfiguracijo virov ter upravlja zaustavitev virov po končanem usposabljanju modela?
- Ali je mogoče usposobiti modele strojnega učenja na poljubno velikih naborih podatkov brez kolcanja?
- Ali pri uporabi CMLE ustvarjanje različice zahteva navedbo vira izvoženega modela?
- Ali lahko CMLE bere podatke iz shrambe Google Cloud in za sklepanje uporabi določen usposobljen model?
- Ali je Tensorflow mogoče uporabiti za usposabljanje in sklepanje globokih nevronskih mrež (DNN)?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v Napredovanje v strojnem učenju