Execuția dornică în TensorFlow este un mod care permite dezvoltarea mai intuitivă și interactivă a modelelor de învățare automată. Este deosebit de benefic în timpul etapelor de prototipare și depanare ale dezvoltării modelului. În TensorFlow, execuția eager este o modalitate de a executa operațiuni imediat pentru a returna valori concrete, spre deosebire de execuția tradițională bazată pe grafic, în care operațiunile sunt adăugate la un grafic de calcul și executate mai târziu.
Execuția dornică nu împiedică funcționalitatea distribuită a TensorFlow. TensorFlow a fost proiectat pentru a sprijini calcularea distribuită pe mai multe dispozitive și servere, iar această funcționalitate este încă disponibilă atunci când se utilizează execuția dornică. De fapt, strategiile de distribuție ale TensorFlow pot fi integrate perfect cu o execuție dornică pentru a antrena modele pe mai multe dispozitive sau servere.
Când lucrați cu TensorFlow distribuit în modul eager, puteți utiliza strategii precum `tf.distribute.MirroredStrategy` pentru a utiliza eficient mai multe GPU-uri pe o singură mașină sau `tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy` pentru a antrena modele pe mai multe mașini. Aceste strategii de distribuție gestionează complexitatea calculului distribuit, cum ar fi comunicarea între dispozitive, sincronizarea gradienților și agregarea rezultatelor.
De exemplu, dacă aveți un model pe care doriți să-l antrenați pe mai multe GPU-uri folosind execuție dornică, puteți crea un obiect „MirroredStrategy” și apoi puteți rula bucla de antrenament în cadrul acestei strategii. Acest lucru va distribui automat calculul pe GPU-urile disponibile și va agrega gradienții pentru a actualiza parametrii modelului.
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)
În acest exemplu, „MirroredStrategy” este folosit pentru a distribui modelul pe mai multe GPU-uri pentru antrenament. Managerul de context `strategy.scope()` asigură că modelul este replicat pe fiecare GPU, iar gradienții sunt agregați înainte de actualizarea parametrilor modelului.
Execuția dornică în TensorFlow nu împiedică funcționalitatea distribuită a cadrului. În schimb, oferă o modalitate mai interactivă și mai intuitivă de a dezvolta modele de învățare automată, permițând în același timp instruire eficientă distribuită pe mai multe dispozitive sau servere.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la Progresarea în învățarea automată:
- Care sunt limitările în lucrul cu seturi mari de date în învățarea automată?
- Învățarea automată poate ajuta la dialog?
- Ce este locul de joacă TensorFlow?
- Pot fi folosite soluțiile Google cloud pentru a decupla computerul de stocare pentru o instruire mai eficientă a modelului ML cu big data?
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) oferă achiziția și configurarea automată a resurselor și gestionează oprirea resurselor după terminarea instruirii modelului?
- Este posibil să antrenați modele de învățare automată pe seturi de date arbitrar mari, fără sughițuri?
- Când utilizați CMLE, crearea unei versiuni necesită specificarea unei surse a unui model exportat?
- Poate CMLE să citească din datele de stocare Google Cloud și să folosească un model antrenat specificat pentru inferență?
- Poate fi folosit Tensorflow pentru antrenarea și inferența rețelelor neuronale profunde (DNN)?
- Ce este algoritmul de creștere a gradului?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în Avansarea în învățarea automată