Adakah mod bersemangat menghalang kefungsian pengkomputeran yang diedarkan TensorFlow?
Pelaksanaan yang bersemangat dalam TensorFlow ialah mod yang membolehkan pembangunan model pembelajaran mesin yang lebih intuitif dan interaktif. Ia amat berfaedah semasa peringkat prototaip dan nyahpepijat pembangunan model. Dalam TensorFlow, pelaksanaan bersemangat ialah cara melaksanakan operasi dengan segera untuk mengembalikan nilai konkrit, berbanding pelaksanaan berasaskan graf tradisional yang mana operasi ditambahkan pada graf pengiraan dan dilaksanakan kemudian.
Pelaksanaan yang bersemangat tidak menghalang kefungsian diedarkan TensorFlow. TensorFlow telah direka bentuk untuk menyokong pengkomputeran teragih merentas berbilang peranti dan pelayan, dan fungsi ini masih tersedia apabila menggunakan pelaksanaan yang bersemangat. Malah, strategi pengedaran TensorFlow boleh disepadukan dengan lancar dengan pelaksanaan yang bersemangat untuk melatih model merentas berbilang peranti atau pelayan.
Apabila bekerja dengan TensorFlow yang diedarkan dalam mod bersemangat, anda boleh menggunakan strategi seperti `tf.distribute.MirroredStrategy` untuk menggunakan berbilang GPU dengan cekap pada satu mesin atau `tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy` untuk melatih model merentas berbilang mesin. Strategi pengedaran ini mengendalikan kerumitan pengkomputeran teragih, seperti komunikasi antara peranti, penyegerakan kecerunan dan pengagregatan hasil.
Sebagai contoh, jika anda mempunyai model yang anda ingin latih pada berbilang GPU menggunakan pelaksanaan yang bersemangat, anda boleh mencipta objek `MirroredStrategy` dan kemudian menjalankan gelung latihan anda dalam skop strategi ini. Ini akan mengedarkan pengiraan secara automatik ke seluruh GPU yang tersedia dan mengagregat kecerunan untuk mengemas kini parameter model.
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)
Dalam contoh ini, `MirroredStrategy` digunakan untuk mengedarkan model merentas berbilang GPU untuk latihan. Pengurus konteks `strategy.scope()` memastikan bahawa model direplikasi pada setiap GPU dan kecerunan diagregatkan sebelum mengemas kini parameter model.
Pelaksanaan yang bersemangat dalam TensorFlow tidak menghalang kefungsian rangka kerja yang diedarkan. Sebaliknya, ia menyediakan cara yang lebih interaktif dan intuitif untuk membangunkan model pembelajaran mesin sambil masih membenarkan latihan teragih yang cekap merentas berbilang peranti atau pelayan.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Kemajuan dalam Pembelajaran Mesin:
- Apabila kernel bercabang dengan data dan yang asal adalah peribadi, bolehkah kernel bercabang menjadi umum dan jika ya bukan pelanggaran privasi?
- Apakah batasan dalam bekerja dengan set data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bolehkah pembelajaran mesin melakukan beberapa bantuan dialog?
- Apakah taman permainan TensorFlow?
- Bolehkah penyelesaian awan Google digunakan untuk memisahkan pengkomputeran daripada storan untuk latihan model ML yang lebih cekap dengan data besar?
- Adakah Enjin Pembelajaran Mesin Awan Google (CMLE) menawarkan pemerolehan dan konfigurasi sumber automatik serta mengendalikan penutupan sumber selepas latihan model selesai?
- Adakah mungkin untuk melatih model pembelajaran mesin pada set data yang besar secara sewenang-wenangnya tanpa gangguan?
- Apabila menggunakan CMLE, adakah membuat versi memerlukan menentukan sumber model yang dieksport?
- Bolehkah CMLE membaca daripada data storan Google Cloud dan menggunakan model terlatih yang ditentukan untuk inferens?
- Bolehkah Tensorflow digunakan untuk latihan dan inferens rangkaian saraf dalam (DNN)?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Memajukan Pembelajaran Mesin