Да ли жељни режим спречава дистрибуирану рачунарску функционалност ТенсорФлов-а?
Нестрпљиво извршавање у ТенсорФлов-у је режим који омогућава интуитивнији и интерактивнији развој модела машинског учења. То је посебно корисно током фаза израде прототипа и отклањања грешака у развоју модела. У ТенсорФлов-у, нестрпљиво извршење је начин да се операције одмах изврше како би се вратиле конкретне вредности, за разлику од традиционалног извршења заснованог на графу где се операције додају на графикон израчунавања и извршавају касније.
Нестрпљиво извршење не спречава дистрибуирану функционалност ТенсорФлов-а. ТенсорФлов је дизајниран да подржи дистрибуирано рачунарство на више уређаја и сервера, а ова функционалност је и даље доступна када се користи жељно извршавање. У ствари, ТенсорФлов стратегије дистрибуције могу се неприметно интегрисати са жељним извршавањем за обуку модела на више уређаја или сервера.
Када радите са дистрибуираним ТенсорФлов-ом у нестрпљивом режиму, можете да користите стратегије као што је `тф.дистрибуте.МирроредСтратеги` да бисте ефикасно користили више ГПУ-а на једној машини или `тф.дистрибуте.МултиВоркерМирроредСтратеги` за обуку модела на више машина. Ове стратегије дистрибуције се баве сложеношћу дистрибуираног рачунарства, као што је комуникација између уређаја, синхронизација градијената и агрегација резултата.
На пример, ако имате модел који желите да тренирате на више ГПУ-а користећи жељно извршавање, можете креирати објекат `МирроредСтратеги` и затим покренути своју петљу обуке у оквиру ове стратегије. Ово ће аутоматски дистрибуирати прорачун преко доступних ГПУ-а и агрегирати градијенте да би се ажурирали параметри модела.
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)
У овом примеру, `МирроредСтратеги` се користи за дистрибуцију модела на више ГПУ-а за обуку. Менаџер контекста `стратеги.сцопе()` осигурава да се модел реплицира на сваком ГПУ-у, а градијенти се агрегирају пре ажурирања параметара модела.
Нестрпљиво извршавање у ТенсорФлов-у не омета дистрибуирану функционалност оквира. Уместо тога, пружа интерактивнији и интуитивнији начин развоја модела машинског учења, док истовремено омогућава ефикасну дистрибуирану обуку на више уређаја или сервера.
Остала недавна питања и одговори у вези Напредак у машинском учењу:
- Када је језгро рачвано са подацима, а оригинал је приватан, да ли рачвано језгро може бити јавно и ако јесте, то није повреда приватности?
- Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
- Може ли машинско учење да пружи неку дијалошку помоћ?
- Шта је ТенсорФлов игралиште?
- Да ли се Гоогле решења у облаку могу користити за раздвајање рачунарства од складишта за ефикаснију обуку модела МЛ са великим подацима?
- Да ли Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине (ЦМЛЕ) нуди аутоматску набавку и конфигурацију ресурса и управља гашењем ресурса након што се обука модела заврши?
- Да ли је могуће обучити моделе машинског учења на произвољно великим скуповима података без штуцања?
- Када користите ЦМЛЕ, да ли креирање верзије захтева навођење извора извезеног модела?
- Може ли ЦМЛЕ да чита из података Гоогле Цлоуд складишта и да користи одређени обучени модел за закључивање?
- Може ли се Тенсорфлов користити за обуку и закључивање дубоких неуронских мрежа (ДНН)?
Погледајте више питања и одговора у Напредак у машинском учењу