Nestrpljivo izvršavanje u TensorFlow je način koji omogućava intuitivniji i interaktivniji razvoj modela mašinskog učenja. Posebno je koristan tokom faza izrade prototipa i otklanjanja grešaka u razvoju modela. U TensorFlow-u, nestrpljivo izvršenje je način da se operacije odmah izvrše kako bi se vratile konkretne vrijednosti, za razliku od tradicionalnog izvršavanja zasnovanog na grafu gdje se operacije dodaju grafu izračunavanja i izvršavaju kasnije.
Nestrpljivo izvršenje ne sprečava distribuiranu funkcionalnost TensorFlow-a. TensorFlow je dizajniran da podrži distribuirano računanje na više uređaja i servera, a ova funkcionalnost je i dalje dostupna kada se koristi željno izvršavanje. U stvari, TensorFlow strategije distribucije mogu se neprimjetno integrirati sa željnim izvršavanjem za obuku modela na više uređaja ili servera.
Kada radite s distribuiranim TensorFlowom u eager modu, možete koristiti strategije poput `tf.distribute.MirroredStrategy` za efikasno korištenje više GPU-a na jednoj mašini ili `tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy` za obuku modela na više mašina. Ove strategije distribucije obrađuju složenost distribuiranog računarstva, kao što je komunikacija između uređaja, sinhronizacija gradijenata i agregacija rezultata.
Na primjer, ako imate model koji želite trenirati na više GPU-a koristeći željno izvršavanje, možete kreirati objekt `MirrroredStrategy` i zatim pokrenuti svoju petlju za obuku u okviru ove strategije. Ovo će automatski distribuirati izračunavanje na dostupne GPU-ove i agregirati gradijente kako bi se ažurirali parametri 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)
U ovom primjeru, `MirroredStrategy` se koristi za distribuciju modela na više GPU-a za obuku. Upravitelj konteksta `strategy.scope()` osigurava da se model replicira na svakom GPU-u, a gradijenti se agregiraju prije ažuriranja parametara modela.
Nestrpljivo izvršavanje u TensorFlow-u ne ometa distribuiranu funkcionalnost okvira. Umjesto toga, pruža interaktivniji i intuitivniji način razvoja modela mašinskog učenja, dok i dalje omogućava efikasnu distribuiranu obuku na više uređaja ili servera.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Napredak u mašinskom učenju:
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
- Može li mašinsko učenje pomoći u dijaloškom smislu?
- Šta je TensorFlow igralište?
- Mogu li se Google rješenja u oblaku koristiti za razdvajanje računarstva od skladišta za efikasniju obuku ML modela sa velikim podacima?
- Nudi li Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatsku akviziciju i konfiguraciju resursa i upravlja li gašenjem resursa nakon što se obuka modela završi?
- Da li je moguće trenirati modele mašinskog učenja na proizvoljno velikim skupovima podataka bez problema?
- Kada koristite CMLE, da li kreiranje verzije zahtijeva navođenje izvora izvezenog modela?
- Može li CMLE čitati iz Google Cloud podataka za pohranu i koristiti određeni obučeni model za zaključivanje?
- Može li se Tensorflow koristiti za obuku i zaključivanje dubokih neuronskih mreža (DNN)?
- Šta je algoritam za povećanje gradijenta?
Pogledajte više pitanja i odgovora u Napredak u mašinskom učenju