Активне виконання в TensorFlow — це режим, який дозволяє більш інтуїтивно зрозумілу та інтерактивну розробку моделей машинного навчання. Це особливо корисно на стадіях створення прототипу та налагодження моделі. У TensorFlow швидке виконання — це спосіб негайного виконання операцій для повернення конкретних значень, на відміну від традиційного виконання на основі графів, коли операції додаються до графа обчислень і виконуються пізніше.
Ретельне виконання не перешкоджає розподіленій функціональності TensorFlow. TensorFlow було розроблено для підтримки розподілених обчислень на кількох пристроях і серверах, і ця функція все ще доступна під час активного виконання. Фактично, стратегії розповсюдження TensorFlow можна легко інтегрувати з нетерпінням виконання для навчання моделей на кількох пристроях або серверах.
Працюючи з розподіленим TensorFlow у режимі очікування, ви можете використовувати такі стратегії, як `tf.distribute.MirroredStrategy`, щоб ефективно використовувати кілька GPU на одній машині, або `tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy`, щоб навчати моделі на кількох машинах. Ці стратегії розподілу впораються зі складнощами розподілених обчислень, такими як зв’язок між пристроями, синхронізація градієнтів і агрегація результатів.
Наприклад, якщо у вас є модель, яку ви хочете навчити на кількох графічних процесорах за допомогою активного виконання, ви можете створити об’єкт MirroredStrategy, а потім запустити свій цикл навчання в межах цієї стратегії. Це автоматично розподілить обчислення між доступними графічним процесором і агрегує градієнти для оновлення параметрів моделі.
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 цьому прикладі `MirroredStrategy` використовується для розподілу моделі між кількома GPU для навчання. Контекстний менеджер `strategy.scope()` забезпечує реплікацію моделі на кожному GPU, а градієнти агрегуються перед оновленням параметрів моделі.
Активне виконання в TensorFlow не перешкоджає розподіленій функціональності фреймворку. Натомість він забезпечує більш інтерактивний та інтуїтивно зрозумілий спосіб розробки моделей машинного навчання, водночас дозволяючи ефективне розподілене навчання на кількох пристроях або серверах.
Інші останні запитання та відповіді щодо Прогрес у машинному навчанні:
- Які обмеження існують у роботі з великими наборами даних у машинному навчанні?
- Чи може машинне навчання надати певну діалогову допомогу?
- Що таке ігровий майданчик TensorFlow?
- Чи можна використовувати хмарні рішення Google для відокремлення обчислень від сховища для більш ефективного навчання моделі ML із великими даними?
- Чи пропонує Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) автоматичне отримання та конфігурацію ресурсів і вимикає ресурс після завершення навчання моделі?
- Чи можна навчити моделі машинного навчання на довільно великих наборах даних без збоїв?
- Чи вимагає створення версії вказувати джерело експортованої моделі під час використання CMLE?
- Чи може CMLE зчитувати дані з хмарного сховища Google і використовувати вказану навчену модель для висновків?
- Чи можна Tensorflow використовувати для навчання та висновків глибоких нейронних мереж (DNN)?
- Що таке алгоритм посилення градієнта?
Більше запитань і відповідей див. у розділі Просування машинного навчання