Avida ekzekuto en TensorFlow estas reĝimo kiu permesas pli intuician kaj interagan evoluon de maŝinlernado-modeloj. Ĝi estas precipe utila dum la prototipaj kaj sencimigaj stadioj de modelevoluo. En TensorFlow, avida ekzekuto estas maniero efektivigi operaciojn tuj por resendi konkretajn valorojn, kontraste al la tradicia grafe-bazita ekzekuto kie operacioj estas aldonitaj al komputadgrafo kaj efektivigitaj poste.
Avida ekzekuto ne malhelpas la distribuitan funkciecon de TensorFlow. TensorFlow estis desegnita por subteni distribuitan komputadon tra pluraj aparatoj kaj serviloj, kaj ĉi tiu funkcio ankoraŭ disponeblas kiam vi uzas avidan ekzekuton. Fakte, la distribuaj strategioj de TensorFlow povas esti perfekte integritaj kun avida ekzekuto por trejni modelojn tra pluraj aparatoj aŭ serviloj.
Kiam vi laboras kun distribuita TensorFlow en avida reĝimo, vi povas uzi strategiojn kiel `tf.distribute.MirroredStrategy` por efike uzi plurajn GPU-ojn sur ununura maŝino aŭ `tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy` por trejni modelojn tra pluraj maŝinoj. Tiuj distribustrategioj pritraktas la kompleksecojn de distribuita komputado, kiel ekzemple komunikado inter aparatoj, sinkronigado de gradientoj, kaj agregado de rezultoj.
Ekzemple, se vi havas modelon, kiun vi volas trejni sur pluraj GPU-oj uzante avidan ekzekuton, vi povas krei objekton "MirroredStrategy" kaj poste ruli vian trejnan buklon en la amplekso de ĉi tiu strategio. Ĉi tio aŭtomate distribuos la komputadon tra la disponeblaj GPU-oj kaj kunigos la gradientojn por ĝisdatigi la modelajn parametrojn.
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)
En ĉi tiu ekzemplo, la "MirroredStrategy" estas uzata por distribui la modelon tra pluraj GPUoj por trejnado. La kuntekstmanaĝero `strategy.scope()` certigas ke la modelo estas reproduktita sur ĉiu GPU, kaj la gradientoj estas agregitaj antaŭ ĝisdatigi la modelajn parametrojn.
Avida ekzekuto en TensorFlow ne malhelpas la distribuitan funkciecon de la kadro. Anstataŭe, ĝi disponigas pli interagan kaj intuician manieron evoluigi maŝinlernajn modelojn dum daŭre ebligante efikan distribuitan trejnadon tra pluraj aparatoj aŭ serviloj.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Progresante en Maŝinlernado:
- Kio estas la limigoj por labori kun grandaj datumaroj en maŝina lernado?
- Ĉu maŝinlernado povas fari iun dialogan helpon?
- Kio estas la ludejo TensorFlow?
- Ĉu Google-nubaj solvoj povas esti uzataj por malkunligi komputadon de stokado por pli efika trejnado de la ML-modelo kun grandaj datumoj?
- Ĉu la Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ofertas aŭtomatan akiron kaj agordon de rimedo kaj pritraktas rimedan ĉesigon post kiam la trejnado de la modelo estas finita?
- Ĉu eblas trejni maŝinlernajn modelojn sur arbitre grandaj datumaj aroj sen singultoj?
- Kiam vi uzas CMLE, ĉu krei version postulas specifi fonton de eksportita modelo?
- Ĉu CMLE povas legi el datumoj de stokado de Google Cloud kaj uzi specifitan trejnitan modelon por konkludo?
- Ĉu Tensorflow povas esti uzata por trejnado kaj inferenco de profundaj neŭralaj retoj (DNN)?
- Kio estas la algoritmo de Gradient Boosting?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en Antaŭenigo en Maŝina Lernado