Voorkomt de enthousiaste modus de gedistribueerde computerfunctionaliteit van TensorFlow?
Enthousiaste uitvoering in TensorFlow is een modus die een meer intuïtieve en interactieve ontwikkeling van machine learning-modellen mogelijk maakt. Het is vooral nuttig tijdens de prototyping- en debugging-fasen van de modelontwikkeling. In TensorFlow is gretige uitvoering een manier om bewerkingen onmiddellijk uit te voeren om concrete waarden terug te geven, in tegenstelling tot de traditionele op grafieken gebaseerde uitvoering waarbij bewerkingen aan een berekeningsgrafiek worden toegevoegd en later worden uitgevoerd.
Een enthousiaste uitvoering staat de gedistribueerde functionaliteit van TensorFlow niet in de weg. TensorFlow is ontworpen om gedistribueerd computergebruik over meerdere apparaten en servers te ondersteunen, en deze functionaliteit is nog steeds beschikbaar bij gebruik van gretige uitvoering. De distributiestrategieën van TensorFlow kunnen zelfs naadloos worden geïntegreerd met een snelle uitvoering om modellen op meerdere apparaten of servers te trainen.
Wanneer u in de gretige modus met gedistribueerde TensorFlow werkt, kunt u strategieën als `tf.distribute.MirroredStrategy` gebruiken om meerdere GPU's op één machine efficiënt te gebruiken, of `tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy` om modellen op meerdere machines te trainen. Deze distributiestrategieën behandelen de complexiteiten van gedistribueerd computergebruik, zoals communicatie tussen apparaten, synchronisatie van gradiënten en aggregatie van resultaten.
Als u bijvoorbeeld een model hebt dat u op meerdere GPU's wilt trainen met behulp van snelle uitvoering, kunt u een 'MirroredStrategy'-object maken en vervolgens uw trainingslus uitvoeren binnen het bereik van deze strategie. Hierdoor wordt de berekening automatisch verdeeld over de beschikbare GPU's en worden de gradiënten samengevoegd om de modelparameters bij te werken.
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)
In dit voorbeeld wordt de `MirroredStrategy` gebruikt om het model over meerdere GPU's te verdelen voor training. De `strategy.scope()` contextmanager zorgt ervoor dat het model op elke GPU wordt gerepliceerd, en dat de gradiënten worden samengevoegd voordat de modelparameters worden bijgewerkt.
De enthousiaste uitvoering in TensorFlow staat de gedistribueerde functionaliteit van het raamwerk niet in de weg. In plaats daarvan biedt het een meer interactieve en intuïtieve manier om machine learning-modellen te ontwikkelen, terwijl efficiënte gedistribueerde training over meerdere apparaten of servers nog steeds mogelijk is.
Andere recente vragen en antwoorden over Vooruitgang in machine learning:
- Wanneer een kernel wordt geforkt met gegevens en het origineel privé is, kan de geforkte kernel dan openbaar zijn? En als dat zo is, is dat dan geen inbreuk op de privacy?
- Wat zijn de beperkingen bij het werken met grote datasets in machine learning?
- Kan machinaal leren enige dialogische hulp bieden?
- Wat is de TensorFlow-speeltuin?
- Kunnen de cloudoplossingen van Google worden gebruikt om computergebruik los te koppelen van opslag, voor een efficiëntere training van het ML-model met big data?
- Biedt de Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatische acquisitie en configuratie van bronnen en wordt het afsluiten van bronnen afgehandeld nadat de training van het model is voltooid?
- Is het mogelijk om machine learning-modellen zonder haperingen te trainen op willekeurig grote datasets?
- Moet bij het gebruik van CMLE voor het maken van een versie een bron van een geëxporteerd model worden opgegeven?
- Kan CMLE gegevens uit Google Cloud-opslag lezen en een gespecificeerd getraind model gebruiken voor gevolgtrekking?
- Kan Tensorflow worden gebruikt voor training en gevolgtrekking van diepe neurale netwerken (DNN's)?
Bekijk meer vragen en antwoorden in Vooruitgang in machine learning