Sprečava li eager mod funkcionalnost distribuiranog računalstva TensorFlowa?
Nestrpljivo izvršavanje u TensorFlowu način je koji omogućuje intuitivniji i interaktivniji razvoj modela strojnog učenja. Osobito je koristan tijekom faza izrade prototipova i otklanjanja pogrešaka u razvoju modela. U TensorFlowu, žustro izvršavanje je način trenutnog izvršavanja operacija za vraćanje konkretnih vrijednosti, za razliku od tradicionalnog izvršavanja temeljenog na grafovima gdje se operacije dodaju u računski graf i izvršavaju kasnije.
Nestrpljivo izvođenje ne sprječava distribuiranu funkcionalnost TensorFlowa. TensorFlow je osmišljen kako bi podržao distribuirano računalstvo na više uređaja i poslužitelja, a ova je funkcionalnost još uvijek dostupna kada se koristi željno izvršavanje. Zapravo, strategije distribucije TensorFlowa mogu se besprijekorno integrirati s nestrpljivim izvršenjem za obuku modela na više uređaja ili poslužitelja.
Kada radite s distribuiranim TensorFlowom u revnom načinu rada, možete koristiti strategije poput `tf.distribute.MirroredStrategy` za učinkovito korištenje više GPU-ova na jednom stroju ili `tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy` za treniranje modela na više strojeva. Ove distribucijske strategije obrađuju složenost distribuiranog računalstva, kao što je komunikacija između uređaja, sinkronizacija gradijenata i agregacija rezultata.
Na primjer, ako imate model koji želite trenirati na više GPU-a koristeći željno izvršavanje, možete stvoriti objekt `MirroredStrategy` i zatim pokrenuti svoju petlju obuke unutar opsega ove strategije. Ovo će automatski distribuirati izračun na dostupne GPU-ove i agregirati gradijente za ažuriranje parametara 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-ova za obuku. Upravitelj konteksta `strategy.scope()` osigurava da se model replicira na svakom GPU-u, a gradijenti se agregiraju prije ažuriranja parametara modela.
Nestrpljivo izvođenje u TensorFlowu ne ometa distribuiranu funkcionalnost okvira. Umjesto toga, pruža interaktivniji i intuitivniji način razvoja modela strojnog učenja, a istovremeno omogućuje učinkovito distribuirano učenje na više uređaja ili poslužitelja.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Napredak u strojnom učenju:
- Kada je kernel račvan s podacima, a izvornik je privatan, može li račvasti biti javan i ako jest, nije li to povreda privatnosti?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
- Može li strojno učenje pomoći u dijalogu?
- Što je TensorFlow igralište?
- Mogu li se Google rješenja u oblaku koristiti za odvajanje računalstva od pohrane radi učinkovitije obuke ML modela s velikim podacima?
- Nudi li Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatsko prikupljanje i konfiguraciju resursa i upravlja li isključivanjem resursa nakon završetka obuke modela?
- Je li moguće trenirati modele strojnog učenja na proizvoljno velikim skupovima podataka bez problema?
- Kada koristite CMLE, zahtijeva li stvaranje verzije navođenje izvora izvezenog modela?
- Može li CMLE čitati podatke iz Google Cloud pohrane i koristiti određeni obučeni model za zaključivanje?
- Može li se Tensorflow koristiti za obuku i zaključivanje dubokih neuronskih mreža (DNN)?
Pogledajte više pitanja i odgovora u Napredak u strojnom učenju