Gretig uitvoering in TensorFlow is 'n modus wat voorsiening maak vir meer intuïtiewe en interaktiewe ontwikkeling van masjienleermodelle. Dit is veral voordelig tydens die prototipering en ontfoutingstadiums van modelontwikkeling. In TensorFlow is gretige uitvoering 'n manier om bewerkings onmiddellik uit te voer om konkrete waardes terug te gee, in teenstelling met die tradisionele grafiek-gebaseerde uitvoering waar bewerkings by 'n berekeningsgrafiek gevoeg word en later uitgevoer word.
Ywerige uitvoering verhoed nie die verspreide funksionaliteit van TensorFlow nie. TensorFlow is ontwerp om verspreide rekenaars oor verskeie toestelle en bedieners te ondersteun, en hierdie funksionaliteit is steeds beskikbaar wanneer gretige uitvoering gebruik word. Trouens, TensorFlow se verspreidingstrategieë kan naatloos geïntegreer word met ywerige uitvoering om modelle op te lei oor verskeie toestelle of bedieners.
Wanneer jy met verspreide TensorFlow in gretig modus werk, kan jy strategieë soos `tf.distribute.MirroredStrategy` gebruik om verskeie GPU's doeltreffend op 'n enkele masjien te gebruik of `tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy` om modelle oor verskeie masjiene op te lei. Hierdie verspreidingstrategieë hanteer die kompleksiteite van verspreide rekenaars, soos kommunikasie tussen toestelle, sinchronisasie van gradiënte en samevoeging van resultate.
Byvoorbeeld, as jy 'n model het wat jy op verskeie GPU's wil oplei met ywerige uitvoering, kan jy 'n `MirroredStrategy`-objek skep en dan jou opleidingslus binne die bestek van hierdie strategie hardloop. Dit sal outomaties die berekening oor die beskikbare GPU's versprei en die gradiënte saamvoeg om die modelparameters op te dateer.
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 hierdie voorbeeld word die `MirroredStrategy` gebruik om die model oor verskeie GPU's te versprei vir opleiding. Die `strategy.scope()` konteksbestuurder verseker dat die model op elke GPU gerepliseer word, en die gradiënte word saamgevoeg voordat die modelparameters opgedateer word.
Ywerige uitvoering in TensorFlow belemmer nie die verspreide funksionaliteit van die raamwerk nie. In plaas daarvan bied dit 'n meer interaktiewe en intuïtiewe manier om masjienleermodelle te ontwikkel, terwyl dit steeds voorsiening maak vir doeltreffende verspreide opleiding oor verskeie toestelle of bedieners.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v Bevorder in masjienleer:
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Kan Google-wolkoplossings gebruik word om rekenaars van berging te ontkoppel vir 'n meer doeltreffende opleiding van die ML-model met groot data?
- Bied die Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) outomatiese hulpbronverkryging en -konfigurasie en hanteer hulpbronafskakeling nadat die opleiding van die model voltooi is?
- Is dit moontlik om masjienleermodelle op arbitrêr groot datastelle op te lei sonder enige haakplekke?
- Wanneer CMLE gebruik word, vereis die skep van 'n weergawe dat 'n bron van 'n uitgevoerde model gespesifiseer word?
- Kan CMLE van Google Wolk-bergingdata lees en 'n gespesifiseerde opgeleide model vir afleidings gebruik?
- Kan Tensorflow gebruik word vir opleiding en afleiding van diep neurale netwerke (DNN's)?
- Wat is die Gradient Boosting-algoritme?
Bekyk meer vrae en antwoorde in Vooruitgang in masjienleer