Ivrig eksekvering i TensorFlow er en tilstand, der giver mulighed for mere intuitiv og interaktiv udvikling af maskinlæringsmodeller. Det er særligt fordelagtigt under prototyping og fejlfindingsstadier af modeludvikling. I TensorFlow er ivrig eksekvering en måde at udføre operationer med det samme for at returnere konkrete værdier, i modsætning til den traditionelle grafbaserede udførelse, hvor operationer tilføjes til en beregningsgraf og udføres senere.
Ivrig udførelse forhindrer ikke den distribuerede funktionalitet af TensorFlow. TensorFlow er designet til at understøtte distribueret databehandling på tværs af flere enheder og servere, og denne funktionalitet er stadig tilgængelig, når du bruger ivrig eksekvering. Faktisk kan TensorFlows distributionsstrategier integreres problemfrit med ivrig udførelse for at træne modeller på tværs af flere enheder eller servere.
Når du arbejder med distribueret TensorFlow i ivrig tilstand, kan du bruge strategier som `tf.distribute.MirroredStrategy` til effektivt at bruge flere GPU'er på en enkelt maskine eller `tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy` til at træne modeller på tværs af flere maskiner. Disse distributionsstrategier håndterer kompleksiteten af distribueret databehandling, såsom kommunikation mellem enheder, synkronisering af gradienter og aggregering af resultater.
For eksempel, hvis du har en model, som du vil træne på flere GPU'er ved hjælp af ivrig udførelse, kan du oprette et 'MirroredStrategy'-objekt og derefter køre din træningsløkke inden for rammerne af denne strategi. Dette vil automatisk distribuere beregningen på tværs af de tilgængelige GPU'er og aggregere gradienterne for at opdatere modelparametrene.
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)
I dette eksempel bruges 'MirroredStrategy' til at distribuere modellen på tværs af flere GPU'er til træning. Kontekstmanageren `strategy.scope()` sikrer, at modellen replikeres på hver GPU, og gradienterne aggregeres før opdatering af modelparametrene.
Ivrig eksekvering i TensorFlow hindrer ikke rammens distribuerede funktionalitet. I stedet giver det en mere interaktiv og intuitiv måde at udvikle maskinlæringsmodeller på, mens den stadig giver mulighed for effektiv distribueret træning på tværs af flere enheder eller servere.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr Fremskridt inden for maskinlæring:
- Når en kerne er splittet med data, og originalen er privat, kan den gaflede så være offentlig, og hvis det er tilfældet, er det ikke et brud på privatlivets fred?
- Hvad er begrænsningerne ved at arbejde med store datasæt i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjælpe med dialog?
- Hvad er TensorFlow-legepladsen?
- Kan Google cloud-løsninger bruges til at afkoble computing fra storage for en mere effektiv træning af ML-modellen med big data?
- Tilbyder Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatisk ressourceanskaffelse og konfiguration og håndtere ressourcenedlukning, efter træningen af modellen er færdig?
- Er det muligt at træne maskinlæringsmodeller på vilkårligt store datasæt uden problemer?
- Når du bruger CMLE, kræver oprettelse af en version, at du angiver en kilde til en eksporteret model?
- Kan CMLE læse fra Google Cloud-lagringsdata og bruge en specificeret trænet model til slutninger?
- Kan Tensorflow bruges til træning og inferens af dybe neurale netværk (DNN'er)?
Se flere spørgsmål og svar i Advance in Machine Learning