Ivrig utførelse i TensorFlow er en modus som gir mulighet for mer intuitiv og interaktiv utvikling av maskinlæringsmodeller. Det er spesielt gunstig under prototyping og feilsøkingsstadier av modellutvikling. I TensorFlow er ivrig utførelse en måte å utføre operasjoner umiddelbart for å returnere konkrete verdier, i motsetning til den tradisjonelle grafbaserte utførelsen hvor operasjoner legges til en beregningsgraf og utføres senere.
Ivrig utførelse hindrer ikke den distribuerte funksjonaliteten til TensorFlow. TensorFlow er designet for å støtte distribuert databehandling på tvers av flere enheter og servere, og denne funksjonaliteten er fortsatt tilgjengelig når du bruker ivrig utførelse. Faktisk kan TensorFlows distribusjonsstrategier integreres sømløst med ivrig utførelse for å trene modeller på tvers av flere enheter eller servere.
Når du arbeider med distribuert TensorFlow i ivrig modus, kan du bruke strategier som `tf.distribute.MirroredStrategy` for å effektivt bruke flere GPUer på en enkelt maskin eller `tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy` for å trene modeller på tvers av flere maskiner. Disse distribusjonsstrategiene håndterer kompleksiteten til distribuert databehandling, som kommunikasjon mellom enheter, synkronisering av gradienter og aggregering av resultater.
For eksempel, hvis du har en modell som du vil trene på flere GPUer ved å bruke ivrig utførelse, kan du lage et "MirroredStrategy"-objekt og deretter kjøre treningssløyfen innenfor rammen av denne strategien. Dette vil automatisk distribuere beregningen over de tilgjengelige GPUene og samle gradientene for å oppdatere modellparametrene.
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 eksemplet brukes 'MirroredStrategy' til å distribuere modellen på tvers av flere GPUer for trening. Kontekstbehandlingen `strategy.scope()` sikrer at modellen replikeres på hver GPU, og gradientene aggregeres før modellparametrene oppdateres.
Ivrig utførelse i TensorFlow hindrer ikke den distribuerte funksjonaliteten til rammeverket. I stedet gir den en mer interaktiv og intuitiv måte å utvikle maskinlæringsmodeller på, samtidig som den tillater effektiv distribuert opplæring på tvers av flere enheter eller servere.
Andre nyere spørsmål og svar vedr Fremgang i maskinlæring:
- Hva er begrensningene ved å jobbe med store datasett i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjelpe til med dialog?
- Hva er TensorFlow-lekeplassen?
- Kan Googles skyløsninger brukes til å koble fra databehandling fra lagring for en mer effektiv opplæring av ML-modellen med big data?
- Tilbyr Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatisk ressursanskaffelse og konfigurasjon og håndterer ressursavslutning etter at opplæringen av modellen er fullført?
- Er det mulig å trene maskinlæringsmodeller på vilkårlig store datasett uten problemer?
- Når du bruker CMLE, krever oppretting av en versjon at du spesifiserer en kilde for en eksportert modell?
- Kan CMLE lese fra Google Cloud-lagringsdata og bruke en spesifisert opplært modell for slutninger?
- Kan Tensorflow brukes til trening og inferens av dype nevrale nettverk (DNN)?
- Hva er Gradient Boosting-algoritmen?
Se flere spørsmål og svar i Avansere i maskinlæring