اجرای مشتاق در TensorFlow حالتی است که امکان توسعه شهودی و تعاملی بیشتر مدلهای یادگیری ماشین را فراهم میکند. این به ویژه در طول مراحل نمونه سازی و اشکال زدایی توسعه مدل سودمند است. در TensorFlow، اجرای مشتاق راهی برای اجرای فوری عملیات برای برگرداندن مقادیر مشخص است، برخلاف اجرای سنتی مبتنی بر گراف که در آن عملیات به یک نمودار محاسباتی اضافه میشود و بعداً اجرا میشود.
اجرای مشتاق مانع از عملکرد توزیع شده TensorFlow نمی شود. TensorFlow برای پشتیبانی از محاسبات توزیع شده در چندین دستگاه و سرور طراحی شده است، و این قابلیت هنوز در هنگام استفاده از اجرای مشتاقانه در دسترس است. در واقع، استراتژی های توزیع TensorFlow را می توان به طور یکپارچه با اجرای مشتاقانه برای آموزش مدل ها در چندین دستگاه یا سرور ادغام کرد.
هنگام کار با TensorFlow توزیع شده در حالت مشتاق، میتوانید از استراتژیهایی مانند «tf.distribute.MirroredStrategy» برای استفاده مؤثر از چندین GPU در یک دستگاه یا «tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy» برای آموزش مدلها در چندین ماشین استفاده کنید. این استراتژیهای توزیع، پیچیدگیهای محاسبات توزیعشده، مانند ارتباط بین دستگاهها، همگامسازی گرادیانها و تجمیع نتایج را مدیریت میکنند.
برای مثال، اگر مدلی دارید که میخواهید با استفاده از اجرای مشتاقانه روی چندین GPU آموزش دهید، میتوانید یک شی «MirroredStrategy» ایجاد کنید و سپس حلقه آموزشی خود را در محدوده این استراتژی اجرا کنید. این به طور خودکار محاسبات را در بین GPUهای موجود توزیع می کند و گرادیان ها را برای به روز رسانی پارامترهای مدل جمع می کند.
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)
در این مثال، «MirroredStrategy» برای توزیع مدل در چندین GPU برای آموزش استفاده میشود. مدیر زمینه «strategy.scope()» تضمین میکند که مدل در هر GPU تکرار میشود و گرادیانها قبل از بهروزرسانی پارامترهای مدل جمعآوری میشوند.
اجرای مشتاقانه در TensorFlow مانع از عملکرد توزیع شده چارچوب نمی شود. درعوض، روش تعاملی و شهودیتری برای توسعه مدلهای یادگیری ماشینی ارائه میکند و در عین حال امکان آموزش توزیع شده کارآمد را در چندین دستگاه یا سرور فراهم میکند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد پیشرفت در یادگیری ماشین:
- محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
- آیا یادگیری ماشینی می تواند کمک محاوره ای انجام دهد؟
- زمین بازی تنسورفلو چیست؟
- آیا می توان از راه حل های ابری Google برای جدا کردن محاسبات از فضای ذخیره سازی برای آموزش کارآمدتر مدل ML با داده های بزرگ استفاده کرد؟
- آیا Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) جمعآوری و پیکربندی خودکار منابع را ارائه میدهد و پس از پایان آموزش مدل، خاموش شدن منابع را مدیریت میکند؟
- آیا می توان مدل های یادگیری ماشین را در مجموعه داده های خودسرانه بزرگ و بدون سکسکه آموزش داد؟
- هنگام استفاده از CMLE، آیا ایجاد یک نسخه نیاز به تعیین منبع یک مدل صادراتی دارد؟
- آیا CMLE میتواند دادههای ذخیرهسازی Google Cloud را بخواند و از یک مدل آموزشدیده مشخص برای استنتاج استفاده کند؟
- آیا می توان از Tensorflow برای آموزش و استنتاج شبکه های عصبی عمیق (DNN) استفاده کرد؟
- الگوریتم تقویت گرادیان چیست؟
سوالات و پاسخ های بیشتری را در پیشرفت در یادگیری ماشین مشاهده کنید