Імпэтнае выкананне ў TensorFlow - гэта рэжым, які дазваляе больш інтуітыўна зразумелую і інтэрактыўную распрацоўку мадэляў машыннага навучання. Гэта асабліва карысна на стадыях стварэння прататыпа і адладкі распрацоўкі мадэлі. У TensorFlow нецярплівае выкананне - гэта спосаб неадкладнага выканання аперацый для вяртання канкрэтных значэнняў, у адрозненне ад традыцыйнага выканання на аснове графаў, калі аперацыі дадаюцца да графа вылічэнняў і выконваюцца пазней.
Стараннае выкананне не перашкаджае размеркаванай функцыянальнасці TensorFlow. TensorFlow быў распрацаваны для падтрымкі размеркаваных вылічэнняў на некалькіх прыладах і серверах, і гэтая функцыя па-ранейшаму даступная пры выкарыстанні актыўнага выканання. Фактычна, стратэгіі распаўсюджвання TensorFlow можна бесперашкодна інтэграваць з нецярплівым выкананнем для навучання мадэляў на некалькіх прыладах або серверах.
Працуючы з размеркаваным TensorFlow у рэжыме імкнення, вы можаце выкарыстоўваць такія стратэгіі, як `tf.distribute.MirroredStrategy` для эфектыўнага выкарыстання некалькіх графічных працэсараў на адной машыне або `tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy` для навучання мадэляў на некалькіх машынах. Гэтыя стратэгіі размеркавання вырашаюць такія складанасці размеркаваных вылічэнняў, як сувязь паміж прыладамі, сінхранізацыя градыентаў і аб'яднанне вынікаў.
Напрыклад, калі ў вас ёсць мадэль, якую вы хочаце навучыць на некалькіх графічных працэсарах з дапамогай актыўнага выканання, вы можаце стварыць аб'ект "MirroredStrategy", а затым запусціць цыкл навучання ў рамках гэтай стратэгіі. Гэта аўтаматычна размяркуе вылічэнне па даступных графічных працэсарах і аб'яднае градыенты для абнаўлення параметраў мадэлі.
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)
У гэтым прыкладзе `MirroredStrategy` выкарыстоўваецца для размеркавання мадэлі па некалькіх графічных працэсарах для навучання. Кантэкстны менеджэр `strategy.scope()` забяспечвае рэплікацыю мадэлі на кожны графічны працэсар, а градыенты аб'ядноўваюцца перад абнаўленнем параметраў мадэлі.
Імпэтнае выкананне ў TensorFlow не перашкаджае размеркаванай функцыянальнасці фрэймворка. Замест гэтага ён забяспечвае больш інтэрактыўны і інтуітыўна зразумелы спосаб распрацоўкі мадэляў машыннага навучання, адначасова дазваляючы эфектыўнае размеркаванае навучанне на некалькіх прыладах або серверах.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Поспехі ў машынным навучанні:
- Калі ядро разгалінавана з дадзенымі, а арыгінал з'яўляецца прыватным, ці можа разгалінаванае быць агульнадаступным, і калі так, не з'яўляецца парушэннем прыватнасці?
- Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
- Ці можа машыннае навучанне аказаць некаторую дапамогу ў дыялогу?
- Што такое гульнявая пляцоўка TensorFlow?
- Ці можна выкарыстоўваць воблачныя рашэнні Google для аддзялення вылічэнняў ад сховішча для больш эфектыўнага навучання мадэлі ML з вялікімі дадзенымі?
- Ці забяспечвае Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) аўтаматычнае атрыманне і канфігурацыю рэсурсаў і апрацоўвае іх адключэнне пасля завяршэння навучання мадэлі?
- Ці можна навучыць мадэлі машыннага навучання на як заўгодна вялікіх наборах даных без збояў?
- Ці патрабуе пры выкарыстанні CMLE стварэнне версіі ўказання крыніцы экспартаванай мадэлі?
- Ці можа CMLE счытваць дадзеныя з воблачнага сховішча Google і выкарыстоўваць для вываду вызначаную падрыхтаваную мадэль?
- Ці можна Tensorflow выкарыстоўваць для навучання і вываду глыбокіх нейронавых сетак (DNN)?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў раздзеле "Пашырэнне машыннага навучання".