Η λειτουργία Eager εμποδίζει την κατανεμημένη υπολογιστική λειτουργικότητα του TensorFlow;
Η Eager execution στο TensorFlow είναι μια λειτουργία που επιτρέπει πιο διαισθητική και διαδραστική ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης. Είναι ιδιαίτερα ωφέλιμο κατά τα στάδια δημιουργίας πρωτοτύπων και εντοπισμού σφαλμάτων της ανάπτυξης του μοντέλου. Στο TensorFlow, η Eager execution είναι ένας τρόπος άμεσης εκτέλεσης πράξεων για την επιστροφή συγκεκριμένων τιμών, σε αντίθεση με την παραδοσιακή εκτέλεση που βασίζεται σε γράφημα όπου οι πράξεις προστίθενται σε ένα υπολογιστικό γράφημα και εκτελούνται αργότερα.
Η πρόθυμη εκτέλεση δεν εμποδίζει την κατανεμημένη λειτουργικότητα του TensorFlow. Το TensorFlow έχει σχεδιαστεί για να υποστηρίζει κατανεμημένους υπολογισμούς σε πολλαπλές συσκευές και διακομιστές και αυτή η λειτουργία εξακολουθεί να είναι διαθέσιμη όταν χρησιμοποιείται πρόθυμη εκτέλεση. Στην πραγματικότητα, οι στρατηγικές διανομής του TensorFlow μπορούν να ενσωματωθούν απρόσκοπτα με την πρόθυμη εκτέλεση για την εκπαίδευση μοντέλων σε πολλές συσκευές ή διακομιστές.
Όταν εργάζεστε με το κατανεμημένο TensorFlow σε κατάσταση ανυπομονησίας, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε στρατηγικές όπως το `tf.distribute.MirroredStrategy` για να χρησιμοποιήσετε αποτελεσματικά πολλαπλές GPU σε ένα μόνο μηχάνημα ή το `tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy` για να εκπαιδεύσετε μοντέλα σε πολλαπλές μηχανές. Αυτές οι στρατηγικές διανομής χειρίζονται τις πολυπλοκότητες των κατανεμημένων υπολογιστών, όπως η επικοινωνία μεταξύ συσκευών, ο συγχρονισμός των κλίσεων και η συγκέντρωση αποτελεσμάτων.
Για παράδειγμα, εάν έχετε ένα μοντέλο που θέλετε να εκπαιδεύσετε σε πολλές GPU χρησιμοποιώντας ανυπόμονη εκτέλεση, μπορείτε να δημιουργήσετε ένα αντικείμενο «MirroredStrategy» και, στη συνέχεια, να εκτελέσετε τον βρόχο εκπαίδευσης εντός του πεδίου εφαρμογής αυτής της στρατηγικής. Αυτό θα κατανείμει αυτόματα τον υπολογισμό στις διαθέσιμες GPU και θα συγκεντρώσει τις διαβαθμίσεις για να ενημερώσει τις παραμέτρους του μοντέλου.
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)
Σε αυτό το παράδειγμα, η «MirroredStrategy» χρησιμοποιείται για τη διανομή του μοντέλου σε πολλές GPU για εκπαίδευση. Ο διαχειριστής περιβάλλοντος «strategy.scope()» διασφαλίζει ότι το μοντέλο αναπαράγεται σε κάθε GPU και ότι οι διαβαθμίσεις συγκεντρώνονται πριν από την ενημέρωση των παραμέτρων του μοντέλου.
Η ανυπόμονη εκτέλεση στο TensorFlow δεν εμποδίζει την κατανεμημένη λειτουργικότητα του πλαισίου. Αντίθετα, παρέχει έναν πιο διαδραστικό και διαισθητικό τρόπο ανάπτυξης μοντέλων μηχανικής εκμάθησης, ενώ εξακολουθεί να επιτρέπει την αποτελεσματική κατανεμημένη εκπαίδευση σε πολλές συσκευές ή διακομιστές.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με Πρόοδος στη Μηχανική Μάθηση:
- Όταν ένας πυρήνας είναι διακλαδισμένος με δεδομένα και το πρωτότυπο είναι ιδιωτικό, μπορεί το διχαλωτό να είναι δημόσιο και αν ναι δεν αποτελεί παραβίαση απορρήτου;
- Ποιοι είναι οι περιορισμοί στην εργασία με μεγάλα σύνολα δεδομένων στη μηχανική εκμάθηση;
- Μπορεί η μηχανική μάθηση να προσφέρει κάποια διαλογική βοήθεια;
- Τι είναι η παιδική χαρά TensorFlow;
- Μπορούν οι λύσεις cloud της Google να χρησιμοποιηθούν για την αποσύνδεση των υπολογιστών από τον χώρο αποθήκευσης για μια πιο αποτελεσματική εκπαίδευση του μοντέλου ML με μεγάλα δεδομένα;
- Το Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) προσφέρει αυτόματη απόκτηση και διαμόρφωση πόρων και χειρίζεται τον τερματισμό πόρων μετά την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης του μοντέλου;
- Είναι δυνατόν να εκπαιδεύσουμε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης σε αυθαίρετα μεγάλα σύνολα δεδομένων χωρίς λόξυγκα;
- Όταν χρησιμοποιείτε το CMLE, η δημιουργία μιας έκδοσης απαιτεί τον καθορισμό μιας πηγής ενός εξαγόμενου μοντέλου;
- Μπορεί το CMLE να διαβάσει δεδομένα αποθήκευσης από το Google Cloud και να χρησιμοποιήσει ένα καθορισμένο εκπαιδευμένο μοντέλο για συμπεράσματα;
- Μπορεί το Tensorflow να χρησιμοποιηθεί για εκπαίδευση και εξαγωγή συμπερασμάτων βαθιάς νευρωνικών δικτύων (DNN);
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο Advancing in Machine Learning