PyTorch дахь олон GPU дээр гүнзгий суралцах мэдрэлийн сүлжээний загварыг ажиллуулах нь энгийн процесс биш боловч сургалтын цагийг хурдасгах, том өгөгдлийн багцтай ажиллах зэрэгт маш их ашиг тустай байж болно. PyTorch нь гүн гүнзгий суралцах түгээмэл хүрээ бөгөөд тооцооллыг олон GPU-д түгээх функцээр хангадаг. Гэсэн хэдий ч гүнзгий суралцах даалгавруудад олон GPU-г тохируулж, үр дүнтэй ашиглах нь үндсэн ойлголт, механизмыг сайн ойлгохыг шаарддаг.
PyTorch загварыг олон GPU дээр ажиллуулахын тулд түгээмэл хэрэглэгддэг аргуудын нэг нь Data Parallelism юм. Өгөгдлийн параллелизмд загвар нь олон GPU дээр хуулбарлагддаг бөгөөд хуулбар бүр оролтын өгөгдлийн өөр өөр хэсгийг боловсруулдаг. Дараа нь загварын параметрүүдийг шинэчлэхийн тулд градиентуудыг бүх хуулбарууд дээр нэгтгэдэг. PyTorch нь `torch.nn.DataParallel` модулиар дамжуулан энэ процессыг хялбаршуулдаг бөгөөд энэ нь олон GPU дээр өгөгдөл болон градиент хуваарилалтыг автоматаар зохицуулдаг.
PyTorch дээрх олон GPU дээр гүнзгий суралцах мэдрэлийн сүлжээний загварыг ажиллуулах алхам алхмаар зааварчилгааг эндээс үзнэ үү.
1. GPU байгаа эсэхийг шалгана уу: Таны системд олон GPU байгаа бөгөөд PyTorch тэдгээрийг ашиглахаар тохируулагдсан эсэхийг шалгаарай. Та боломжтой GPU-г `torch.cuda.device_count()` ашиглан шалгаж болно.
2. Загварын параллелизм: Хэрэв таны загвар нэг GPU-ийн санах ойд багтахааргүй том бол та загвараа олон GPU-д хуваах шаардлагатай байж магадгүй. PyTorch нь үүнд туслах `torch.nn.parallel.DistributedDataParallel` гэх мэт хэрэгслүүдээр хангадаг.
3. Өгөгдөл ачаалж байна: Таны өгөгдөл ачаалах дамжуулах хоолой үр ашигтай бөгөөд олон GPU-д нэгэн зэрэг өгөгдөл дамжуулах чадвартай эсэхийг шалгаарай. PyTorch-ийн `torch.utils.data.DataLoader` нь багцуудыг зэрэгцүүлэн ачаалахаар тохируулж болно.
4. Загвар эхлүүлэх: Загвараа эхлүүлж, `model.to(device)` ашиглан GPU төхөөрөмжүүд рүү зөөнө үү, `төхөөрөмж` нь GPU төхөөрөмж (жишээ нь, `cuda:0`, `cuda:1` гэх мэт).
5. Өгөгдлийн параллелизмын тохиргоо: Загвараа `torch.nn.DataParallel`-ээр дараах байдлаар боож өгнө үү:
python model = nn.DataParallel(model)
6. Сургалтын гогцоо: Сургалтын гогцоондоо оролт болон зорилтуудыг GPU төхөөрөмж рүү шилжүүлсэн эсэхийг шалгаарай. PyTorch тензоруудыг `.to()` аргыг ашиглан тодорхой төхөөрөмж рүү шилжүүлж болно.
7. оновчтой болгох: Загварын параметрүүдийг шинэчлэхийн тулд `torch.optim.SGD` эсвэл `torch.optim.Adam` гэх мэт PyTorch-ийн оновчлогчдыг ашиглана уу. Эдгээр оптимизаторууд нь олон GPU дээр тархсан тооцооллыг удирдах боломжтой.
8. Алдагдлын тооцоо: GPU тус бүрийн алдагдлыг тооцоолж, дараа нь буцаан тархахаас өмнө алдагдлыг нэгтгэнэ. PyTorch-ийн алдагдлын функцууд нь зэрэгцээ тооцооллыг дэмждэг.
9. Градиент нэгтгэх: GPU тус бүр дээр градиентийг тооцоолсны дараа PyTorch-ийн `буцах` аргыг ашиглан бүх GPU дээрх градиентуудыг нэгтгэнэ үү.
10. Параметрийн шинэчлэлтүүд: Оновчлогчийн `алхам` аргыг ашиглан нэгтгэсэн градиент дээр үндэслэн загварын параметрүүдийг шинэчилнэ үү.
Эдгээр алхмуудыг хийснээр та PyTorch дахь олон GPU дээр гүнзгий суралцах мэдрэлийн сүлжээний загварыг үр дүнтэй ажиллуулж чадна. Энэ үйл явц нь эхлээд төвөгтэй мэт санагдаж болох ч олон GPU ашиглахыг эзэмшсэнээр сургалтын цагийг ихээхэн хурдасгаж, илүү төвөгтэй гүнзгий суралцах даалгавруудыг шийдвэрлэх боломжтой болно.
PyTorch-д гүнзгий суралцах даалгавруудад олон GPU ашиглах нь өгөгдөл болон загварын параллелизм, өгөгдлийг үр ашигтай ачаалах, оновчтой болгох стратеги бүхий системчилсэн арга барилыг шаарддаг. Зөв мэдлэг, хэрэгжилттэй бол олон GPU дээр гүнзгий суралцах загваруудыг ажиллуулах нь таны гүнзгий сургалтын төслүүдийн бүрэн боломжийг нээж чадна.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах:
- Хэрэв хүн эвдэрсэн мэдрэлийн сүлжээн дэх өнгөт дүрсийг танихыг хүсвэл саарал масштабтай зургийг дахин танихдаа өөр хэмжээс нэмэх шаардлагатай юу?
- Идэвхжүүлэх функц нь тархины мэдрэлийн эсийг асаалттай дуурайдаг эсвэл үгүй гэж үзэж болох уу?
- PyTorch-ийг зарим нэмэлт функц бүхий GPU дээр ажилладаг NumPy-тэй харьцуулж болох уу?
- Дээжээс гадуурх алдагдал нь баталгаажуулалтын алдагдал мөн үү?
- PyTorch ажиллуулж буй мэдрэлийн сүлжээний загварт практик шинжилгээ хийхэд тензор самбар ашиглах шаардлагатай юу эсвэл matplotlib хангалттай юу?
- PyTorch-ийг зарим нэмэлт функц бүхий GPU дээр ажилладаг NumPy-тэй харьцуулж болох уу?
- Энэ санал үнэн үү эсвэл худал уу "Мэдрэлийн сүлжээг ангилахын тулд үр дүн нь ангиудын хоорондох магадлалын хуваарилалт байх ёстой."
- Ердийн мэдрэлийн сүлжээг бараг 30 тэрбум хувьсагчийн функцтэй харьцуулж болох уу?
- Хамгийн том эргэлтийн мэдрэлийн сүлжээ юу вэ?
- Хэрэв оролт нь ViTPose-ийн гаралт болох дулааны зураглалыг хадгалах numpy массивуудын жагсаалт бөгөөд numpy файл бүрийн хэлбэр нь үндсэн 1 гол цэгт тохирох [17, 64, 48, 17] байвал ямар алгоритмыг ашиглаж болох вэ?
Python болон PyTorch ашиглан EITC/AI/DLPP гүнзгий суралцахаас илүү олон асуулт, хариултыг харна уу.