Хүсэл эрмэлзэлтэй горим нь TensorFlow-ийн тархсан тооцооллын функцийг саатуулдаг уу?
TensorFlow-д маш сонирхолтой гүйцэтгэл нь машин сургалтын загваруудыг илүү ойлгомжтой, интерактив хөгжүүлэх боломжийг олгодог горим юм. Энэ нь ялангуяа загвар боловсруулах, дибаг хийх үе шатанд ашигтай байдаг. TensorFlow-д эгдүүтэй гүйцэтгэл нь тооцооллын график дээр үйлдлүүд нэмж дараа нь гүйцэтгэдэг уламжлалт графикт суурилсан гүйцэтгэлээс ялгаатай нь тодорхой утгыг буцаахын тулд үйлдлүүдийг нэн даруй гүйцэтгэх арга юм.
Хүссэн гүйцэтгэл нь TensorFlow-ийн тархсан функцэд саад болохгүй. TensorFlow нь олон төхөөрөмж болон серверүүд дээр тархсан тооцооллыг дэмжих зорилгоор бүтээгдсэн бөгөөд энэ функцийг хүссэн гүйцэтгэлийг ашиглах үед ашиглах боломжтой хэвээр байна. Үнэн хэрэгтээ TensorFlow-ийн түгээлтийн стратеги нь загваруудыг олон төхөөрөмж эсвэл сервер дээр сургах хүсэл эрмэлзэлтэй гүйцэтгэлтэй уялдуулан нэгтгэгдэж болно.
Хүссэн горимд тархсан TensorFlow-тэй ажиллахдаа та олон GPU-г нэг машин дээр үр ашигтай ашиглахын тулд `tf.distribute.MirroredStrategy` эсвэл загваруудыг олон машинд сургах `tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy` зэрэг стратегийг ашиглаж болно. Эдгээр түгээлтийн стратеги нь төхөөрөмжүүдийн хоорондын холбоо, градиентуудын синхрончлол, үр дүнг нэгтгэх зэрэг тархсан тооцооллын нарийн төвөгтэй асуудлуудыг зохицуулдаг.
Жишээлбэл, хэрэв танд маш олон GPU дээр дасгал хийхийг хүсч буй загвар байгаа бол та `MirroredStrategy' объект үүсгэж, дараа нь энэ стратегийн хүрээнд сургалтын циклээ ажиллуулж болно. Энэ нь тооцооллыг боломжтой GPU-д автоматаар хуваарилж, загварын параметрүүдийг шинэчлэхийн тулд градиентуудыг нэгтгэнэ.
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)
Энэ жишээнд `MirroredStrategy`-г сургалтад зориулж олон GPU-д загварыг түгээхэд ашигладаг. `strategy.scope()` контекст менежер нь загварыг GPU бүр дээр хуулбарлаж, загварын параметрүүдийг шинэчлэхээс өмнө градиентуудыг нэгтгэдэг.
TensorFlow дахь хүсэл эрмэлзэл нь хүрээний хуваарилагдсан функцэд саад болохгүй. Үүний оронд энэ нь олон төхөөрөмж эсвэл серверт үр дүнтэй хуваарилагдсан сургалт явуулах боломжийг олгохын зэрэгцээ машин сургалтын загварыг хөгжүүлэх илүү интерактив, ойлгомжтой арга замыг өгдөг.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах:
- Цөм нь өгөгдөлтэй, эх хувь нь хувийнх байх үед сэрээтэй нь олон нийтэд нээлттэй байж болох уу, хэрэв тийм бол нууцлалын зөрчил биш үү?
- Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
- Машины сургалт нь харилцан ярианы тусламж үзүүлж чадах уу?
- TensorFlow тоглоомын талбай гэж юу вэ?
- Google үүлэн шийдлүүдийг том өгөгдөлтэй ML загварыг илүү үр дүнтэй сургах үүднээс тооцоололыг хадгалах сангаас салгахад ашиглаж болох уу?
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) нь загварын сургалт дууссаны дараа нөөцийг автоматаар олж авах, тохируулах, мөн нөөцийг зогсоохыг санал болгодог уу?
- Машин сургалтын загваруудыг дур зоргоороо том өгөгдлийн багц дээр ямар ч саадгүй сургах боломжтой юу?
- CMLE-г ашиглах үед хувилбар үүсгэхэд экспортлогдсон загварын эх сурвалжийг зааж өгөх шаардлагатай юу?
- CMLE нь Google Cloud хадгалах сангийн датаг уншиж, дүгнэлт гаргахдаа тусгайлан бэлтгэгдсэн загварыг ашиглаж чадах уу?
- Tensorflow-ийг гүн мэдрэлийн сүлжээг (DNN) сургах, дүгнэлт хийхэд ашиглаж болох уу?
Бусад асуулт, хариултыг "Machine Learning-д ахиц дэвшил" хэсгээс үзнэ үү