Apa mode semangat nyegah fungsionalitas komputasi sing disebarake TensorFlow?
Eksekusi kanthi semangat ing TensorFlow minangka mode sing ngidini pangembangan model pembelajaran mesin sing luwih intuisi lan interaktif. Utamane migunani sajrone tahap prototipe lan debugging pangembangan model. Ing TensorFlow, eksekusi semangat minangka cara nglakokake operasi kanthi cepet kanggo ngasilake nilai konkrit, minangka lawan saka eksekusi adhedhasar grafik tradisional ing ngendi operasi ditambahake menyang grafik komputasi lan dieksekusi mengko.
Eksekusi sing semangat ora nyegah fungsi distribusi TensorFlow. TensorFlow wis dirancang kanggo ndhukung komputasi sing disebarake ing pirang-pirang piranti lan server, lan fungsi iki isih kasedhiya nalika nggunakake eksekusi sing semangat. Nyatane, strategi distribusi TensorFlow bisa diintegrasi kanthi lancar karo eksekusi sing semangat kanggo nglatih model ing pirang-pirang piranti utawa server.
Nalika nggarap TensorFlow sing disebarake ing mode semangat, sampeyan bisa nggunakake strategi kaya `tf.distribute.MirroredStrategy` kanggo nggunakke sawetara GPU kanthi efisien ing mesin siji utawa `tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy` kanggo nglatih model ing macem-macem mesin. Strategi distribusi iki nangani kerumitan komputasi sing disebar, kayata komunikasi antarane piranti, sinkronisasi gradien, lan agregasi asil.
Contone, yen sampeyan duwe model sing pengin dilatih ing macem-macem GPU nggunakake eksekusi semangat, sampeyan bisa nggawe obyek `MirroredStrategy` banjur mbukak loop latihan ing ruang lingkup strategi iki. Iki bakal kanthi otomatis nyebarake komputasi ing GPU sing kasedhiya lan nglumpukake gradien kanggo nganyari paramèter model.
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)
Ing conto iki, `MirroredStrategy` digunakake kanggo nyebarake model ing sawetara GPU kanggo latihan. Manajer konteks `strategy.scope()` mesthekake yen model ditiru ing saben GPU, lan gradien dikumpulake sadurunge nganyari paramèter model.
Eksekusi sing sregep ing TensorFlow ora ngalangi fungsi sing disebarake kerangka kasebut. Nanging, menehi cara sing luwih interaktif lan intuisi kanggo ngembangake model pembelajaran mesin nalika isih ngidini latihan sing disebarake kanthi efisien ing pirang-pirang piranti utawa server.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Maju ing Learning Machine:
- Nalika kernel dicabang karo data lan asline pribadi, apa sing dicabang bisa dadi umum lan yen ora nglanggar privasi?
- Apa watesan nalika nggarap dataset gedhe ing machine learning?
- Bisa machine learning nindakake sawetara bantuan dialogis?
- Apa papan dolanan TensorFlow?
- Apa solusi awan Google bisa digunakake kanggo ngilangi komputasi saka panyimpenan kanggo latihan model ML sing luwih efisien kanthi data gedhe?
- Apa Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) nawakake akuisisi lan konfigurasi sumber daya otomatis lan nangani shutdown sumber sawise latihan model rampung?
- Apa bisa nglatih model pembelajaran mesin ing set data sing arbitrarily tanpa gangguan?
- Nalika nggunakake CMLE, apa nggawe versi mbutuhake nemtokake sumber model sing diekspor?
- Apa CMLE bisa maca saka data panyimpenan Google Cloud lan nggunakake model terlatih sing ditemtokake kanggo inferensi?
- Apa Tensorflow bisa digunakake kanggo latihan lan inferensi jaringan saraf jero (DNN)?
Ndeleng pitakonan lan jawaban liyane ing Maju ing Machine Learning