ביצוע להוט ב-TensorFlow הוא מצב המאפשר פיתוח אינטואיטיבי ואינטראקטיבי יותר של מודלים של למידת מכונה. זה מועיל במיוחד בשלבי אב-טיפוס וניפוי באגים של פיתוח המודל. ב-TensorFlow, ביצוע להוט הוא דרך לבצע פעולות באופן מיידי כדי להחזיר ערכים קונקרטיים, בניגוד לביצוע המסורתי מבוסס גרף שבו פעולות מתווספות לגרף חישוב ומבוצעות מאוחר יותר.
ביצוע להוט אינו מונע את הפונקציונליות המבוזרת של TensorFlow. TensorFlow תוכננה לתמוך במחשוב מבוזר על פני התקנים ושרתים מרובים, ופונקציונליות זו עדיין זמינה בעת שימוש בביצוע נלהב. למעשה, ניתן לשלב את אסטרטגיות ההפצה של TensorFlow בצורה חלקה עם ביצוע נלהב כדי להכשיר מודלים על פני מספר מכשירים או שרתים.
כשאתה עובד עם TensorFlow מבוזר במצב להוט, אתה יכול להשתמש באסטרטגיות כמו `tf.distribute.MirroredStrategy` כדי להשתמש ביעילות במספר GPUs על מכונה אחת או `tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy` כדי להכשיר מודלים על פני מספר מכונות. אסטרטגיות הפצה אלו מטפלות במורכבות של מחשוב מבוזר, כגון תקשורת בין מכשירים, סנכרון של שיפועים וצבירה של תוצאות.
לדוגמה, אם יש לך דגם שברצונך לאמן על מספר GPUs באמצעות ביצוע להוט, אתה יכול ליצור אובייקט 'MirroredStrategy' ולאחר מכן להפעיל את לולאת האימון שלך במסגרת האסטרטגיה הזו. זה יפיץ אוטומטית את החישוב על פני ה-GPUs הזמינים ויצבור את ההדרגות כדי לעדכן את פרמטרי המודל.
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)
בדוגמה זו, `Mirrored Strategy` משמשת להפצת המודל על פני מספר GPUs לצורך אימון. מנהל ההקשר של `strategy.scope()` מבטיח שהמודל משוכפל בכל GPU, והשיפועים נצברים לפני עדכון פרמטרי המודל.
ביצוע להוט ב- TensorFlow אינו מפריע לפונקציונליות המבוזרת של המסגרת. במקום זאת, הוא מספק דרך אינטראקטיבית ואינטואיטיבית יותר לפיתוח מודלים של למידת מכונה, תוך שהוא מאפשר הדרכה יעילה מבוזרת על פני מספר מכשירים או שרתים.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא התקדמות בלימוד מכונה:
- כאשר קרנל מזולג עם נתונים והמקור הוא פרטי, האם המזלג יכול להיות ציבורי ואם כן אין מדובר בהפרת פרטיות?
- מהן המגבלות בעבודה עם מערכי נתונים גדולים בלמידת מכונה?
- האם למידת מכונה יכולה לעזור קצת?
- מהו מגרש המשחקים TensorFlow?
- האם ניתן להשתמש בפתרונות הענן של Google כדי לנתק מחשוב מאחסון לצורך אימון יעיל יותר של מודל ה-ML עם נתונים גדולים?
- האם Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) מציע רכישה ותצורה אוטומטית של משאבים ומטפל בכיבוי משאבים לאחר סיום ההכשרה של המודל?
- האם ניתן לאמן מודלים של למידת מכונה על מערכי נתונים גדולים באופן שרירותי ללא שיהוקים?
- האם בעת שימוש ב-CMLE, יצירת גרסה דורשת ציון מקור של מודל מיוצא?
- האם CMLE יכול לקרוא נתוני אחסון מ-Google Cloud ולהשתמש במודל מיומן שצוין להסקת מסקנות?
- האם ניתן להשתמש ב-Tensorflow לאימון והסקת רשתות עצביות עמוקות (DNNs)?
צפה בשאלות ותשובות נוספות ב-Advance in Machine Learning