Eager execution i TensorFlow är ett läge som möjliggör mer intuitiv och interaktiv utveckling av maskininlärningsmodeller. Det är särskilt fördelaktigt under prototyp- och felsökningsstadierna av modellutveckling. I TensorFlow är ivrig exekvering ett sätt att utföra operationer omedelbart för att returnera konkreta värden, till skillnad från den traditionella grafbaserade exekveringen där operationer läggs till i en beräkningsgraf och exekveras senare.
Ivrig exekvering hindrar inte TensorFlows distribuerade funktionalitet. TensorFlow har utformats för att stödja distribuerad datoranvändning över flera enheter och servrar, och denna funktion är fortfarande tillgänglig när du använder ivrig exekvering. Faktum är att TensorFlows distributionsstrategier kan integreras sömlöst med ivrig exekvering för att träna modeller över flera enheter eller servrar.
När du arbetar med distribuerat TensorFlow i ivrigt läge kan du använda strategier som `tf.distribute.MirroredStrategy` för att effektivt använda flera GPU:er på en enda maskin eller `tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy` för att träna modeller över flera maskiner. Dessa distributionsstrategier hanterar komplexiteten i distribuerad datoranvändning, såsom kommunikation mellan enheter, synkronisering av gradienter och aggregering av resultat.
Till exempel, om du har en modell som du vill träna på flera GPU:er med ivrig exekvering, kan du skapa ett "MirroredStrategy"-objekt och sedan köra din träningsloop inom ramen för denna strategi. Detta kommer automatiskt att fördela beräkningen över de tillgängliga GPU:erna och aggregera gradienterna för att uppdatera modellparametrarna.
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)
I det här exemplet används "MirroredStrategy" för att distribuera modellen över flera GPU:er för träning. Kontexthanteraren `strategy.scope()` säkerställer att modellen replikeras på varje GPU, och gradienterna aggregeras innan modellparametrarna uppdateras.
Ivrig exekvering i TensorFlow hindrar inte ramverkets distribuerade funktionalitet. Istället ger det ett mer interaktivt och intuitivt sätt att utveckla maskininlärningsmodeller samtidigt som det möjliggör effektiv distribuerad utbildning över flera enheter eller servrar.
Andra senaste frågor och svar ang Framsteg i maskininlärning:
- Vilka är begränsningarna i att arbeta med stora datamängder inom maskininlärning?
- Kan maskininlärning hjälpa till med dialog?
- Vad är TensorFlow-lekplatsen?
- Kan Googles molnlösningar användas för att frikoppla datoranvändning från lagring för en mer effektiv träning av ML-modellen med big data?
- Erbjuder Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatisk resursinhämtning och konfiguration och hanterar resursavstängning efter att utbildningen av modellen är klar?
- Är det möjligt att träna maskininlärningsmodeller på godtyckligt stora datamängder utan hicka?
- När du använder CMLE, krävs det att du anger en källa för en exporterad modell för att skapa en version?
- Kan CMLE läsa från Google Cloud-lagringsdata och använda en specificerad utbildad modell för slutledning?
- Kan Tensorflow användas för träning och slutledning av djupa neurala nätverk (DNN)?
- Vad är Gradient Boosting-algoritmen?
Se fler frågor och svar i Avancera i maskininlärning