Ang sabik na pagpapatupad sa TensorFlow ay isang mode na nagbibigay-daan para sa mas intuitive at interactive na pag-develop ng mga modelo ng machine learning. Ito ay partikular na kapaki-pakinabang sa panahon ng prototyping at pag-debug na mga yugto ng pagbuo ng modelo. Sa TensorFlow, ang sabik na pagpapatupad ay isang paraan ng pagpapatupad kaagad ng mga operasyon upang maibalik ang mga konkretong halaga, kumpara sa tradisyonal na graph-based na pagpapatupad kung saan ang mga operasyon ay idinaragdag sa isang computation graph at isasagawa sa ibang pagkakataon.
Hindi pinipigilan ng sabik na pagpapatupad ang ipinamahagi na functionality ng TensorFlow. Idinisenyo ang TensorFlow upang suportahan ang distributed computing sa maraming device at server, at available pa rin ang functionality na ito kapag gumagamit ng sabik na pagpapatupad. Sa katunayan, ang mga diskarte sa pamamahagi ng TensorFlow ay maaaring maayos na isama sa sabik na pagpapatupad upang sanayin ang mga modelo sa maraming device o server.
Kapag nagtatrabaho sa distributed TensorFlow sa eager mode, maaari kang gumamit ng mga diskarte tulad ng `tf.distribute.MirroredStrategy` upang mahusay na magamit ang maramihang GPU sa isang makina o `tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy` upang sanayin ang mga modelo sa maraming machine. Pinangangasiwaan ng mga diskarte sa pamamahagi na ito ang mga kumplikado ng distributed computing, tulad ng komunikasyon sa pagitan ng mga device, pag-synchronize ng mga gradient, at pagsasama-sama ng mga resulta.
Halimbawa, kung mayroon kang modelo na gusto mong sanayin sa maraming GPU gamit ang sabik na pagpapatupad, maaari kang lumikha ng object na `MirroredStrategy` at pagkatapos ay patakbuhin ang iyong loop ng pagsasanay sa loob ng saklaw ng diskarteng ito. Awtomatiko nitong ipapamahagi ang computation sa mga available na GPU at pagsasama-samahin ang mga gradient para i-update ang mga parameter ng modelo.
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)
Sa halimbawang ito, ang `MirroredStrategy` ay ginagamit upang ipamahagi ang modelo sa maraming GPU para sa pagsasanay. Tinitiyak ng manager ng konteksto ng `strategy.scope()` na ang modelo ay ginagaya sa bawat GPU, at ang mga gradient ay pinagsama-sama bago i-update ang mga parameter ng modelo.
Ang sabik na pagpapatupad sa TensorFlow ay hindi humahadlang sa distributed functionality ng framework. Sa halip, nagbibigay ito ng mas interactive at intuitive na paraan ng pagbuo ng mga modelo ng machine learning habang pinapayagan pa rin ang mahusay na distributed na pagsasanay sa maraming device o server.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina:
- Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
- Magagawa ba ng machine learning ang ilang dialogic na tulong?
- Ano ang TensorFlow playground?
- Magagamit ba ang mga solusyon sa cloud ng Google upang i-decouple ang pag-compute mula sa storage para sa mas mahusay na pagsasanay ng modelong ML na may malaking data?
- Nag-aalok ba ang Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ng awtomatikong pagkuha at pagsasaayos ng mapagkukunan at pinangangasiwaan ang pagsasara ng mapagkukunan pagkatapos ng pagsasanay ng modelo?
- Posible bang sanayin ang mga modelo ng pag-aaral ng makina sa mga arbitraryong malalaking set ng data nang walang mga hiccups?
- Kapag gumagamit ng CMLE, ang paggawa ng isang bersyon ay nangangailangan ng pagtukoy ng pinagmulan ng isang na-export na modelo?
- Maaari bang magbasa ang CMLE mula sa data ng storage ng Google Cloud at gumamit ng isang tinukoy na sinanay na modelo para sa hinuha?
- Magagamit ba ang Tensorflow para sa pagsasanay at pag-iinference ng mga deep neural network (DNNs)?
- Ano ang Gradient Boosting algorithm?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa Pagsulong sa Machine Learning