İstekli mod, TensorFlow'un dağıtılmış bilgi işlem işlevselliğini engelliyor mu?
TensorFlow'da hevesli yürütme, makine öğrenimi modellerinin daha sezgisel ve etkileşimli geliştirilmesine olanak tanıyan bir moddur. Model geliştirmenin prototip oluşturma ve hata ayıklama aşamalarında özellikle faydalıdır. TensorFlow'da istekli yürütme, işlemlerin bir hesaplama grafiğine eklendiği ve daha sonra yürütüldüğü geleneksel grafik tabanlı yürütmenin aksine, somut değerleri döndürmek için işlemleri hemen yürütmenin bir yoludur.
İstekli uygulama, TensorFlow'un dağıtılmış işlevselliğini engellemez. TensorFlow, birden fazla cihaz ve sunucu arasında dağıtılmış bilgi işlemi desteklemek üzere tasarlanmıştır ve bu işlevsellik, istekli yürütme kullanıldığında hala mevcuttur. Aslında TensorFlow'un dağıtım stratejileri, modelleri birden fazla cihaz veya sunucuda eğitmek için istekli uygulamayla sorunsuz bir şekilde entegre edilebilir.
Dağıtılmış TensorFlow ile istekli modda çalışırken, tek bir makinede birden fazla GPU'yu verimli bir şekilde kullanmak için "tf.distribute.MirroredStrategy" veya modelleri birden fazla makinede eğitmek için "tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy" gibi stratejileri kullanabilirsiniz. Bu dağıtım stratejileri, cihazlar arasındaki iletişim, gradyanların senkronizasyonu ve sonuçların toplanması gibi dağıtılmış hesaplamanın karmaşıklıklarını ele alır.
Örneğin, istekli yürütmeyi kullanarak birden fazla GPU üzerinde eğitmek istediğiniz bir modeliniz varsa, bir 'MirroredStrategy' nesnesi oluşturabilir ve ardından bu strateji kapsamında eğitim döngünüzü çalıştırabilirsiniz. Bu, hesaplamayı mevcut GPU'lara otomatik olarak dağıtacak ve model parametrelerini güncellemek için degradeleri toplayacaktır.
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)
Bu örnekte, modeli eğitim amacıyla birden fazla GPU'ya dağıtmak için "MirroredStrategy" kullanıldı. 'strategy.scope()' bağlam yöneticisi, modelin her bir GPU'da çoğaltılmasını ve model parametreleri güncellenmeden önce degradelerin toplanmasını sağlar.
TensorFlow'daki istekli uygulama, çerçevenin dağıtılmış işlevselliğini engellemez. Bunun yerine, makine öğrenimi modelleri geliştirmenin daha etkileşimli ve sezgisel bir yolunu sunarken birden fazla cihaz veya sunucu arasında verimli dağıtılmış eğitime de olanak tanır.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar Makine Öğreniminde İlerleme:
- Bir çekirdek verilerle çatallandığında ve orijinali gizli olduğunda, çatallanan çekirdek herkese açık olabilir mi ve eğer öyleyse bu bir gizlilik ihlali olmaz mı?
- Makine öğreniminde büyük veri kümeleriyle çalışmanın sınırlamaları nelerdir?
- Makine öğrenimi diyalojik yardım sağlayabilir mi?
- TensorFlow oyun alanı nedir?
- Google bulut çözümleri, makine öğrenimi modelinin büyük verilerle daha verimli bir şekilde eğitilmesi amacıyla bilişimi depolamadan ayırmak için kullanılabilir mi?
- Google Cloud Makine Öğrenimi Motoru (CMLE), otomatik kaynak edinimi ve yapılandırması sunuyor mu ve modelin eğitimi tamamlandıktan sonra kaynağın kapatılmasını gerçekleştiriyor mu?
- Makine öğrenimi modellerini keyfi olarak büyük veri kümeleri üzerinde hiçbir aksaklık olmadan eğitmek mümkün müdür?
- CMLE kullanırken sürüm oluşturmak, dışa aktarılan modelin kaynağının belirtilmesini gerektiriyor mu?
- CMLE, Google Cloud depolama verilerini okuyabilir ve çıkarım için belirli bir eğitimli modeli kullanabilir mi?
- Tensorflow, derin sinir ağlarının (DNN'ler) eğitimi ve çıkarımı için kullanılabilir mi?
Makine Öğreniminde İlerleme bölümünde daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin