El mode eager impedeix la funcionalitat de computació distribuïda de TensorFlow?
L'execució ansiosa a TensorFlow és un mode que permet un desenvolupament més intuïtiu i interactiu de models d'aprenentatge automàtic. És especialment beneficiós durant les etapes de prototipatge i depuració del desenvolupament del model. A TensorFlow, l'execució amb ganes és una manera d'executar operacions immediatament per retornar valors concrets, a diferència de l'execució tradicional basada en gràfics on les operacions s'afegeixen a un gràfic de càlcul i s'executen més tard.
L'execució ansiosa no impedeix la funcionalitat distribuïda de TensorFlow. TensorFlow s'ha dissenyat per donar suport a la informàtica distribuïda en diversos dispositius i servidors, i aquesta funcionalitat encara està disponible quan s'utilitza una execució amb ganes. De fet, les estratègies de distribució de TensorFlow es poden integrar perfectament amb una execució ansiosa per entrenar models en diversos dispositius o servidors.
Quan treballeu amb TensorFlow distribuït en mode eager, podeu utilitzar estratègies com `tf.distribute.MirroredStrategy` per utilitzar de manera eficient diverses GPU en una única màquina o `tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy` per entrenar models en diverses màquines. Aquestes estratègies de distribució gestionen les complexitats de la informàtica distribuïda, com ara la comunicació entre dispositius, la sincronització de gradients i l'agregació de resultats.
Per exemple, si teniu un model que voleu entrenar en diverses GPU utilitzant una execució ansiosa, podeu crear un objecte "MirroredStrategy" i després executar el vostre bucle d'entrenament dins de l'abast d'aquesta estratègia. Això distribuirà automàticament el càlcul entre les GPU disponibles i agregarà els gradients per actualitzar els paràmetres del 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)
En aquest exemple, `MirroredStrategy` s'utilitza per distribuir el model entre diverses GPU per a l'entrenament. El gestor de context `strategy.scope()` garanteix que el model es replica a cada GPU i que els gradients s'agreguen abans d'actualitzar els paràmetres del model.
L'execució entusiasta a TensorFlow no dificulta la funcionalitat distribuïda del marc. En canvi, proporciona una forma més interactiva i intuïtiva de desenvolupar models d'aprenentatge automàtic alhora que permet una formació distribuïda eficient en diversos dispositius o servidors.
Altres preguntes i respostes recents sobre Avançar en l'aprenentatge automàtic:
- Quan un nucli es bifurca amb dades i l'original és privat, el bifurcat pot ser públic i, si és així, no és una violació de la privadesa?
- Quines són les limitacions de treballar amb grans conjunts de dades en l'aprenentatge automàtic?
- L'aprenentatge automàtic pot fer una mica d'ajuda dialògica?
- Què és el pati TensorFlow?
- Es poden utilitzar les solucions al núvol de Google per desacoblar la informàtica de l'emmagatzematge per a una formació més eficient del model ML amb big data?
- El motor d'aprenentatge automàtic de Google Cloud (CMLE) ofereix l'adquisició i configuració automàtica de recursos i gestiona l'aturada dels recursos un cop finalitzada la formació del model?
- És possible entrenar models d'aprenentatge automàtic en conjunts de dades arbitràriament grans sense cap problema?
- Quan s'utilitza CMLE, la creació d'una versió requereix especificar una font d'un model exportat?
- Pot CMLE llegir dades d'emmagatzematge de Google Cloud i utilitzar un model entrenat específic per a la inferència?
- Es pot utilitzar Tensorflow per a l'entrenament i la inferència de xarxes neuronals profundes (DNN)?
Vegeu més preguntes i respostes a Avançar en l'aprenentatge automàtic