Eksekusi yang cepat di TensorFlow adalah mode yang memungkinkan pengembangan model pembelajaran mesin yang lebih intuitif dan interaktif. Hal ini sangat bermanfaat selama tahap pembuatan prototipe dan debugging dalam pengembangan model. Di TensorFlow, eksekusi bersemangat adalah cara mengeksekusi operasi dengan segera untuk mengembalikan nilai konkret, berbeda dengan eksekusi berbasis grafik tradisional yang mana operasi ditambahkan ke grafik komputasi dan dieksekusi kemudian.
Eksekusi yang cepat tidak menghalangi fungsionalitas TensorFlow yang terdistribusi. TensorFlow telah dirancang untuk mendukung komputasi terdistribusi di beberapa perangkat dan server, dan fungsi ini masih tersedia saat menggunakan eksekusi yang bersemangat. Faktanya, strategi distribusi TensorFlow dapat diintegrasikan secara mulus dengan eksekusi yang cepat untuk melatih model di beberapa perangkat atau server.
Saat bekerja dengan TensorFlow terdistribusi dalam mode bersemangat, Anda dapat menggunakan strategi seperti `tf.distribute.MirroredStrategy` untuk memanfaatkan beberapa GPU secara efisien pada satu mesin atau `tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy` untuk melatih model di beberapa mesin. Strategi distribusi ini menangani kompleksitas komputasi terdistribusi, seperti komunikasi antar perangkat, sinkronisasi gradien, dan agregasi hasil.
Misalnya, jika Anda memiliki model yang ingin Anda latih pada beberapa GPU menggunakan eksekusi bersemangat, Anda dapat membuat objek `MirroredStrategy` dan kemudian menjalankan loop pelatihan Anda dalam cakupan strategi ini. Ini akan secara otomatis mendistribusikan komputasi ke seluruh GPU yang tersedia dan menggabungkan gradien untuk memperbarui parameter 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)
Dalam contoh ini, `MirroredStrategy` digunakan untuk mendistribusikan model ke beberapa GPU untuk pelatihan. Manajer konteks `strategy.scope()` memastikan bahwa model direplikasi pada setiap GPU, dan gradien dikumpulkan sebelum memperbarui parameter model.
Eksekusi yang bersemangat di TensorFlow tidak menghalangi fungsionalitas terdistribusi dari framework tersebut. Sebaliknya, ini memberikan cara yang lebih interaktif dan intuitif untuk mengembangkan model pembelajaran mesin sambil tetap memungkinkan pelatihan terdistribusi secara efisien di beberapa perangkat atau server.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Maju dalam Pembelajaran Mesin:
- Apa saja batasan dalam bekerja dengan kumpulan data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bisakah pembelajaran mesin memberikan bantuan dialogis?
- Apa yang dimaksud dengan taman bermain TensorFlow?
- Dapatkah solusi cloud Google digunakan untuk memisahkan komputasi dari penyimpanan guna pelatihan model ML dengan data besar yang lebih efisien?
- Apakah Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) menawarkan akuisisi dan konfigurasi sumber daya otomatis serta menangani penghentian sumber daya setelah pelatihan model selesai?
- Apakah mungkin untuk melatih model pembelajaran mesin pada kumpulan data yang sangat besar tanpa hambatan?
- Saat menggunakan CMLE, apakah membuat versi memerlukan penentuan sumber model yang diekspor?
- Bisakah CMLE membaca data penyimpanan Google Cloud dan menggunakan model terlatih tertentu untuk inferensi?
- Bisakah Tensorflow digunakan untuk pelatihan dan inferensi jaringan saraf dalam (DNN)?
- Apa itu algoritma Gradient Boosting?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di Memajukan Pembelajaran Mesin