Ma moda dilşewat rê li ber fonksiyona hesabkirina belavkirî ya TensorFlow digire?
Di TensorFlow de darvekirina dilşewat modek e ku rê dide pêşkeftina bêtir xwerû û înteraktîf a modelên fêrbûna makîneyê. Ew bi taybetî di qonaxên prototîp û debugging ên pêşkeftina modelê de bikêr e. Di TensorFlow de, darvekirina dilxwaz rêyek e ku meriv tavilê operasyonan vegerîne nirxên konkret, berevajî darvekirina bingehîn a grafîkî ya kevneşopî ye ku operasyon li grafek hesabkirinê têne zêdekirin û paşê têne darve kirin.
Pêkanîna dilxwaz rê li ber fonksiyona belavkirî ya TensorFlow nagire. TensorFlow hatiye dîzaynkirin ku piştgirî bide hesabkirina belavkirî li ser gelek cîhaz û pêşkêşkeran, û ev fonksiyon hîn jî dema ku darvekirina dilxwaz bikar tîne peyda dibe. Di rastiyê de, stratejiyên belavkirinê yên TensorFlow dikarin bêkêmasî bi darvekirina dilxwaz re werin yek kirin da ku modelan li ser gelek cîhaz an serveran perwerde bikin.
Dema ku hûn bi TensorFlow-a belavbûyî re di moda dilxwazî de dixebitin, hûn dikarin stratejiyên mîna `tf.distribute.MirroredStrategy` bikar bînin da ku gelek GPU-yên bi bandor li ser yek makîneyek an jî `tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy` bikar bînin da ku modelan li ser gelek makîneyan perwerde bikin. Van stratejiyên belavkirinê tevliheviyên hesabkirina belavbûyî, yên wekî ragihandina di navbera cîhazan de, hevdemkirina gradientan, û berhevkirina encaman digirin dest.
Mînakî, heke we modelek heye ku hûn dixwazin li ser gelek GPU-yan bi karanîna darvekirina dilxwaz perwerde bikin, hûn dikarin objeyek `MirroredStrategy` biafirînin û dûv re çerxa perwerdehiya xwe di çarçoveya vê stratejiyê de bimeşînin. Ev ê bixweber hesabkirinê li ser GPU-yên berdest belav bike û gradientan berhev bike da ku parametreyên modelê nûve bike.
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)
Di vê nimûneyê de, `MirroredStrategy` ji bo belavkirina modelê li ser gelek GPU-yan ji bo perwerdehiyê tê bikar anîn. Rêvebirê kontekstê `strategy.scope()` piştrast dike ku model li ser her GPU-yê tê dubare kirin, û berî nûvekirina parametreyên modelê gradient têne berhev kirin.
Di TensorFlow de darvekirina dilxwaz li fonksiyona dabeşkirî ya çarçoveyê asteng nake. Di şûna wê de, ew rêyek înteraktîftir û xwerû ya pêşdebirina modelên fêrbûna makîneyê peyda dike di heman demê de ku hîn jî rê dide perwerdehiya belavkirî ya bi bandor li ser gelek cîhaz an serveran.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin:
- Dema ku kernelek bi daneyan ve tê veqetandin û orîjînal taybet e, gelo ya ku hatî fork kirin dikare gelemperî be û heke wusa be ne binpêkirina nepenîtiyê ye?
- Di fêrbûna makîneyê de di xebata bi daneyên mezin de çi sînor hene?
- Ma fêrbûna makîneyê dikare hin arîkariya diyalogê bike?
- Qada lîstikê ya TensorFlow çi ye?
- Ma dikare çareseriyên ewr ên Google-ê were bikar anîn da ku hesabkirinê ji hilanînê veqetîne ji bo perwerdehiyek bikêrtir a modela ML bi daneyên mezin re?
- Ma motora Fêrbûna Makîneya Ewrê ya Google (CMLE) wergirtina çavkaniyê û veavakirina otomatîkî pêşkêşî dike û piştî ku perwerdehiya modelê qediya girtina çavkaniyê bi rê ve dibe?
- Ma gengaz e ku meriv modelên fêrbûna makîneyê li ser komikên daneya kêfî yên mezin û bê hicup perwerde bike?
- Dema ku CMLE bikar bînin, çêkirina guhertoyek hewce dike ku çavkaniyek modelek derhanîn diyar bike?
- Ma CMLE dikare ji daneyên hilanînê yên Google Cloud bixwîne û ji bo encamnameyê modelek perwerdekirî ya diyarkirî bikar bîne?
- Ma Tensorflow dikare ji bo perwerdekirin û destnîşankirina torên neuralî yên kûr (DNN) were bikar anîn?
Pir pirs û bersivan di Pêşveçûna Fêrbûna Makîneyê de bibînin