டென்சர்ஃப்ளோவில் ஆவலுடன் செயல்படுத்துதல் என்பது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் உள்ளுணர்வு மற்றும் ஊடாடும் வளர்ச்சிக்கு அனுமதிக்கும் ஒரு பயன்முறையாகும். மாதிரி உருவாக்கத்தின் முன்மாதிரி மற்றும் பிழைத்திருத்த நிலைகளின் போது இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். டென்சர்ஃப்ளோவில், ஆவலுடன் செயல்படுத்துதல் என்பது, வழக்கமான வரைபட அடிப்படையிலான செயல்பாட்டிற்கு மாறாக, ஒரு கணக்கீட்டு வரைபடத்தில் செயல்பாடுகள் சேர்க்கப்பட்டு பின்னர் செயல்படுத்தப்படுவதற்கு மாறாக, உறுதியான மதிப்புகளை திரும்ப உடனடியாக செயல்பாடுகளை செயல்படுத்துவதற்கான ஒரு வழியாகும்.
டென்சர்ஃப்ளோவின் விநியோகிக்கப்பட்ட செயல்பாட்டை ஆர்வத்துடன் செயல்படுத்துவது தடுக்காது. TensorFlow பல சாதனங்கள் மற்றும் சேவையகங்களில் விநியோகிக்கப்பட்ட கம்ப்யூட்டிங்கை ஆதரிக்கும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. உண்மையில், TensorFlow இன் விநியோக உத்திகள் பல சாதனங்கள் அல்லது சேவையகங்களில் மாடல்களைப் பயிற்றுவிக்க ஆர்வமுள்ள செயல்பாட்டுடன் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கப்படலாம்.
ஆர்வமுள்ள முறையில் விநியோகிக்கப்பட்ட TensorFlow உடன் பணிபுரியும் போது, ஒரு கணினியில் பல GPUகளை திறமையாகப் பயன்படுத்த `tf.distribute.MirroredStrategy` அல்லது பல இயந்திரங்களில் மாடல்களைப் பயிற்றுவிக்க `tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy` போன்ற உத்திகளைப் பயன்படுத்தலாம். இந்த விநியோக உத்திகள், சாதனங்களுக்கிடையேயான தொடர்பு, சாய்வுகளின் ஒத்திசைவு மற்றும் முடிவுகளின் ஒருங்கிணைப்பு போன்ற விநியோகிக்கப்பட்ட கணினியின் சிக்கல்களைக் கையாளுகின்றன.
எடுத்துக்காட்டாக, ஆர்வமுள்ள செயல்படுத்துதலைப் பயன்படுத்தி பல GPUகளில் பயிற்சியளிக்க விரும்பும் மாதிரி உங்களிடம் இருந்தால், நீங்கள் ஒரு `MirroredStrategy` பொருளை உருவாக்கி, இந்த உத்தியின் எல்லைக்குள் உங்கள் பயிற்சி வளையத்தை இயக்கலாம். இது தானாகவே கிடைக்கக்கூடிய GPUகள் முழுவதும் கணக்கீட்டை விநியோகிக்கும் மற்றும் மாதிரி அளவுருக்களைப் புதுப்பிக்க சாய்வுகளை ஒருங்கிணைக்கும்.
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)
இந்த எடுத்துக்காட்டில், பயிற்சிக்காக பல GPUகளில் மாதிரியை விநியோகிக்க `MirroredStrategy` பயன்படுத்தப்படுகிறது. `strategy.scope()` சூழல் மேலாளர் மாதிரியானது ஒவ்வொரு GPUவிலும் பிரதியெடுக்கப்படுவதை உறுதிசெய்கிறது, மேலும் மாதிரி அளவுருக்களைப் புதுப்பிக்கும் முன் சாய்வுகள் ஒருங்கிணைக்கப்படுகின்றன.
டென்சர்ஃப்ளோவில் ஆர்வத்துடன் செயல்படுத்துவது கட்டமைப்பின் விநியோகிக்கப்பட்ட செயல்பாட்டைத் தடுக்காது. அதற்கு பதிலாக, பல சாதனங்கள் அல்லது சேவையகங்களில் திறமையான விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சியை அனுமதிக்கும் அதே வேளையில், இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கு இது மிகவும் ஊடாடும் மற்றும் உள்ளுணர்வு வழியை வழங்குகிறது.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல்:
- இயந்திர கற்றலில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரிவதில் உள்ள வரம்புகள் என்ன?
- இயந்திர கற்றல் சில உரையாடல் உதவிகளை செய்ய முடியுமா?
- டென்சர்ஃப்ளோ விளையாட்டு மைதானம் என்றால் என்ன?
- பெரிய தரவுகளுடன் கூடிய ML மாடலின் திறமையான பயிற்சிக்காக சேமிப்பகத்திலிருந்து கணினியை துண்டிக்க Google கிளவுட் தீர்வுகளைப் பயன்படுத்த முடியுமா?
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) தானியங்கு வளம் கையகப்படுத்துதல் மற்றும் உள்ளமைவு மற்றும் மாதிரியின் பயிற்சி முடிந்ததும் வளத்தை நிறுத்துவதைக் கையாள்கிறதா?
- எந்த விக்கல்களும் இல்லாமல் தன்னிச்சையாக பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க முடியுமா?
- CMLE ஐப் பயன்படுத்தும் போது, ஒரு பதிப்பை உருவாக்க, ஏற்றுமதி செய்யப்பட்ட மாதிரியின் மூலத்தைக் குறிப்பிட வேண்டுமா?
- கூகுள் கிளவுட் ஸ்டோரேஜ் தரவிலிருந்து CMLE படித்து, அனுமானத்திற்காக ஒரு குறிப்பிட்ட பயிற்சி பெற்ற மாதிரியைப் பயன்படுத்த முடியுமா?
- ஆழ்ந்த நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் (DNNs) பயிற்சி மற்றும் அனுமானத்திற்கு Tensorflow பயன்படுத்தப்படுமா?
- கிரேடியண்ட் பூஸ்டிங் அல்காரிதம் என்றால் என்ன?
மெஷின் லேர்னிங்கில் முன்னேறுவதில் மேலும் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க