TensorFlow ਵਿੱਚ ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਇੱਕ ਮੋਡ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਅਤੇ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਪੜਾਵਾਂ ਦੌਰਾਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ। ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਵਿੱਚ, ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਠੋਸ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਰੰਤ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰਵਾਇਤੀ ਗ੍ਰਾਫ-ਅਧਾਰਿਤ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਉਲਟ ਜਿੱਥੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗਣਨਾ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ TensorFlow ਦੀ ਵੰਡੀ ਗਈ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਰੋਕਦਾ। TensorFlow ਨੂੰ ਕਈ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਅਤੇ ਸਰਵਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੇ ਗਏ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇਹ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਜੇ ਵੀ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, TensorFlow ਦੀ ਵੰਡ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਜਾਂ ਸਰਵਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਉਤਸੁਕ ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਟਿਡ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ ਕਈ GPUs ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ `tf.distribute.MirroredStrategy` ਵਰਗੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਕਈ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ `tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy` ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੀਆਂ ਗੁੰਝਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਚਾਰ, ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਦਾ ਸਮਕਾਲੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ GPUs 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ `MirroredStrategy` ਆਬਜੈਕਟ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸ ਰਣਨੀਤੀ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲੂਪ ਨੂੰ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਉਪਲਬਧ GPUs ਵਿੱਚ ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਵੰਡ ਦੇਵੇਗਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰੇਗਾ।
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)
ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, `MirroredStrategy` ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਕਈ GPUs ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। `strategy.scope()` ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਹਰੇਕ GPU 'ਤੇ ਦੁਹਰਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
TensorFlow ਵਿੱਚ ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵੰਡੀ ਗਈ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਨਹੀਂ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵੀ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਜੇ ਵੀ ਕਈ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਜਾਂ ਸਰਵਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲ ਵਿਤਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਚ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ:
- ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਮੀਆਂ ਹਨ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕੁਝ ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- TensorFlow ਖੇਡ ਦਾ ਮੈਦਾਨ ਕੀ ਹੈ?
- ਕੀ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਐਮਐਲ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਸਟੋਰੇਜ ਤੋਂ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨੂੰ ਡੀਕੂਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਨ (CMLE) ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਖਤਮ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਸੰਰਚਨਾ ਅਤੇ ਹੈਂਡਲ ਸਰੋਤ ਬੰਦ ਕਰਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਅੜਚਣ ਦੇ ਮਨਮਾਨੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?
- CMLE ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਕੀ ਇੱਕ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਰਯਾਤ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
- ਕੀ CMLE ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (DNNs) ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕੀ ਹੈ?
ਐਡਵਾਂਸਿੰਗ ਇਨ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ
ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ:
- ਫੀਲਡ: ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ
- ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ: EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਪਾਠ: ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਚ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ (ਸੰਬੰਧਿਤ ਪਾਠ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਵਿਸ਼ਾ: ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਈਜੀਜਰ ਮੋਡ (ਸਬੰਧਤ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਜਾਓ)