Eager Execution in TensorFlow ist ein Modus, der eine intuitivere und interaktivere Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen ermöglicht. Dies ist insbesondere während der Prototyping- und Debugging-Phasen der Modellentwicklung von Vorteil. In TensorFlow ist Eager Execution eine Möglichkeit, Operationen sofort auszuführen, um konkrete Werte zurückzugeben, im Gegensatz zur herkömmlichen graphbasierten Ausführung, bei der Operationen zu einem Berechnungsgraphen hinzugefügt und später ausgeführt werden.
Eine eifrige Ausführung verhindert nicht die verteilte Funktionalität von TensorFlow. TensorFlow wurde entwickelt, um verteiltes Computing über mehrere Geräte und Server hinweg zu unterstützen, und diese Funktionalität ist auch bei Verwendung von Eager Execution weiterhin verfügbar. Tatsächlich können die Verteilungsstrategien von TensorFlow nahtlos in die eifrige Ausführung integriert werden, um Modelle auf mehreren Geräten oder Servern zu trainieren.
Wenn Sie mit verteiltem TensorFlow im Eager-Modus arbeiten, können Sie Strategien wie „tf.distribute.MirroredStrategy“ verwenden, um mehrere GPUs auf einer einzelnen Maschine effizient zu nutzen, oder „tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy“, um Modelle auf mehreren Maschinen zu trainieren. Diese Verteilungsstrategien bewältigen die Komplexität des verteilten Rechnens, wie z. B. die Kommunikation zwischen Geräten, die Synchronisierung von Farbverläufen und die Aggregation von Ergebnissen.
Wenn Sie beispielsweise ein Modell haben, das Sie mithilfe von Eager Execution auf mehreren GPUs trainieren möchten, können Sie ein „MirroredStrategy“-Objekt erstellen und dann Ihre Trainingsschleife im Rahmen dieser Strategie ausführen. Dadurch wird die Berechnung automatisch auf die verfügbaren GPUs verteilt und die Farbverläufe aggregiert, um die Modellparameter zu aktualisieren.
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)
In diesem Beispiel wird „MirroredStrategy“ verwendet, um das Modell für das Training auf mehrere GPUs zu verteilen. Der Kontextmanager „strategy.scope()“ stellt sicher, dass das Modell auf jeder GPU repliziert wird und die Farbverläufe aggregiert werden, bevor die Modellparameter aktualisiert werden.
Eine eifrige Ausführung in TensorFlow behindert die verteilte Funktionalität des Frameworks nicht. Stattdessen bietet es eine interaktivere und intuitivere Möglichkeit, Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln und gleichzeitig ein effizientes verteiltes Training über mehrere Geräte oder Server hinweg zu ermöglichen.
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