PyTorch ရှိ GPU အများအပြားတွင် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူနိုင်သော အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံကို လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် ရိုးရှင်းသောလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုမဟုတ်သော်လည်း လေ့ကျင့်ချိန်ကို အရှိန်မြှင့်ခြင်းနှင့် ပိုကြီးသောဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ခြင်းအတွက် အလွန်အကျိုးရှိနိုင်ပါသည်။ PyTorch သည် လူကြိုက်များသော နက်နဲသော သင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည့် GPU အများအပြားတွင် တွက်ချက်မှုများကို ဖြန့်ဝေရန် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ သို့သော်၊ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုလုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် GPU အများအပြားကို တည်ထောင်ပြီး ထိထိရောက်ရောက်အသုံးပြုခြင်းဖြင့် အရင်းခံသဘောတရားများနှင့် ပတ်သက်သည့် ယန္တရားများကို ကောင်းစွာနားလည်ရန် လိုအပ်သည်။
GPU အများအပြားတွင် PyTorch မော်ဒယ်ကို လုပ်ဆောင်ရန်၊ အသုံးများသော နည်းလမ်းမှာ Data Parallelism ဖြစ်သည်။ Data Parallelism တွင်၊ မော်ဒယ်ကို GPU အများအပြားတွင် ပုံတူကူးထားပြီး ပုံတူတစ်ခုစီသည် input data ၏ မတူညီသောအပိုင်းကို လုပ်ဆောင်သည်။ ထို့နောက် မော်ဒယ်ဘောင်များကို အပ်ဒိတ်လုပ်ရန်အတွက် ပုံစံတူများအားလုံးကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ PyTorch သည် GPU အများအပြားတွင် ဒေတာဖြန့်ဝေခြင်းနှင့် gradients များကို အလိုအလျောက်ကိုင်တွယ်ပေးသည့် `torch.nn.DataParallel` module မှတဆင့် ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေသည်။
ဤသည်မှာ PyTorch ရှိ GPU အများအပြားတွင် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူနိုင်သော အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်ကို လုပ်ဆောင်ရန် အဆင့်ဆင့်လမ်းညွှန်ချက်ဖြစ်သည်။
1. GPU ရရှိနိုင်မှုကို စစ်ဆေးပါ။: သင့်စနစ်တွင် GPU အများအပြားရရှိနိုင်ပြီး ၎င်းတို့ကိုအသုံးပြုရန်အတွက် PyTorch ကို စီစဉ်သတ်မှတ်ထားကြောင်း သေချာပါစေ။ `torch.cuda.device_count()` ကို အသုံးပြု၍ ရရှိနိုင်သော GPU များကို သင်စစ်ဆေးနိုင်ပါသည်။
2. စံပြ Parallelism− သင့်မော်ဒယ်သည် GPU တစ်ခုတည်း၏ မမ်မိုရီတွင် အံဝင်ခွင်ကျရန် ကြီးလွန်းပါက၊ သင်သည် GPU အများအပြားတွင် မော်ဒယ်ကို ပိုင်းခြားရန် လိုအပ်နိုင်သည်။ ၎င်းကိုကူညီရန်အတွက် PyTorch သည် `torch.nn.parallel.DistributedDataParallel` ကဲ့သို့သော ကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
3. Data Loading: သင်၏ဒေတာတင်သည့်ပိုက်လိုင်းသည် ထိရောက်ပြီး GPU အများအပြားကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း ဒေတာပေးပို့နိုင်စွမ်းရှိကြောင်း သေချာပါစေ။ PyTorch ၏ `torch.utils.data.DataLoader` သည် အတွဲများကို အပြိုင်တင်ရန် ပြင်ဆင်သတ်မှတ်နိုင်သည်။
4. မော်ဒယ်စတင်ခြင်း− သင့်မော်ဒယ်ကို စတင်ပြီး `model.to(device)` ကို အသုံးပြု၍ `device` သည် GPU စက်ပစ္စည်း (ဥပမာ၊ `cuda:0`၊ `cuda:1` စသည်ဖြင့်)။
5. ဒေတာ Parallelism စနစ်ထည့်သွင်းခြင်း။− သင့်မော်ဒယ်ကို `torch.nn.DataParallel` ဖြင့် အောက်ပါအတိုင်း ခြုံပါ-
python model = nn.DataParallel(model)
6. လေ့ကျင့်ရေးကွင်း- သင်၏လေ့ကျင့်ရေးကွင်းအတွင်းတွင် သွင်းအားစုများနှင့် ပစ်မှတ်များကို GPU စက်ပစ္စည်းသို့ ရွှေ့ထားကြောင်း သေချာပါစေ။ `.to()` နည်းလမ်းကို အသုံးပြု၍ PyTorch တင်းဆာများကို သီးခြားစက်ပစ္စည်းတစ်ခုသို့ ရွှေ့နိုင်သည်။
7. optimization: မော်ဒယ်ဘောင်များကို အပ်ဒိတ်လုပ်ရန်အတွက် `torch.optim.SGD` သို့မဟုတ် `torch.optim.Adam` ကဲ့သို့သော PyTorch ၏ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်မှုများကို အသုံးပြုပါ။ ဤ optimizers များသည် GPU အများအပြားတွင် ဖြန့်ဝေထားသော တွက်ချက်မှုများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်ပါသည်။
8. ဆုံးရှုံးမှုတွက်ချက်မှု: GPU တစ်ခုစီရှိ ဆုံးရှုံးမှုကို တွက်ချက်ပြီး နောက်ပြန်မဖြန့်မီ ဆုံးရှုံးမှုများကို စုစည်းပါ။ PyTorch ၏ ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်များသည် အပြိုင်တွက်ချက်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
9. Gradient Aggregation- GPU တစ်ခုစီရှိ gradient များကို တွက်ချက်ပြီးနောက် PyTorch ၏ `နောက်ပြန်` နည်းလမ်းကို အသုံးပြု၍ GPU အားလုံးတွင် gradient များကို စုစည်းပါ။
10 ။ ကန့်သတ်ချက်မွမ်းမံမှုများ− ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်သူ၏ `step` နည်းလမ်းကို အသုံးပြု၍ ပေါင်းစပ်ထားသော gradients များအပေါ် အခြေခံ၍ မော်ဒယ်ဘောင်များကို အပ်ဒိတ်လုပ်ပါ။
ဤအဆင့်များကို လိုက်နာခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် PyTorch ရှိ GPU အများအပြားတွင် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူနိုင်သော အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်ကို ထိရောက်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ လုပ်ငန်းစဉ်သည် အစပိုင်းတွင် ရှုပ်ထွေးသည်ဟု ထင်ရသော်လည်း GPU အများအပြားကို ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်စွာ အသုံးပြုခြင်းသည် လေ့ကျင့်ချိန်များကို သိသိသာသာ အရှိန်မြှင့်နိုင်ပြီး ပိုမိုစိန်ခေါ်မှုရှိသော နက်နဲသော သင်ယူမှုလုပ်ငန်းများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
PyTorch တွင် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် GPU အများအပြားကို အသုံးချခြင်းသည် ဒေတာနှင့် မော်ဒယ်အပြိုင်၊ ထိရောက်သောဒေတာတင်ခြင်းနှင့် ဂရုတစိုက် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဗျူဟာများပါ၀င်သော စနစ်တကျချဉ်းကပ်မှု လိုအပ်ပါသည်။ မှန်ကန်သော အသိပညာနှင့် အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြင့်၊ GPU အများအပြားတွင် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် သင်၏နက်နဲသောသင်ယူမှုပရောဂျက်များ၏ အလားအလာအပြည့်ကို ဖွင့်ပေးနိုင်ပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch:
- အကယ်၍ လူတစ်ဦးသည် ပုံမှန်မဟုတ်သော ကွန်ရက်တစ်ခုရှိ အရောင်ပုံရိပ်များကို မှတ်မိလိုပါက၊ မီးခိုးရောင်စကေးပုံများကို အသိအမှတ်ပြုသည့်အခါတွင် အခြားအတိုင်းအတာတစ်ခု ထပ်ထည့်ရမည်နည်း။
- လှုံ့ဆော်မှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို ပစ်ခတ်ခြင်းဖြင့် ဦးနှောက်အတွင်းရှိ နျူရွန်တစ်ခုကို အတုယူရန် စဉ်းစားနိုင်သည် သို့မဟုတ် မလုပ်ဆောင်နိုင်ပါ။
- အပိုလုပ်ဆောင်ချက်အချို့ပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် PyTorch ကို NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
- နမူနာမဟုတ်သော ဆုံးရှုံးမှုသည် အတည်ပြုခြင်း ဆုံးရှုံးမှုဖြစ်ပါသလား။
- PyTorch run neural network model သို့မဟုတ် matplotlib ကိုလက်တွေ့ကျသောခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် tensor board ကိုအသုံးပြုသင့်ပါသလား။
- PyTorch သည် အပိုလုပ်ဆောင်ချက်အချို့ပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
- ဤအဆိုပြုချက်သည် မှန်သည်လော သို့မဟုတ် မှားသလား "ခွဲခြားခြင်းအာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုအတွက် ရလဒ်သည် အတန်းများကြားတွင် ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုတစ်ခု ဖြစ်သင့်သည်။"
- ပုံမှန် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုသည် ဘီလီယံ 30 နီးပါးရှိသော variables လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
- အကြီးမားဆုံး convolutional neural network က ဘာကို ဖန်တီးတာလဲ။
- ထည့်သွင်းမှုသည် ViTPose ၏အထွက်ဖြစ်သည့် အပူမြေပုံကို သိမ်းဆည်းသည့် numpy arrays စာရင်းဖြစ်ပြီး numpy ဖိုင်တစ်ခုစီ၏ပုံသဏ္ဍာန်သည် [1, 17, 64, 48] သည် ကိုယ်ခန္ဓာအတွင်းရှိ အဓိကအချက် 17 ချက်နှင့် သက်ဆိုင်ပါက၊ မည်သည့် algorithm ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။