TensorFlow 2.0 ရှိ ဖြန့်ဖြူးရေးနည်းဗျူဟာ API သည် စက်ပစ္စည်းများနှင့် စက်များစွာရှိ တွက်ချက်မှုများကို ဖြန့်ဝေခြင်းနှင့် အတိုင်းအတာချဲ့ထွင်ခြင်းအတွက် အဆင့်မြင့် interface ကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေသည်။ ၎င်းသည် developer များအား GPU အများအပြား၏ ကွန်ပြူတာစွမ်းအားကို လွယ်ကူစွာ အသုံးချနိုင်စေရန် သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များကို ပိုမိုမြန်ဆန်ထိရောက်စွာ လေ့ကျင့်ရန် ခွင့်ပြုပေးပါသည်။
ဖြန့်ဝေထားသော လေ့ကျင့်ရေးသည် သိသာထင်ရှားသော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များ လိုအပ်သည့် ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများနှင့် ရှုပ်ထွေးသော ပုံစံများကို ကိုင်တွယ်ရန်အတွက် မရှိမဖြစ် လိုအပ်ပါသည်။ ဖြန့်ဖြူးမှုဗျူဟာ API ဖြင့် TensorFlow 2.0 သည် စက်တစ်ခုတည်းအတွင်း သို့မဟုတ် စက်များစွာအတွင်း GPUs ကဲ့သို့သော စက်အများအပြားတွင် တွက်ချက်မှုများကို ချောမွေ့စွာဖြန့်ဝေရန် နည်းလမ်းကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ၎င်းသည် အပြိုင်လုပ်ဆောင်ခြင်းကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပြီး လေ့ကျင့်ချိန်ပိုမိုမြန်ဆန်စေသည်။
TensorFlow 2.0 ရှိ ဖြန့်ချီရေးဗျူဟာ API သည် ပြိုင်တူခ်ခရောနိုက်လေ့ကျင့်မှု၊ အပြိုင်အဆိုင်လေ့ကျင့်မှု၊ နှင့် ကန့်သတ်ချက်ဆာဗာများအပါအဝင် တွက်ချက်မှုများကို ဖြန့်ဝေခြင်းအတွက် ဗျူဟာအမျိုးမျိုးကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ချိန်ကိုက်လေ့ကျင့်မှုသည် စက်ပစ္စည်း သို့မဟုတ် စက်အားလုံးကို လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း တစ်ပြိုင်တည်းတွင် ထားရှိထားကြောင်း သေချာစေပြီး အပြိုင်အဆိုင်လေ့ကျင့်မှုသည် စက် သို့မဟုတ် စက်ရရှိနိုင်မှုဆိုင်ရာ သတ်မှတ်ချက်များတွင် ပိုမိုပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိစေပါသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်မူ ပါရာမီတာဆာဗာများသည် စက်ပစ္စည်း သို့မဟုတ် စက်အများအပြားတွင် ထိရောက်သော ကန့်သတ်ဘောင်မျှဝေခြင်းကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
ဖြန့်ဖြူးမှုဗျူဟာ API ကိုအသုံးပြုရန်၊ developer များသည် ဗျူဟာနယ်ပယ်တစ်ခုအတွင်း ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်နှင့် လေ့ကျင့်ရေးကွင်းဆက်ကို သတ်မှတ်ရန် လိုအပ်သည်။ ဤနယ်ပယ်သည် အသုံးပြုရမည့် ဖြန့်ဖြူးရေးဗျူဟာကို သတ်မှတ်ပေးပြီး သက်ဆိုင်ရာ တွက်ချက်မှုများအားလုံးကို လျော်ညီစွာ ဖြန့်ဝေကြောင်း သေချာစေသည်။ TensorFlow 2.0 သည် MirroredStrategy ကဲ့သို့သော တပ်ဆင်ထားသော ဖြန့်ဖြူးရေးဗျူဟာများစွာကို ပံ့ပိုးပေးသည်၊ ၎င်းသည် GPU အများအပြားတွင် မော်ဒယ်ကို တပြိုင်နက်တည်း လေ့ကျင့်ပေးသည့် MirroredStrategy နှင့် MultiWorkerMirroredStrategy သည် စက်များစွာတွင် လေ့ကျင့်မှုကို ပံ့ပိုးရန်အတွက် MirroredStrategy ကို တိုးချဲ့ပေးသည်။
ဤသည်မှာ TensorFlow 2.0 တွင် ဖြန့်ဖြူးရေးနည်းဗျူဟာ API ကို မည်သို့အသုံးပြုနိုင်ပုံ ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။
python import tensorflow as tf strategy = tf.distribute.MirroredStrategy() with strategy.scope(): model = tf.keras.Sequential([...]) # Define your model optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy() train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).batch(batch_size) @tf.function def distributed_train_step(inputs): features, labels = inputs with tf.GradientTape() as tape: predictions = model(features, training=True) loss = loss_object(labels, predictions) gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) return loss for epoch in range(num_epochs): total_loss = 0.0 num_batches = 0 for inputs in train_dataset: per_replica_loss = strategy.run(distributed_train_step, args=(inputs,)) total_loss += strategy.reduce(tf.distribute.ReduceOp.SUM, per_replica_loss, axis=None) num_batches += 1 average_loss = total_loss/num_batches print("Epoch {}: Loss = {}".format(epoch, average_loss))
ဤဥပမာတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ရရှိနိုင်သော GPU များအားလုံးတွင် တွက်ချက်မှုများကို ဖြန့်ဝေပေးမည့် MirroredStrategy အရာဝတ္ထုတစ်ခုကို ဦးစွာဖန်တီးပါသည်။ ထို့နောက် ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်၊ အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်မှု၊ ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်နှင့် မဟာဗျူဟာနယ်ပယ်အတွင်း လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို သတ်မှတ်ဖော်ပြပါသည်။ TensorFlow ဂရပ်နှင့် လိုက်ဖက်ညီစေရန်နှင့် ၎င်း၏လုပ်ဆောင်မှုကို ပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ရန် `distributed_train_step` လုပ်ဆောင်ချက်ကို `@tf.function` ဖြင့် အလှဆင်ထားသည်။
လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲ၏ အစုလိုက်အစီအစဥ်များကို ထပ်ခါတလဲလဲပြုလုပ်ပြီး ပုံတူတစ်ခုစီရှိ `distributed_train_step` လုပ်ဆောင်ချက်ကို လုပ်ဆောင်ရန် `strategy.run` နည်းလမ်းကို ခေါ်ပါသည်။ ထို့နောက် ပုံတူဆုံးရှုံးမှုများကို `strategy.reduce` နည်းလမ်းကို အသုံးပြု၍ လျှော့ချပြီး ပျမ်းမျှဆုံးရှုံးမှုကို ကာလတစ်ခုစီအတွက် တွက်ချက်ပြီး ရိုက်နှိပ်ပါသည်။
TensorFlow 2.0 ရှိ ဖြန့်ဖြူးရေးနည်းဗျူဟာ API ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ developer များသည် ၎င်းတို့၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်များကို အလွယ်တကူ အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ချဲ့ထွင်နိုင်ပြီး စက်ပစ္စည်းအများအပြား သို့မဟုတ် စက်များကို အသုံးချနိုင်ကာ ၎င်းတို့၏မော်ဒယ်များကို ပိုမိုမြန်ဆန်ထိရောက်စွာ လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ:
- စာလုံးများကို vector များအဖြစ် ကိုယ်စားပြုသည့်ကွက်တစ်ခုအတွက် သင့်လျော်သော ပုဆိန်များကို အလိုအလျောက်သတ်မှတ်ရန် မြှပ်ထားသောအလွှာကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း။
- CNN တွင် အမြင့်ဆုံးပေါင်းထည့်ခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
- convolutional neural network (CNN) ရှိ အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းတွင် မည်သို့သက်ရောက်သနည်း။
- TensorFlow.js တွင်အသုံးပြုနေသည့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအတွက် အညီအမျှ သင်ယူမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသလား။
- TensorFlow Keras Tokenizer API သည် စကားလုံးများ၏ အများဆုံး အရေအတွက် ကန့်သတ်ချက် ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
- TensorFlow Keras Tokenizer API ကို အသုံးအများဆုံး စကားလုံးများကို ရှာတွေ့နိုင်ပါသလား။
- TOCO ဆိုတာဘာလဲ။
- စက်သင်ယူမှုပုံစံတစ်ခုရှိ ခေတ်များစွာ၏ ဆက်စပ်မှုနှင့် မော်ဒယ်ကို လုပ်ဆောင်ခြင်းမှ ခန့်မှန်းချက် တိကျမှုတို့အကြား ဆက်စပ်မှုမှာ အဘယ်နည်း။
- TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင်ရှိသော အိမ်နီးချင်း API သည် သဘာဝဂရပ်ဒေတာကို အခြေခံ၍ တိုးမြှင့်ထားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲကို ထုတ်လုပ်ပါသလား။
- TensorFlow ၏ Neural Structured Learning တွင် pack အိမ်နီးချင်း API သည် အဘယ်နည်း။
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals တွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။
နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ-
- field: ဉာဏ်ရည်တု
- ပရိုဂရမျ: EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ (လက်မှတ်အစီအစဉ်ကိုသွားပါ။)
- သင်ခန်းစာကို: မင်္ဂလာပါ 2.0 (သက်ဆိုင်ရာသင်ခန်းစာကို သွားပါ။)
- Topic: TensorFlow 2.0 အတွက်နိဒါန်း (သက်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာကို သွားပါ။)
- စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်