TensorFlow में उत्सुक निष्पादन एक ऐसी विधा है जो मशीन लर्निंग मॉडल के अधिक सहज और इंटरैक्टिव विकास की अनुमति देती है। यह मॉडल विकास के प्रोटोटाइप और डिबगिंग चरणों के दौरान विशेष रूप से फायदेमंद है। TensorFlow में, उत्सुक निष्पादन ठोस मूल्यों को वापस करने के लिए संचालन को तुरंत निष्पादित करने का एक तरीका है, पारंपरिक ग्राफ-आधारित निष्पादन के विपरीत जहां संचालन को गणना ग्राफ में जोड़ा जाता है और बाद में निष्पादित किया जाता है।
उत्सुक निष्पादन TensorFlow की वितरित कार्यक्षमता को नहीं रोकता है। TensorFlow को कई उपकरणों और सर्वरों में वितरित कंप्यूटिंग का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और उत्सुक निष्पादन का उपयोग करते समय यह कार्यक्षमता अभी भी उपलब्ध है। वास्तव में, TensorFlow की वितरण रणनीतियों को कई उपकरणों या सर्वरों पर मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए उत्सुकता से निष्पादन के साथ सहजता से एकीकृत किया जा सकता है।
उत्सुक मोड में वितरित TensorFlow के साथ काम करते समय, आप एक ही मशीन पर कई GPU का कुशलतापूर्वक उपयोग करने के लिए `tf.distribute.MirroredStrategy` जैसी रणनीतियों का उपयोग कर सकते हैं या कई मशीनों पर मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए `tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy` का उपयोग कर सकते हैं। ये वितरण रणनीतियाँ वितरित कंप्यूटिंग की जटिलताओं को संभालती हैं, जैसे उपकरणों के बीच संचार, ग्रेडिएंट्स का सिंक्रनाइज़ेशन और परिणामों का एकत्रीकरण।
उदाहरण के लिए, यदि आपके पास एक मॉडल है जिसे आप उत्सुक निष्पादन का उपयोग करके कई जीपीयू पर प्रशिक्षित करना चाहते हैं, तो आप एक `मिररर्डस्ट्रैटेजी` ऑब्जेक्ट बना सकते हैं और फिर इस रणनीति के दायरे में अपना प्रशिक्षण लूप चला सकते हैं। यह स्वचालित रूप से उपलब्ध जीपीयू में गणना वितरित करेगा और मॉडल मापदंडों को अपडेट करने के लिए ग्रेडिएंट्स को एकत्रित करेगा।
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)
इस उदाहरण में, 'MirroredStrategy' का उपयोग प्रशिक्षण के लिए मॉडल को कई GPU में वितरित करने के लिए किया जाता है। `strategy.scope()` संदर्भ प्रबंधक यह सुनिश्चित करता है कि मॉडल को प्रत्येक GPU पर दोहराया गया है, और मॉडल मापदंडों को अपडेट करने से पहले ग्रेडिएंट एकत्र किए जाते हैं।
TensorFlow में उत्सुक निष्पादन फ्रेमवर्क की वितरित कार्यक्षमता में बाधा नहीं डालता है। इसके बजाय, यह कई उपकरणों या सर्वरों पर कुशल वितरित प्रशिक्षण की अनुमति देते हुए मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने का अधिक इंटरैक्टिव और सहज तरीका प्रदान करता है।
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