Maison > Article > développement back-end > Quelles sont les applications des coroutines Go en intelligence artificielle et en machine learning ?
Les applications des coroutines Go dans les domaines de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique incluent : l'entraînement et la prédiction en temps réel : tâches de traitement parallèle pour améliorer les performances. Optimisation des hyperparamètres parallèles : explorez différents paramètres simultanément pour accélérer l'entraînement. Informatique distribuée : répartissez facilement les tâches et profitez du cloud ou du cluster.
Les coroutines Go sont des threads légers qui peuvent considérablement améliorer les performances des applications d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML). Voici quelques applications courantes des coroutines dans ces domaines :
package main import ( "fmt" "sync" "github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go" "github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go/op" ) func main() { wg := &sync.WaitGroup{} // 创建一个输入数据集 dataset := tensorflow.NewTensor(float32Tensor) // 并行训练多个模型 for i := 0; i < 4; i++ { wg.Add(1) go func(i int) { defer wg.Done() // 创建一个模型 model, err := tensorflow.NewModel(tensorflow.Options{}) if err != nil { fmt.Println(err) return } defer model.Close() // 添加训练操作 model.WithInput(dataset).WithOperation(op.Abs) // 运行训练 _, err = model.Run(nil) if err != nil { fmt.Println(err) } }(i) } wg.Wait() } var float32Tensor = []float32{1., -2., 3., -4., 5.}
Dans cet exemple, les coroutines Go sont utilisées pour entraîner plusieurs modèles de réseaux de neurones en parallèle. Il permet d'obtenir des gains d'efficacité significatifs en répartissant chaque tâche de formation de modèle dans sa propre coroutine.
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