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Le problème d'évolutivité des modèles d'apprentissage automatique nécessite des exemples de code spécifiques
Résumé :
Avec l'échelle croissante des données et la complexité croissante des besoins des entreprises, les modèles d'apprentissage automatique traditionnels sont souvent incapables de répondre aux besoins de données à grande échelle traitement et réponse rapide aux demandes. Par conséquent, la manière d’améliorer l’évolutivité des modèles d’apprentissage automatique est devenue une direction de recherche importante. Cet article présentera le problème d'évolutivité des modèles d'apprentissage automatique et donnera des exemples de code spécifiques.
import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers # 定义一个分布式的数据集 strategy = tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy() # 创建模型 model = keras.Sequential([ layers.Dense(64, activation='relu'), layers.Dense(64, activation='relu'), layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) # 使用分布式计算进行训练 with strategy.scope(): model.fit(train_dataset, epochs=10, validation_data=val_dataset)
Les exemples de code ci-dessus utilisent le cadre informatique distribué de TensorFlow pour entraîner le modèle. En distribuant les données d'entraînement à plusieurs nœuds informatiques pour le calcul, la vitesse d'entraînement peut être considérablement améliorée.
import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers # 创建模型 model = keras.Sequential([ layers.Dense(64, activation='relu'), layers.Dense(64, activation='relu'), layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(train_dataset, epochs=10, validation_data=val_dataset) # 剪枝模型 pruned_model = tfmot.sparsity.keras.prune_low_magnitude(model) # 推理模型 pruned_model.predict(test_dataset)
L'exemple de code ci-dessus utilise la méthode d'élagage de TensorFlow Model Optimization Toolkit pour réduire le nombre de paramètres et la quantité de calcul du modèle. Effectuer une inférence via le modèle élagué peut considérablement améliorer la vitesse de réponse du modèle.
Conclusion :
Cet article présente le problème d'évolutivité des modèles d'apprentissage automatique à travers des exemples de code spécifiques, et donne des exemples de code sous deux aspects : le calcul distribué et la compression de modèles. L'amélioration de l'évolutivité des modèles d'apprentissage automatique est d'une grande importance pour gérer des données à grande échelle et des scénarios à forte concurrence. J'espère que le contenu de cet article sera utile aux lecteurs.
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