Go と Goroutines を使用して効率的な同時機械学習トレーニング システムを実装する
まず、入力サンプルと対応するラベルを受け取り、モデルの勾配と損失の値を返す一般的なトレーニング関数を定義する必要があります。次に、Goroutine を使用してこの関数を同時に実行し、各 Goroutine がサブタスクを担当します。同時に、Go 言語によって提供されるチャネルを使用して、各サブタスクの結果を収集できます。
以下は、Go と Goroutines を使用してトレーニング サンプルの勾配と損失の値を同時に計算する方法を示す簡単なサンプル コードです。
package main import ( "fmt" "math" ) // 训练函数 func train(sample float64, label float64, result chan float64) { gradient := sample // 计算梯度 loss := math.Pow(sample-label, 2) // 计算损失值 result <- gradient // 发送梯度到通道 result <- loss // 发送损失值到通道 } func main() { numSamples := 1000 // 样本数量 result := make(chan float64, 2*numSamples) // 结果通道 // 使用Goroutines并发地计算训练样本的梯度和损失值 for i := 0; i < numSamples; i++ { go train(float64(i), float64(i), result) } // 接收并打印每个训练样本的结果 for i := 0; i < numSamples; i++ { gradient := <-result // 接收梯度 loss := <-result // 接收损失值 fmt.Printf("Sample %d: gradient = %f, loss = %f ", i, gradient, loss) } }
上記のコードを実行して、1000 個のトレーニング サンプルの勾配と損失の値を同時に計算します。ゴルーチンの並列計算により、メインスレッドをブロックすることなく計算速度を大幅に向上させることができます。
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