TensorFlow میں ایجر ایگزیکیوشن ایک ایسا موڈ ہے جو مشین لرننگ ماڈلز کی زیادہ بدیہی اور انٹرایکٹو ترقی کی اجازت دیتا ہے۔ ماڈل کی ترقی کے پروٹو ٹائپنگ اور ڈیبگنگ کے مراحل کے دوران یہ خاص طور پر فائدہ مند ہے۔ TensorFlow میں، ایگزیکیوشن ٹھوس اقدار کی واپسی کے لیے فوری طور پر کارروائیوں کو انجام دینے کا ایک طریقہ ہے، جیسا کہ روایتی گراف پر مبنی عمل کے برخلاف، جہاں آپریشنز کو حسابی گراف میں شامل کیا جاتا ہے اور بعد میں انجام دیا جاتا ہے۔
بے تابی سے عملدرآمد TensorFlow کی تقسیم شدہ فعالیت کو نہیں روکتا۔ TensorFlow کو متعدد ڈیوائسز اور سرورز پر تقسیم شدہ کمپیوٹنگ کو سپورٹ کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، اور یہ فعالیت اب بھی اس وقت بھی دستیاب ہے جب بے تاب عمل درآمد کا استعمال کریں۔ درحقیقت، TensorFlow کی تقسیم کی حکمت عملیوں کو متعدد آلات یا سرورز پر ماڈلز کی تربیت کے لیے بے تاب طریقے سے عمل درآمد کے ساتھ مربوط کیا جا سکتا ہے۔
ڈسٹری بیوٹڈ ٹینسر فلو کے ساتھ ایگزر موڈ میں کام کرتے وقت، آپ ایک مشین پر متعدد GPUs کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنے کے لیے `tf.distribute.MirroredStrategy` یا متعدد مشینوں میں ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے `tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy` جیسی حکمت عملی استعمال کر سکتے ہیں۔ یہ تقسیم کی حکمت عملی تقسیم شدہ کمپیوٹنگ کی پیچیدگیوں کو سنبھالتی ہے، جیسے آلات کے درمیان مواصلت، میلان کی ہم آہنگی، اور نتائج کی جمع۔
مثال کے طور پر، اگر آپ کے پاس ایک ایسا ماڈل ہے جسے آپ ایک سے زیادہ GPUs پر تربیت دینا چاہتے ہیں، تو آپ ایک `MirroredStrategy` آبجیکٹ بنا سکتے ہیں اور پھر اس حکمت عملی کے دائرہ کار میں اپنا ٹریننگ لوپ چلا سکتے ہیں۔ یہ دستیاب GPUs میں حساب کو خود بخود تقسیم کر دے گا اور ماڈل پیرامیٹرز کو اپ ڈیٹ کرنے کے لیے گریڈینٹ کو جمع کر دے گا۔
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)
اس مثال میں، 'MirroredStrategy' کا استعمال ٹریننگ کے لیے متعدد GPUs میں ماڈل کو تقسیم کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ `strategy.scope()` سیاق و سباق کا مینیجر اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ماڈل کو ہر GPU پر نقل کیا گیا ہے، اور ماڈل کے پیرامیٹرز کو اپ ڈیٹ کرنے سے پہلے گریڈیئنٹس کو جمع کیا گیا ہے۔
TensorFlow میں بے تابی سے عملدرآمد فریم ورک کی تقسیم شدہ فعالیت میں رکاوٹ نہیں بنتا۔ اس کے بجائے، یہ مشین لرننگ ماڈلز کو تیار کرنے کا ایک زیادہ انٹرایکٹو اور بدیہی طریقہ فراہم کرتا ہے جبکہ اب بھی متعدد آلات یا سرورز میں موثر تقسیم شدہ تربیت کی اجازت دیتا ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات مشین لرننگ میں ترقی:
- جب ایک کرنل کو ڈیٹا کے ساتھ فورک کیا جاتا ہے اور اصل پرائیویٹ ہوتا ہے، تو کیا فورکڈ پبلک ہو سکتا ہے اور اگر ایسا ہے تو رازداری کی خلاف ورزی نہیں ہے؟
- مشین لرننگ میں بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرنے میں کیا حدود ہیں؟
- کیا مشین لرننگ کچھ ڈائیلاگک معاونت کر سکتی ہے؟
- TensorFlow کھیل کا میدان کیا ہے؟
- کیا گوگل کلاؤڈ سلوشنز کو بڑے ڈیٹا کے ساتھ ایم ایل ماڈل کی زیادہ موثر تربیت کے لیے اسٹوریج سے کمپیوٹنگ کو ڈیکپل کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
- کیا Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ماڈل کی ٹریننگ ختم ہونے کے بعد خودکار وسائل کے حصول اور کنفیگریشن اور ریسورس شٹ ڈاؤن کو ہینڈل کرنے کی پیشکش کرتا ہے؟
- کیا بغیر کسی ہچکی کے بڑے ڈیٹا سیٹس پر مشین لرننگ ماڈلز کو تربیت دینا ممکن ہے؟
- CMLE استعمال کرتے وقت، کیا ورژن بنانے کے لیے برآمد شدہ ماڈل کا ذریعہ بتانا ضروری ہے؟
- کیا CMLE گوگل کلاؤڈ اسٹوریج ڈیٹا سے پڑھ سکتا ہے اور اندازہ لگانے کے لیے ایک مخصوص تربیت یافتہ ماڈل استعمال کر سکتا ہے؟
- کیا Tensorflow کو ڈیپ نیورل نیٹ ورکس (DNNs) کی تربیت اور انفرنس کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
ایڈوانسنگ ان مشین لرننگ میں مزید سوالات اور جوابات دیکھیں