AI & GPU
Hogyan válasszuk ki könnyedén a legjobb GPU-t AI munkaterhelésekhez

Hogyan válasszuk ki könnyedén a legjobb GPU-t AI munkaterhelésekhez

I. Bevezetés az AI-hez használt GPU-khoz

A. GPU-k jelentősége a mélytanulásban

A Graphics Processing Units (GPU-k) kiemelt fontossággal bírnak a mélytanulás és mesterséges intelligencia (AI) területén. A GPU-k magas szintű párhuzamos architektúrája, melyet eredetileg hatékony grafikakigépéssel terveztek, kiválóan alkalmasnak bizonyult a mélytanuláshoz kapcsolódó számítási igényes feladatokhoz, mint például mátrixműveletek, konvolúciók és egyéb tenzor-alapú számítások.

A hagyományos Central Processing Units (CPU-k) -kal összehasonlítva, a GPU-k sokkal gyorsabban képesek elvégezni ezeket a műveleteket, amely jelentős fejlesztéseket eredményez a mélytanulási modellek képzésében és következtetéseiben. Ez a gyorsítás elengedhetetlen a bonyolultabb modellek fejlesztéséhez, a nagy adatkészletek felfedezéséhez, valamint az AI rendszerek valós idejű alkalmazásainak telepítéséhez.

B. GPU előnyei a CPU-val szemben az AI/ML feladatokban

A GPU-k a következő fő előnyöket kínálják a CPU-kkal szemben az AI és gépi tanulás (ML) feladatokban:

  1. Párhuzamos feldolgozási képességek: A GPU-k rendelkeznek egy tömegesen párhuzamos architektúrával, amely több ezer kisebb, hatékonyabb magból áll a CPU-kban található kevesebb, erősebb magokhoz képest. Ez a párhuzamos feldolgozási képesség lehetővé teszi a GPU-knak a mélytanulásban szükséges erősen párhuzamosítható számítások kiváló teljesítését, mint például a mátrixszorzások és a konvolúciók.

  2. Nagyobb memóriabeszállítás: A GPU-k felszereltek a Graphics Random Access Memory (VRAM) nevű speciális nagy sebességű memóriával, amely jelentősen nagyobb memóriabeszállítást biztosít a CPU-k által használt rendszermemóriával szemben. Ez a javított memóriaelérés alapvető fontosságú a mélytanulási munkaterhelésekben részt vevő nagy adatmennyiségekhez és köztes eredményekhez.

  3. Tenzió műveletek gyorsítása: A modern GPU-k, például a NVIDIA Tensor Core-i és az AMD Matrix Core-i, speciális hardveregységekkel rendelkeznek, amelyek képesek felgyorsítani a mélytanulási algoritmusokban alapvetően fontos tenzor alapú műveleteket. Ez a hardver szintű optimalizáció nagyságrendekkel javíthatja ezeknek a típusú számításoknak a teljesítményét.

  4. Energiahatékonyság: A GPU-k párhuzamos architektúrájuk és speciális hardvereik miatt gyakran képesek jobb teljesítményt nyújtani watt/hatt arányban a CPU-khoz képest az AI/ML feladatokban. Ez különösen előnyös a teljesítményt korlátozott környezetekben, például perifériás eszközökben és beágyazott rendszerekben.

  5. Ökoszisztéma és szoftvertámogatás: A mélytanulás és AI közösségek által végzett GPU-beszámított számítási optimalizáció és integráció elengedhetetlen részévé vált a keretrendszereknek és könyvtáraiknak, mint például a TensorFlow, a PyTorch és a CUDA. Ez a nyújthatja további előnyeit a GPU-k használatának ezekben a munkaterhelésekben.

Ezek az előnyök nélkülözhetetlenné tették a GPU-kat a mélytanulás területén, lehetővé téve a kutatóknak és fejlesztőknek nagyobb és összetettebb modellek képzését, a fejlett AI alkalmazások fejlesztésének gyorsítását és javított teljesítménnyel és hatékonysággal való telepítésüket a valódi világ alkalmazásaiban.

II. A GPU-architektúra megértése

A. A GPU alkatrészei és szerepük

1. Grafikus feldolgozó egység (GPU)

A GPU a grafikus kártya központi alkotóeleme, amely felelős a grafikus és számítási feladatok párhuzamos feldolgozásáért. Egy nagy számú kisebb, hatékonyabb magból áll, amelyek egyszerre több folyamatot képesek végrehajtani, lehetővé téve a GPU-nak a mélytanulásban szükséges erősen párhuzamosítható számítások kiváló teljesítését.

2. Memória (VRAM)

A GPU-k speciális nagy sebességű memóriával, a Video Random Access Memory (VRAM) néven vannak felszerelve. Ez a memória optimalizálva van a grafikus és számítási munkaterhelésekre vonatkozó magas sávszélesség-igényekre, jelentősen gyorsabb hozzáférést biztosítva a CPU-k által használt rendszermemóriához képest.

3. Busz-interfész (PCI-E)

A busz-interfész, általában egy Peripheral Component Interconnect Express (PCI-E) aljzat, összeköti a GPU-t az alaplap és a többi számítógépes rendszerrel. A PCI-E busz lehetővé teszi a nagysebességű adatátvitelt a GPU és a CPU, valamint a rendszermemória között.

4. Tápellátás

A GPU-k, különösen a nagyteljesítményű modellek, jelentős mennyiségű energiát igényelnek működésükhöz. A tápellátás, legyen az integrált a grafikus kártyában vagy a rendszer tápellátásával biztosítva, biztosítja a GPU-t és a hozzá tartozó komponenseket a szükséges elektromos energiával.

B. A GPU és a CPU architektúrájának összehasonlítása

1. SIMD (Single Instruction, Multiple Data) vs. MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data)

A CPU-k MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data) architektúrával rendelkeznek, ahol minden mag képes különböző utasításokat különböző adatokon egyidejűleg végrehajtani. Ezzel szemben a GPU-k követik a SIMD (Single Instruction, Multiple Data) modellt, ahol egyetlen utasítás párhuzamosan fut le több adatelemezen.

2. Párhuzamos feldolgozási képességek

A GPU-k SIMD architektúrája, nagy magszámukkal együtt, lehetővé teszi ugyanazoknak a utasításoknak a hatékony párhuzamos feldolgozását több adatelemen keresztül. Ez különösen előnyös a mélytanulásban gyakori típusú műveletekhez, mint például mátrixszorzások és konvolúciók.

3. Memóriahozzáférés és sávszélesség

A GPU-k fő hangsúlyt fektetnek a nagy sávszélességű memória hozzáférésre, a dedikált VRAM-juk jelentősen gyorsabb memóriaáteresztet képes biztosítani, mint amit a CPU-k által használt rendszermemória tesz lehetővé. Ez a memória-architektúra kritikus jelentőségű a mélytanulási munkaterhelések teljesítményében, amelyek gyakran nagy adatmennyiséget igényelnek.

III. GPU specifikációk és metrikák

A. Számítási teljesítmény

1. FLOPS (lebegőpontos műveletek száma másodpercenként)

A FLOPS gyakran használt metrika a GPU nyers számítási teljesítményének mérésére. Ez képviseli a GPU által másodpercenként elvégezhető lebegőpontos műveletek számát, amely fontos tényező a mélytanulási modellek teljesítményében.

2. Tensor FLOPS (AI/ML munkaterhelésekhez)

A standard FLOPS metrika mellett a modern GPU-k gyakran biztosítanak egy specializált "Tensor FLOPS" metrikát is, amely méri a tenzor alapú műveletek teljesítményét, amelyek kulcsfontosságúak az AI és ML munkaterhelésekhez. Ez a metrika tükrözi a speciális hardveregységek, például a NVIDIA Tensor Cores és az AMD Matrix Cores által nyújtott gyorsítást.

B. Memória

1. VRAM kapacitás

Az elérhető VRAM mennyisége a GPU-n fontos szempont, mivel a mélytanulási modellek nagy memóriaigényűek lehetnek a modellparaméterek, aktivációk és köztes eredmények tárolásához a képzés és következtetés során.

2. Memóriasávszélesség

A GPU memóriasávszélessége, mérték egységben GB/s, meghatározza az adatok átviteli sebességét a VRAM és a rendszermemória között. Ez a kritikus tényező a mélytanulási munkaterhelések teljesítményében, amelyek gyakran nagy adatmozgással járnak.

C. Egyéb fontos jellemzők

1. GPU architektúra (pl. NVIDIA Ampere, AMD RDNA)

Az alapvető GPU architektúra, mint például a NVIDIA Ampere vagy az AMD RDNA, jelentős hatással lehet a GPU teljesítményére és képességeire az AI és ML feladatokban. Minden architektúra új hardveres jellemzőket és optimalizációkat vezethet be, amelyek befolyásolhatják a GPU alkalmasságát különböző munkaterhelésekhez.

2. Tensor-csúcsok/Tensor-feldolgozási egységek (TPU-k)

A speciális hardveregységek, mint például a NVIDIA Tensor Core-ok és az AMD Matrix Core-ok, arra szolgálnak, hogy felgyorsítsák a mélytanulási algoritmusokban gyakori tenzor alapú műveleteket. Ezeknek az egységeknek a száma és képessége nagymértékben befolyásolhatja a GPU teljesítményét az AI/ML feladatokban.

3. Energiafogyasztás és hőterhelés (TDP)

A GPU energiafogyasztása és hőterhelése (TDP) fontos tényezők, különösen a energia- és hűtési korlátozásokkal rendelkező alkalmazások esetén, például perifériás eszközökben vagy adatközpontokban. Az energiahatékony GPU-k kulcsfontosságúak lehetnek a korlátozott energia költségvetéssel vagy hűtési lehetőségekkel rendelkező telepítések esetén.

IV. A legjobb GPU-k az AI/mély tanulás számára

A. NVIDIA GPU-k

1. NVIDIA Ampere architektúra (RTX 30 sorozat)

  • RTX 3090, RTX 3080, RTX 3070
  • Tensor Core-ok, ray tracing és DLSS

Az NVIDIA Ampere architektúrát a RTX 30 sorozat GPU-k képviselik, amelyek az NVIDIA fogyasztói és professzionális GPU-jainak legújabb generációját jelentik. Ezek a GPU-k jelentős előrelépéseket kínálnak az AI/ML teljesítményben, továbbfejlesztett Tensor Core-okkal, javított memóriasávszélességgel és támogatással az előrehaladott funkciókhoz, mint például a ray tracing és a DLSS (Deep Learning Super Sampling).

2. NVIDIA Volta architektúra (Titan V, Tesla V100)

  • Fókusz az AI/ML munkaterheléseken
  • Tensor Core-ok a gyorsított mátrixműveletekhez

Az NVIDIA Volta architektúrát a Titan V és a Tesla V100 GPU-k képviselik, amelyeket kifejezetten az AI és ML munkaterhelésekhez terveztek. Ezek a GPU-k vezették be a Tensor Core-okat, amelyek speciális hardvergyorsítást biztosítanak a mélytanulási algoritmusokhoz szükséges mátrixműveletekhez.

3. NVIDIA Turing architektúra (RTX 20 sorozat)

  • RTX 2080 Ti, RTX 2080, RTX 2070
  • Ray tracing és AI-támogatott funkciók

Az NVIDIA Turing architektúrát a RTX 20 sorozat GPU-i képviselik, jelentős fejlesztéseket hozva mind a játékok, mind az AI/ML képességek terén. Ezek a GPU-k bevezették a ray tracing és az AI-támogatott grafikai javításokat, miközben javították a mélytanulási munkaterhek teljesítményét.

B. AMD GPU-k

1. AMD RDNA 2 architektúra (RX 6000 sorozat)

  • RX 6800 XT, RX 6800, RX 6900 XT
  • Versenyképes teljesítmény az AI/ML területén

Az AMD RDNA 2 architektúrája, amely az RX 6000 sorozat GPU-jain működik, lenyűgöző AI és ML teljesítményt nyújt, versenyképes alternatívát kínálva az NVIDIA ajánlataival szemben ezen a területen.

2. AMD Vega architektúra (Radeon Vega 64, Radeon Vega 56)

  • Célpont mind játékokra, mind AI/ML terhelésekhez## A. A AMD Vega architektúra, amit a Radeon Vega 64 és Radeon Vega 56 GPU-k képviselnek, tervezték úgy, hogy egyaránt kielégítse a játék és az AI/ML munkaterhelések igényeit, kiegyensúlyozott megközelítést nyújtva a teljesítmény és a képességek terén.

C. NVIDIA és AMD GPU-k összehasonlítása

1. Teljesítménymérések az AI/ML feladatokhoz

Az NVIDIA és AMD GPU-k összehasonlításakor az AI/ML feladatokhoz fontos figyelembe venni a teljesítményméréseket és a valós felhasználási forgatókönyveket. Mindkét gyártónak megvannak a saját erősségei és gyengeségei, és a választás gyakran függ a Deep Learning munkaterhelés specifikus követelményeitől.

2. Teljesítményhatékonyság és hőkezelési szempontok

A teljesítményhatékonyság és a hőkezelési kérdések kulcsfontosságú tényezők, különösen a data centerekben vagy a peremkészülékeken való használat esetén. Mind az NVIDIA, mind az AMD jelentős előrelépéseket tett az utolsó GPU-architektúrák teljesítményhatékonyságának és hőtulajdonságának javítása terén.

3. Szoftver ökoszisztéma és támogatás

A szoftver ökoszisztéma és a támogatás fontos szempont az NVIDIA és AMD GPU-k közötti választás során. NVIDIA CUDA platformja érettebb és sokkal terjedelmesebb ökoszisztémával rendelkezik, míg az AMD ROCm alternatívává válhat az open-source és cross-platform támogatáshoz.

V. Faktorok, amelyeket figyelembe kell venni egy GPU kiválasztásakor az AI-hoz

A. Cél-teljesítmény és alkalmazás

1. Kép/video feldolgozás

2. Természetes nyelvfeldolgozás (NLP)

3. Megtorpanásokkal tanulás (Reinforcement Learning)

4. Generatív modellezések (GAN-ek, VAE-k)

Az GPU választását a konkrét munkaterhelés és alkalmazási követelmények határozzák meg. A különböző Deep Learning feladatok különböző GPU-architektúrák egyedi képességeiből és optimalizációiból profitálhatnak.

B. Teljesítménykövetelmények

1. Inferencia sebesség

2. Tanítási sebesség

A fókusz figyelembe vételével, hogy gyors inferencia vagy hatékony tanulás legyen a cél, a GPU választását az adott felhasználási eset teljesítménykövetelményeihez kell igazítani.

C. Teljesítmény és hőmérsékleti korlátok

1. Data center vs. perem/beágyazott eszközök

2. Hűtési megoldások

Az energiafogyasztás és a hőkezelési kérdések kulcsfontosságúak, különösen az olyan korlátozott környezetekben való telepítések esetén, mint a data centerek vagy a peremkészülékek. A GPU választásának összhangban kell lennie az elérhető energiahatárral és a hűtési képességekkel.

D. Szoftver és ökoszisztéma támogatás

1. CUDA kontra ROCm (AMD)

2. Deep learning keretrendszerek (TensorFlow, PyTorch, stb.)

3. Előre betanított modellek és átviteli tanulás

A szoftver ökoszisztéma, ideértve a CUDA vagy ROCm támogatás elérhetőségét, valamint a népszerű Deep Learning keretrendszerekkel való integrációt és az előre betanított modellekhez való hozzáférést, jelentős hatással lehet az AI/ML alkalmazások fejlesztésére és telepítésére.

Konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek)

A konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek) olyan mély tanulási architektúrák, amelyek különösen jól alkalmasak képadatok feldolgozására és elemzésére. A hagyományos neurális hálózatokkal szemben, amelyek lapos, egydimenziós bemeneteken dolgoznak, a CNN-ek arra vannak tervezve, hogy kihasználják a képek térbeli és helyi kapcsolatait.

A CNN architektúra kulcsfontosságú elemei:

  1. Konvolúciós rétegek: Ezek a rétegek alkalmaznak egy tanulható szűrőkészletet (vagy magokat) a bemeneti képre, fontos jellemzőket és mintákat kinyerve. A szűrőket convolválják a bemenet szélessége és magassága mentén, aminek eredményeként képteret kapunk, amelyben rögzítve vannak az adatok térbeli kapcsolatai.

  2. Poolozási rétegek: Ezek a rétegek lecsökkentik a jellemzőterek térbeli dimenzióit, miközben megőrzik a legfontosabb jellemzőket. Ez segít csökkenteni a paraméterek számát és a modell számítási komplexitását.

  3. Teljesen kapcsolt rétegek: Ezek a rétegek hasonlóak a hagyományos neurális hálózatok rejtett rétegeihez, és az extrahált jellemzők alapján végső jóslatokat vagy osztályozásokat hoznak.

Íme egy egyszerű CNN modell létrehozásának példája a TensorFlow és Keras könyvtárak segítségével:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# Definiálja a CNN modellt
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# Összeállítja a modellt
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

Ebben a példában egy CNN modellt definiálunk három konvolúciós réteggel, mindegyiket egy max-pooling réteg követi. A végső rétegek magukban foglalnak egy lapos réteget és két teljesen kapcsolt réteget: az egyik 64 egységgel és ReLU aktivációval, a másik pedig 10 egységgel és softmax aktivációval (10-osztályos osztályozási problémához).

Ezután összeállítjuk a modellt az Adam optimalizátorral és a bináris keresztentrópia-veszteségfüggvénnyel, ami gyakran használatos a többosztályos osztályozási feladatokhoz.

Rekurzív neurális hálózatok (RNN-ek)

A rekurzív neurális hálózatok (RNN-ek) olyan mély tanulási architektúrák, amelyek jól alkalmazhatók sorrendi adatok, például szöveg, beszéd vagy idősorok feldolgozására. Míg a feedforward neurális hálózatok függetlenül dolgozzák fel a bemeneteket, az RNN-ek képesek "memóriát" tartani a korábbi bemenetekről, lehetővé téve az időbeli függőségek felfedezését az adatokban.

Az RNN architektúra kulcsfontosságú elemei:

  1. Rekurzív rétegek: Ezek a rétegek feldolgozzák a bemeneti sorozatot egy elemenként, egy rejtett állapottal, amely az egyik időlépésről a következőre kerül továbbításra. Ennek segítségével a modell képes tanulni a sorozatokban található mintákat és függőségeket.

  2. Aktivációs függvények: Az RNN-ek általában tanh vagy ReLU típusú aktivációs függvényeket használnak, hogy nem-linearitást hozzanak be és irányítsák az információ áramlását a hálózaton keresztül.

  3. Kimeneti rétegek: Az RNN modell végső rétegei a megtanult reprezentációk alapján történő kívánt jóslatokat vagy kimeneteket készítenek.

Íme egy egyszerű RNN modell építésének példája a TensorFlow és Keras segítségével:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Dense
 
# Definiálja az RNN modellt
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(64, input_shape=(None, 10)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Összeállítja a modellt
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Ebben a példában egy RNN modellt definiálunk egyetlen SimpleRNN réteggel, 64 egységgel. A bemeneti forma (None, 10). Ez azt jelenti, hogy a modell tetszőleges hosszúságú sorozatot elfogad, ahol minden bemeneti elemnek 10 jegye van.

A végső réteg egy sűrű réteg egyetlen egységgel és sigmoid aktivációval, amelyet bináris osztályozási feladathoz használhatunk.

Ezután összeállítjuk a modellt az Adam optimalizátorral és a bináris keresztentrópia-veszteségfüggvénnyel, amely gyakran használatos bináris osztályozási problémákban.

Hosszú rövid távú memória (LSTM) és Gated Recurrent Unit (GRU)

Bár az egyszerű RNN-ek hatékonyak lehetnek néhány feladatra, nehézségeket okozhatnak például a lecsengő vagy felfelé irányuló gradiensek, ami nehézkessé teszi a hatékony képzésüket. Ezen nehézségek kezelésére fejlettebb RNN architektúrák kerültek kidolgozásra, mint például a Hosszú Rövid Távú Memória (LSTM) vagy a Gated Recurrent Unit (GRU).

A Hosszú Rövid Távú Memória (LSTM) egy olyan RNN fajta, amely a bonyolultabb cellastruktúrát használja a hosszú távú függőségek jobb megértéséhez. Az LSTM-k kapukat használnak, amelyek irányítják az információ áramlását a sejtkönyvbe és kifelé, lehetővé téve a modell számára, hogy szelektíven emlékezzen és felejtjen meg szükség szerint.

Az Gated Recurrent Unit (GRU) egy hasonló, fejlettebb RNN típus, amely szintén kapugombokat használ az információáramlás ellenőrzéséhez. A GRU-k egyszerűbb szerkezettel rendelkeznek, kevesebb paraméterrel, ami lehetővé teszi gyorsabb képzésüket és kevésbé valószínű túltanulást.

A következő példa bemutatja, hogyan lehet építeni egy LSTM modellt a TensorFlow és a Keras segítségével:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
 
# Definiálja az LSTM modellt
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(None, 10)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Összeállítja a modellt
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Ebben a példában egy LSTM modellt definiálunk 64 egységgel. A bemeneti forma (None, 10). Ez azt jelenti, hogy a modell tetszőleges hosszúságú sorozatot fogad el, ahol minden bemeneti elemnek 10 jegye van.

A végső réteg egy sűrű réteg egyetlen egységgel és sigmoid aktivációval, amelyet bináris osztályozási feladathoz használhatunk.

Ezután összeállítjuk a modellt az Adam optimalizátorral és a bináris keresztentrópia-veszteségfüggvénnyel, hasonlóan az RNN példához.

Átviteli tanulás

Az átviteli tanulás egy erős technika a mély tanulásban, amely az előre betanított modellt használja kiindulópontként egy új feladathoz, a saját modell nulláról történő képzése helyett. Ez különösen hasznos lehet, ha korlátozott mennyiségű adat áll rendelkezésre a specifikus problémához, mivel lehetővé teszi, hogy felhasználjuk az előre betanított modell által megtanult jellemzőket és reprezentációkat.

Az egyik gyakori megközelítés az átviteli tanuláshoz az, hogy az előre betanított modellt jellemzőképzőként használjuk, ahol eltávolítjük az utolsó osztályozási réteget, és a korábbi rétegek aktivációit használjuk bejövőnek egy új modellhez. Ennek az új modellnek az lehetőség van tanításra a specifikus feladatra, gyakran kisebb adatkészlettel és kevesebb képzési iterációval.

Az alábbi példa bemutatja, hogyan lehet az átviteli tanulást alkalmazni egy előre betanított VGG16 modellel az képalapú osztályozáshoz:

from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.models import Model
 
# Betöltjük a előre betanított VGG16 modellt (a felső réteg nélkül)
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
 
# Az alapmodell rétegeit befagyasztjuk
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False
 
# Új rétegek hozzáadása az alapmodellhez
x = base_model.output
x = Flatten()(x)
x = Dense(128, activation='relu')(x)
x = Dense(10, activation='softmax')(x)
 
# Meghatározzuk a végső modellt
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=x)
 
# Modell összeállítása
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Ebben a példában először betöltjük a előre betanított VGG16 modellt, kihagyva a végső osztályozási réteget. Ezután befagyasztjuk az alapmodell rétegeit, vagyis a súlyok nem fognak frissülni a tanítás során.

Következő lépésként új rétegeket adunk hozzá az alapmodellhez, beleértve egy lapító réteget, egy sűrű réteget 128 egységgel és ReLU aktivációval, valamint egy végső sűrű réteget 10 egységgel és softmax aktivációval (egy 10 osztályos osztályozási feladathoz).

Végül a végső modellt azzal definiáljuk, hogy az alapmodell bementét összekötjük az új rétegekkel, és összeállítjuk a modellt az Adam optimalizálóval és a kategórikus keresztentrópia veszteségfüggvénnyel.

Ez a megközelítés lehetővé teszi számunkra, hogy kihasználjuk a előre betanított VGG16 modell által tanult jellemeket és reprezentációkat, melyet egy nagy adathalmazon (ImageNet) tanítottak, és finomhangoljuk a modellt egy kisebb adathalmazon a specifikus osztályozási feladatunk számára.

Következtetés

Ebben a tutorialban számos fontos mély tanulási architektúrát és technikát vizsgáltunk, beleértve a Konvolúciós Neurális Hálózatokat (CNN-ek), a Rekurzív Neurális Hálózatokat (RNN-ek), a Hosszú Rövidtávú Memóriát (LSTM), a Kapunyitogató Rekurzív Egységeket (GRU-k), valamint a Transzfer Tanulást.

A CNN-ek kiválóan alkalmasak képi adatok feldolgozására és elemzésére, köszönhetően a képek térbeli és lokális kapcsolatait képesek megfogni. A RNN-ek viszont olyan idősorozatokra vagy szöveges adatokra lettek tervezve, amikor előző bemenetek "memóriáját" megőrzik.

A basic RNN-ek által felmerülő kihívásokra fejlesztettek ki továbbfejlett architektúrákat, mint például az LSTM-ek és a GRU-k, melyek kapukat használnak az információáramlás jobb irányításához és hosszú távú függőségek megragadásához.

Végül belemélyedtünk a transzfer tanulás fogalmába, amely lehetővé teszi számunkra a már betanított modellek által megtanult jellemzők és reprezentációk használatát új feladatok megoldására, még akkor is, ha korlátozott mennyiségű adattal rendelkezünk.

Ahogy folytatod mély tanulási utadat, arra biztatlak, hogy kísérletezz ezekkel a technikákkal, fedezd fel különböző architektúrákat és alkalmazásokat, és folyamatosan bővítsd a tudásodat. A mély tanulás területe gyorsan fejlődik, és rengeteg lehetőség nyílik arra, hogy megmérettessük, mi lehetséges.

Hogyan érthetőek meg könnyen az AI grafikus kártyák kezdők számáraHogyan válasszuk ki a legjobb NVIDIA GPU-t mély tanuláshoz