AI & GPU
Hogyan értsük meg a GPU ütemezést könnyen és gyorsan

Hogyan értsük meg a GPU ütemezést könnyen és gyorsan

Bevezetés a GPU ütemezéshez

I. Bevezetés a GPU ütemezéshez

A. A GPU ütemezés fontossága a mély tanulásban

A GPU ütemezés döntő szerepet játszik a mély tanulásban, mivel meghatározza a GPU számítási erőforrásainak felhasználását a mély tanulási modellek teljesítményének optimalizálása érdekében. Hatékony GPU ütemezés nagyban javíthatja a mély tanulási munkaterhelés teljesítményét, áteresztőképességét, késleltetését és energiahatékonyságát, ezért kritikus komponens a mély tanulási rendszerek tervezésében és bevezetésében.

B. Áttekintés a GPU architektúráról és a párhuzamos feldolgozásról

A GPU-k nagy számítási maggal rendelkező, nagymértékben párhuzamos számításra tervezett eszközök, amelyek egyszerre több feladatot képesek végrehajtani. Ez a párhuzamos feldolgozási képesség különösen alkalmas a mély tanulási algoritmusok központi mátrix műveleteire és tenzorképzéseire. Az alapvető GPU architektúra és a párhuzamos feldolgozás elveinek megértése elengedhetetlen a hatékony GPU ütemezéshez a mély tanulásban.

II. A GPU ütemezés értése

A. A GPU ütemezés elvei

1. Feladatelosztás

A GPU ütemezésnek hatékonyan kell elosztania a munkaterhelést a rendelkezésre álló GPU erőforrások között, biztosítva, hogy az összes számítási mag hatékonyan legyen kihasználva, és hogy az általános rendszer teljesítménye optimalizálódjon.

2. Erőforrásallokáció

A GPU ütemezés magában foglalja a GPU erőforrások, például a memória, regiszterek és számítási egységek, kiosztását a GPU-on futó különböző feladatokhoz és folyamatokhoz. Az erőforrások hatékony kiosztása alapvető fontosságú a GPU kihasználásának maximalizálása és az erőforrás-konfliktusok előfordulásának minimalizálása szempontjából.

3. Késleltetés optimalizálása

A GPU ütemezés célja a mély tanulási munkaterhelések késleltetésének minimalizálása, biztosítva, hogy a feladatok az előírt időkorlátok között legyenek befejezve, és hogy az általános rendszer reagálóképessége megőrizve legyen.

B. A GPU ütemezés típusai

1. Statikus ütemezés

A statikus ütemezési algoritmusok az effektív végrehajtás előtt ütemezési döntéseket hoznak a feladatok ismert vagy becsült jellemzői és erőforrási követelményei alapján. Ezeket az algoritmusokat általában offline vagy előre meghatározott munkaterhelések esetén használják.

2. Dinamikus ütemezés

A dinamikus ütemezési algoritmusok az ütemezési döntéseket futási időben hozzák meg, alkalmazkodva a változó munkaterheléshez és az erőforrások elérhetőségéhez. Ezeket az algoritmusokat jobban használhatók az előre nem látható vagy nagyon változó mély tanulási munkaterhelésekre.

3. Hibrid ütemezés

A hibrid ütemezési megközelítések kombinálják a statikus és dinamikus ütemezés elemeit, kihasználva mindkettő előnyét a teljes körű és rugalmas ütemezési megoldás biztosításához a mély tanulási munkaterhelések számára.

III. A statikus GPU ütemezés

A. Offline ütemezés

1. Feladat prioritizálása

Az offline ütemezés során a feladatokat a határidős követelmények, az erőforrásigények vagy a feladat fontossága alapján prioritizálják az összes mély tanulási munkafolyamatban.

2. Erőforrásallokáció

Az offline ütemezési algoritmusok a GPU erőforrásokat a feladatok erőforrásigényei és a rendelkezésre álló GPU kapacitás alapján allokálják, biztosítva, hogy a feladatok erőforrás-összeütközés nélkül futtathatók legyenek.

3. Terheléselosztás

Az offline ütemezési algoritmusok célja a munkaterhelés egyensúlyának biztosítása a rendelkezésre álló GPU erőforrások között, biztosítva, hogy az összes számítási mag hatékonyan legyen kihasználva, és hogy az általános rendszer teljesítménye optimalizálódjon.

B. Heurisztikára épülő ütemezés

1. Fajlagos algoritmusok

A fajlagos algoritmusok olyan heurisztikára épülő ütemezési algoritmusok osztálya, amelyek minden lépésnél helyi optimális választásokat hoznak a globális optimum megtalálása érdekében. Ezeket az algoritmusokat gyakran használják a statikus GPU ütemezésben egyszerűségük és számítási hatékonyságuk miatt.

def greedy_gpu_scheduler(tasks, gpu_resources):
    """
    „Greedy” algoritmus alapú GPU ütemezési algoritmus.
    
    Args:
        tasks (list): Ütemezendő feladatok listája.
        gpu_resources (dict): Elérhető GPU erőforrások szótára.
    
    Returns:
        dict: Feladatok és a GPU erőforrások hozzárendelése.
    """
    ütemezés = {}
    for feladat in tasks:
        legjobb_gpu = None
        min_kihasználás = float('inf')
        for gpu, erőforrások in gpu_resources.items():
            if erőforrások['memória'] >= feladat['memória'] and \
               erőforrások['számítás'] >= feladat['számítás']:
                kihasználás = (erőforrások['memória'] - feladat['memória']) / erőforrások['memória'] + \
                              (erőforrások['számítás'] - feladat['számítás']) / erőforrások['számítás']
                if kihasználás < min_kihasználás:
                    legjobb_gpu = gpu
                    min_kihasználás = kihasználás
        if legjobb_gpu is not None:
            ütemezés[feladat] = legjobb_gpu
            gpu_resources[legjobb_gpu]['memória'] -= feladat['memória']
            gpu_resources[legjobb_gpu]['számítás'] -= feladat['számítás']
        else:
            raise ValueError(f"Nem lehet ütemezni a következő feladatot: {feladat}")
    return ütemezés

2. Genetikus algoritmusok

A genetikus algoritmusok olyan heurisztikára épülő ütemezési algoritmusok osztálya, amelyek a természetes kiválasztódás és evolúció folyamatából merített inspirációt. Ezek az algoritmusok jól alkalmazhatók bonyolult optimalizációs feladatok megoldására, többek között a statikus GPU ütemezésre is.

3. Szimulált lehűtés

A szimulált lehűtés heurisztika alapú optimalizációs algoritmus, amely a fémek hőkezelésének fizikai folyamatát utánozza. Ezt az algoritmust alkalmazhatjuk a statikus GPU ütemezési problémákra, ahol a megoldástartományt kutatja és fokozatosan közeledik a közel optimális ütemezéshez.

C. Matematikai optimalizációs megközelítések

1. Lineáris programozás

A lineáris programozás egy matematikai optimalizációs technika, amelyet statikus GPU ütemezéshez lehet használni, ahol a cél az optimális GPU erőforrásokhoz való feladatok kiosztásának megtalálása a lineáris korlátok halmazának teljesítése mellett.

import numpy as np
from scipy.optimize import linprog
 
def linear_programming_gpu_scheduler(tasks, gpu_resources):
    """
    Lineáris programozáson alapuló GPU ütemezési algoritmus.
    
    Args:
        tasks (list): Ütemezendő feladatok listája.
        gpu_resources (dict): Elérhető GPU erőforrások szótára.
    
    Returns:
        dict: Feladatok és a GPU erőforrások hozzárendelése.
    """
    feladatok_száma = len(tasks)
    gpu-k_száma = len(gpu_resources)
    
    # Az objektív függvény együtthatóinak meghatározása
    c = np.ones(feladatok_száma * gpu-k_száma)
    
    # A kényszermátrix meghatározása
    A_eq = np.zeros((feladatok_száma + gpu-k_száma, feladatok_száma * gpu-k_száma))
    b_eq = np.zeros(feladatok_száma + gpu-k_száma)
    
    # Feladat-kényszerek
    for i in range(feladatok_száma):
        A_eq[i, i * gpu-k_száma:(i + 1) * gpu-k_száma] = 1
        b_eq[i] = 1
    
    # GPU erőforrás-kényszerek
    for j in range(gpu-k_száma):
        A_eq[feladatok_száma + j, j::gpu-k_száma] = [feladat['memória'] for feladat in tasks]
        A_eq[feladatok_száma + j, j::gpu-k_száma] += [feladat['számítás'] for feladat in tasks]
        b_eq[feladatok_száma + j] = gpu_resources[j]['memória'] + gpu_resources[j]['számítás']
    
    # A lineáris programozási probléma megoldása
    x = linprog(c, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq)
    
    # A feladat-GPU hozzárendelés kinyerése
    ütemezés = {}
    for i in range(feladatok_száma):
        for j in range(gpu-k_száma):
            if x.x[i * gpu-k_száma + j] > 0:
                ütemezés[feladatok[i]] = list(gpu_resources.keys())[j]
    
    return ütemezés

2. Egész programozás

Az egész programozás egy matematikai optimalizációs technika, amelyet statikus GPU ütemezéshez lehet használni, ahol a cél az optimális GPU erőforrásokhoz való feladatok kiosztásának megtalálása egy adott egész kényszerek halmazának teljesítése mellett.

3. Konvex optimalizáció

A konvex optimalizáció olyan matematikai optimalizációs technikák osztálya, amelyeket statikus GPU ütemezéshez lehet használni, ahol a cél az optimális GPU erőforrásokhoz való feladatok kiosztásának megtalálása, és a célfüggvény és a kényszerek konvexitásának biztosítása.

IV. Dinamikus GPU ütemezés

A. Online ütemezés

1. Valós idejű munkaterheléskezelés

A dinamikus GPU ütemezési algoritmusoknak képesnek kell lenniük kezelni a munkaterhelés valós idejű változásait, például az új feladatok érkezését vagy a meglévő feladatok befejeződését, és ezeket megfelelően alkalmazni az ütemezési döntéseket.

2. Adattartalék-figyelő erőforrásallokáció

A dinamikus GPU ütemezési algoritmusoknak lehetőségük kell adniuk a GPU erőforrások dinamikus allokálására a feladatoknak, a terhelés és az erőforrások elérhetőségét idővel változtatva.

3. Megszakítási és migrációs funkciók

A dinamikus GPU ütemezési algoritmusoknak támogatniuk kell a feladatok megszakítását és migrációját olyan esetekben, amikor a feladatot átmenetileg felfüggesztik és később másik GPU erőforrásra történő folytatásra viszik, hogy alkalmazkodjanak a munkaterhelés változásához.

B. Erősítő tanuláson alapuló ütemezés

1. Markov-döntési folyamatok

Az erősítő tanuláson alapuló GPU ütemezési algoritmusok Markov-döntési folyamatokként megfogalmazhatók, ahol az ütemező a rendszer jelenlegi állapotát és az elvárt jövőbeli jutalomtól függően hoz döntéseket.

import gym
import numpy as np
from stable_baselines3 import PPO
 
class GPUSchedulingEnv(gym.Env):
    """
    GPU ütemezését szimuláló Reinforcement Learning alapú Gym környezet.
    """
    def __init__(self, tasks, gpu_resources):
        self.tasks = tasks
        self.gpu_resources = gpu_resources
        self.action_space = gym.spaces.Discrete(len(self.gpu_resources))
        self.observation_space = gym.spaces.Box(low=0, high=1, shape=(len(self.tasks) + len(self.gpu_resources),))
    
    def reset(self):
        self.task_queue = self.tasks.copy()
        self.gpu_utilization = [0.0] * len(self.gpu_resources)
        return self._get_observation()
    
    def step(self, action):
        # A jelenlegi feladat hozzárendelése a kiválasztott GPU-hoz
        feladat = self.task_queue.pop(0)
        gpu = list(self.gpu_resources.keys())[action]
        self.gpu_utilization[action] += task['memory'] + task['compute']
        
        # Számítsa ki a jutalmat a jelenlegi állapot alapján
        reward = self._calculate_reward()
        
        # Ellenőrizze, hogy véget ért-e a rész
        done = len(self.task_queue) == 0
        
        return self._get_observation(), reward, done, {}
    
    def _get_observation(self):
        return np.concatenate((np.array([len(self.task_queue)]), self.gpu_utilization))
    
    def _calculate_reward(self):
        # Implementálja a jutalom függvényt itt
        return -np.mean(self.gpu_utilization)
 
# Képezze ki a PPO ügynököt
env = GPUSchedulingEnv(tasks, gpu_resources)
model = PPO('MlpPolicy', env, verbose=1)
model.learn(total_timesteps=100000)

2. Mély Q-tanulás

A mély Q-tanulás egy erősítéses tanulási algoritmus, amelyet dinamikus GPU ütemezésre lehet használni, ahol a ütemező megtanulja az optimális döntéseket egy mély neurális hálózat tanításával, amely közelíti a Q-függvényt.

3. Politika gradiens módszerek

A politika gradiens módszerek olyan erősítéses tanulási algoritmusok osztálya, amelyeket dinamikus GPU ütemezésre lehet használni, ahol a ütemező megtanulja az optimális döntéseket közvetlenül optimalizálva egy paraméterezett politika függvényt.

C. Sorrendelméleti megközelítések

1. Sorrendelméleti modellek

A sorrendelméletet lehet használni a dinamikus GPU ütemezés viselkedésének modellezésére, ahol a feladatok érkeznek és a rendelkezésre álló GPU erőforrások által feldolgozva lesznek. A sorrendelméleti modellek bepillantást nyújthatnak az ütemezési rendszer teljesítményébe és segíthetnek az ütemezési algoritmusok tervezésében.

2. Felvételi ellenőrzés

A sorrendelméleti megközelítéseket felhasználhatjuk a felvételi ellenőrzéshez is a dinamikus GPU ütemezésben, ahol az ütemező a rendszer aktuális állapotára és az összesített teljesítményre gyakorolt ​​várható hatás alapján eldönti, hogy elfogadja vagy elutasítja a bejövő feladatokat.

3. Ütemezési politikák

A sorrendelméletet lehet használni különböző ütemezési politikák (például elsőbbségi, legrövidebb munkafolyamat alapú vagy prioritásalapú ütemezés) teljesítményének elemzésére, és hatékonyabb dinamikus GPU ütemezési algoritmusok tervezésére.

V. Hibríd GPU ütemezés

A. Statikus és dinamikus ütemezés kombinálása

1. Hierarchikus ütemezés

A hibríd GPU ütemezési megközelítések statikus és dinamikus ütemezési technikákat kombinálhatnak, ahol egy magasabb szintű statikus ütemező durvaszemű döntéseket hoz a erőforrás-allokációval kapcsolatban, míg egy alacsonyabb szintű dinamikus ütemező finomszemű döntéseket hoz a feladatütemezéssel és az erőforráskezeléssel kapcsolatban.

2. Heterogén munkaterhelés

A hibríd GPU ütemezési megközelítések különösen hasznosak lehetnek a heterogén munkaterhelések kezelésében, ahol a különböző típusú feladatok különböző erőforrásigényekkel és jellemzőkkel rendelkezhetnek. A statikus ütemező kezelheti a hosszú távú erőforrás-allokációt, míg a dinamikus ütemező alkalmazkodhat a változó munkaterhelési feltételekhez.

3. Munkaterhelés előrejelzése

A hibríd GPU ütemezési megközelítések tartalmazhatnak munkaterhelés előrejelzési technikákat is, ahol a statikus ütemező előrejelzett feladatjellemzőket és erőforrásigényeket használhat a informáltabb döntésekhez.

Konvolúciós neurális hálózatok (CNN)

A konvolúciós neurális hálózatok (CNN) olyan mély tanulási modellek, amelyek különösen alkalmasak vizuális adatok, például képek és videók feldolgozására és elemzésére. A CNN-ek az emberi látókéreg szerkezetéből inspirálódnak, és automatikusan megtanulják és kinyerik a hierarchikus jellemzőket az adatokból.

A CNN-architektúra fő komponensei:

  1. Konvolúciós rétegek: Ezek a rétegek alkalmaznak egy készlet tanulható szűrőt (ismertebb nevén kernel) a bemeneti képre, létrehozva egy jellemzőtérképet, amely rögzíti a képben lévő specifikus jellemzők jelenlétét.
  2. Lehúzó rétegek: Ezek a rétegek csökkentik a jellemzőtérképek térbeli dimenzióit, segítve ezzel a reprezentációkat kompaktabbá és robosztusabbá tenni a bemenet kis elmozdulásaihoz.
  3. Teljesen összekapcsolt rétegek: Ezek a rétegek hasonlók a hagyományos neurális hálózat rétegeihez, és használják a konvolúciós és lehúzó rétegek által kivont jellemzőket osztályozáshoz.

Itt egy példa egy egyszerű CNN-architektúrára képek osztályozásához:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# Definiálja a 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'))
 
# Fordítsa össze a modellt
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

Ebben a példában egy CNN modellt definiálunk három konvolúciós réteggel, két lehúzó réteggel és két teljesen összekapcsolt réteggel. Az első konvolúciós réteg bevesz egy 28x28 szürkeárnyalatos képet (a bemeneti alak (28, 28, 1)) és alkalmaz 32 db 3x3-as szűrőt az ReLU aktivációs függvénnyel. Az ezt követő lehúzó réteg 2x2-vel csökkenti a jellemzőtérképek térbeli dimenzióit.

A második és harmadik konvolúciós rétegek további komplex jellemzőket kinyernek, amelyeket egy másik lehúzó réteg követ. Végül, a lapított jellemzőtérképek áthaladnak két teljesen összekapcsolt rétegen, az első 64 egységgel és a második 10 egységgel (megfelelően a klasszifikációs feladatban lévő osztályok számával).

A modellt az Adam optimalizálóval és a kategorikus keresztentrópia veszteségfüggvénnyel fordítjuk, mivel ez egy többosztályos osztályozási probléma.

Rekurrens neurális hálózatok (RNN)

A rekurrens neurális hálózatok (RNN) olyan mély tanulási modellek, amelyek jól alkalmazhatók az idősoros adatok, például szöveg, beszéd és idősorok feldolgozására. Ellentétben a hagyományos előre vezető neurális hálózatokkal, az RNN-nek képessége van megőrizni a "memóriát" a korábbi bemenetek alapján, lehetővé téve, hogy a jelenlegi és a múltbeli információkra alapozzon.

Az RNN-architektúra fő komponensei:

  1. Bemeneti sorozat: Az RNN bemenete egy adatsor, például egy mondat vagy idősor.
  2. Rejtett állapot: Az RNN rejtett állapota a hálózat "memóriáját" jelenti, amelyet minden időlépésben frissít a jelenlegi bemenet és a korábbi rejtett állapot alapján.
  3. Kimeneti sorozat: Az RNN kimenete lehet kimenetsorozat (például szavak sorozata egy nyelvi modellben) vagy egyetlen kimenet (például osztályozási címke).

Itt van egy példa egy egyszerű RNN-re szöveg osztályozáshoz:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, SimpleRNN, Dense
 
# Definiálja a modellt
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=100))
model.add(SimpleRNN(64))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Fordítsa össze a modellt
model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

Ebben a példában egy RNN modellt definiálunk három réteggel:

  1. Beágyazási réteg: Ez a réteg átalakítja a bemeneti szöveget (szóindexek sorozataként) egy sűrű vektor-reprezentációvá, ahol minden szót egy 128-dimenziós vektor képvisel.
  2. SimpleRNN réteg: Ez a modell RNN-ének magja, amely feldolgozza a bemeneti szekvenciát és frissíti a sejttartalmat és a rejtett állapotot minden időlépésnél. Az RNN réteg 64 egységgel rendelkezik.
  3. Dense réteg: Ez az utolsó réteg, amely az RNN réteg kimenetét veszi át, és kiszámít egyetlen kimeneti értéket (ebben az esetben bináris osztályozási címkét).

A modellt az Adam optimalizátorral és bináris keresztentrópia veszteségfüggvénnyel fordítjuk, mivel ez egy bináris osztályozási probléma.

Hosszú rövid távú memória (LSTM)

A hosszú rövid távú memória (LSTM) speciális típusú RNN, amely a halványodó gradiens problémájának megoldására lett kifejlesztve, amely megnehezíti a hagyományos RNN-eknek a hosszú távú függőségek tanulását az adatokban. Az LSTM erre azért képes, mert egy összetettebb sejtszerkezetet vezet be, amely tartalmaz olyan kapukat, amelyek irányítják az információáramlást.

Az LSTM sejt fő komponensei:

  1. Elfelejtés kapu: Ez a kapu meghatározza, hogy milyen információkat kell elfelejteni a korábbi sejttartalomból.
  2. Bemeneti kapu: Ez a kapu szabályozza, hogy milyen új információkat kell hozzáadni a jelenlegi bemenetből és a korábbi rejtett állapotból a sejttartalomhoz.
  3. Kimeneti kapu: Ez a kapu dönti el, hogy melyik részét kell használni a sejttartalomnak a jelen időlépés kimenetének előállításához.

Itt egy példa egy LSTM modellre szöveg generálásához:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# Definiálja a modellt
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=100))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(10000, activation='softmax'))
 
# Fordítsa össze a modellt
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

Ebben a példában egy LSTM modellt definiálunk három réteggel:

  1. Beágyazási réteg: Ez a réteg átalakítja a bemeneti szöveget (szóindexek sorozataként) egy sűrű vektor-reprezentációvá, ahol minden szót egy 128-dimenziós vektor képvisel.
  2. LSTM réteg: Ez a modell magja, amely feldolgozza a bemeneti szekvenciát és frissíti a sejttartalmat és a rejtett állapotot minden időlépésnél. Az LSTM réteg 128 egységgel rendelkezik.
  3. Dense réteg: Ez az utolsó réteg, amely az LSTM réteg kimenetét veszi át, és valószínűségi eloszlást számít ki a szótáron (10000 szó ebben az esetben).A modell ezután az Adam optimalizálóval és a kategorikus keresztentrópia veszteségfüggvénnyel van összekapcsolva, mivel ez egy többosztályos osztályozási probléma (a következő szó előrejelzése a sorozatban).

Generatív Ellentmondásos Hálózatok (GAN-ok)

A Generatív Ellentmondásos Hálózatok (GAN-ok) olyan mélytanulási modellek típusai, amelyek célja, hogy új adatokat generáljanak, például képeket, amelyek hasonlóak egy adott adathalmazhoz. A GAN-ok két neurális hálózból állnak, amelyeket versenyképes módon képeznek: egy generátor hálózat és egy diszkriminátor hálózat.

A GAN-architektúra fő komponensei:

  1. Generátor hálózat: Ez a hálózat az új adatok (pl. képek) generálásáért felelős, amelyek hasonlóak az edzési adathoz.
  2. Diszkriminátor hálózat: Ez a hálózat a valós adatok (az edzési halmazból) és a hamis adatok (a generátor által létrehozottak) megkülönböztetéséért felelős.

A GAN-ok képzési folyamata egy "játékkal" jár a generátor és a diszkriminátor között, ahol a generátor megpróbál olyan adatokat előállítani, amelyek félrevezetik a diszkriminátort, és a diszkriminátor megpróbálja helyesen azonosítani a valós és a hamis adatokat.

Itt van egy példa egy egyszerű GAN-ra, ami kézzel írott számokat generál:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Flatten, Conv2D, Conv2DTranspose, LeakyReLU, Dropout
 
# Töltsük be a MNIST adathalmazt
(X_train, _), (_, _) = mnist.load_data()
X_train = (X_train.astype('float32') - 127.5) / 127.5
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 28, 28, 1)
 
# Definiáljuk a generátort
generator = Sequential()
generator.add(Dense(7 * 7 * 256, input_dim=100))
generator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(Reshape((7, 7, 256)))
generator.add(Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same'))
generator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(Conv2DTranspose(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'))
generator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(Conv2DTranspose(1, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', activation='tanh'))
 
# Definiáljuk a diszkriminátort
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Conv2D(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', input_shape=(28, 28, 1)))
discriminator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator.add(Dropout(0.3))
discriminator.add(Conv2D(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'))
discriminator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator.add(Dropout(0.3))
discriminator.add(Flatten())
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Definiáljuk a GAN-t
gan = Model(generator.input, discriminator(generator.output))
discriminator.trainable = False
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')

Ebben a példában egy egyszerű GAN-t definiálunk, amely kézzel írott számokat generál. A generátor hálózat egy sor összetett szűrőréteggel rendelkezik, ami egy 100-dimenziós bemeneti vektort átalakít egy 28x28-es szürkeárnyalatos képpé. A diszkriminátor hálózat egy konvolúciós neurális hálózat, amely egy képet vesz bemenetként, és kimeneten egyetlen értéket ad ki, ami jelzi, hogy az adott kép valódi (a MNIST adathalmazból) vagy hamis (a generátor által generált).

A GAN modellt a generátor és diszkriminátor hálózatok kombinálásával definiáljuk, a diszkriminátor súlyait befagyasztjuk a GAN képzése során. A GAN-t a bináris keresztentrópia veszteségfüggvénnyel és az Adam optimalizálóval kompiláljuk.

Következtetés

Ebben az útmutatóban több kulcsfontosságú mélytanulási architektúrát és alkalmazásukat érintettük:

  1. Konvolúciós Neurális Hálózatok (CNN-ek): Leképzésre és vizuális adatok, például képek és videók elemzésére tervezve.
  2. Rekurzív Neurális Hálózatok (RNN-ek): Értelemszerű feldolgozásra tervezve, mint pl. szöveg, beszédes és idősorozat adatok.
  3. Hosszú Rövidlátó Memória (LSTM-ek): Különleges típusú RNN, amely hatékonyan képes megtanulni a hosszú távú összefüggéseket a sorozatos adatokban.
  4. Generatív Ellentmondásos Hálózatok (GAN-ok): Képesek új adatokat, például képeket generálni, amelyek hasonlóak egy adott adathalmazhoz.

Minden egyes mélytanulási architektúrának megvan a saját egyedi ereje és alkalmazása, és széles körben használják különböző területeken, beleértve a számítógépes látást, a természetes nyelvfeldolgozást és a generatív modellezést.

Ahogy további mélytanulási technikákkal foglalkozik és alkalmazza a tanultakat, kísérletezzen különböző architektúrákkal, hiperparaméterekkel és képzési technikákkal annak érdekében, hogy a legsikeresebb modelleket találja meg a konkrét problémájára. Emellett tartsa magát naprakészen a terület legújabb fejleményeivel kapcsolatban, mivel a mélytanulás aktívan fejlődő terület a kutatás és a fejlesztés terén.

Hogyan válasszon gyorsan GPU-t a mélytanuláshozHogyan értsük meg könnyen az HPC klaszter alapjait