AI & GPU
Jak łatwo zrozumieć karty graficzne AI dla początkujących

Jak łatwo zrozumieć karty graficzne AI dla początkujących

Wprowadzenie do kart graficznych AI

A. Definicja i cel kart graficznych AI

Karty graficzne AI, znane również jako akceleratory lub współprocesory, to specjalistyczne urządzenia sprzętowe zaprojektowane do wydajnego wykonywania zadań obliczeniowo intensywnych związanych z sztuczną inteligencją (AI) i uczeniem maszynowym. Karty te są zaprojektowane jako uzupełnienie i wzmocnienie możliwości tradycyjnych jednostek centralnych (CPU) w obciążeniach AI, zapewniając znacznie wyższą wydajność i poprawioną efektywność energetyczną.

Podstawowym celem kart graficznych AI jest przyspieszenie procesu szkolenia i wnioskowania głębokich sieci neuronowych, które są podstawą wielu współczesnych aplikacji AI. Modele uczenia głębokiego wymagają ogromnych ilości obliczeń, zwłaszcza podczas fazy szkolenia, w której parametry modelu są iteracyjnie dostosowywane w celu zminimalizowania błędu na dużym zbiorze danych. Karty graficzne AI, dzięki swojej wysoce równoległej architekturze i specjalistycznym komponentom sprzętowym, doskonale nadają się do obsługi tych wymagających obliczeniowo zadań.

B. Rola GPU w uczeniu głębokim i AI

Powstanie uczenia głębokiego było blisko związane z postępem w jednostkach przetwarzania grafiki (GPU). Początkowo GPU były rozwijane do renderowania grafiki 3D i gier wideo, ale ich wysoce równoległa architektura sprawiła, że doskonale nadawały się do operacji macierzowych i obliczeń równoległych wymaganych przez algorytmy uczenia głębokiego.

Główną zaletą GPU w porównaniu do tradycyjnych CPU w uczeniu głębokim jest możliwość wykonywania dużej liczby współbieżnych obliczeń o niskiej precyzji. Jest to szczególnie istotne dla mnożeń macierzowych i splotów, które są kluczowe dla głębokich sieci neuronowych. GPU mogą wykonywać te operacje znacznie szybciej niż CPU, co prowadzi do znaczącego przyspieszenia procesu szkolenia i wnioskowania modeli uczenia głębokiego.

Powszechne stosowanie GPU w uczeniu głębokim można przypisać pionierskiej pracy badaczy, takich jak Geoffrey Hinton i Yann LeCun, którzy wykazali moc uczenia głębokiego za pomocą zastosowań akcelerowanych przez GPU. To z kolei stymulowało rozwój dedykowanych kart graficznych AI przez wiodących producentów sprzętu, dalsze przyspieszając postęp w dziedzinie uczenia głębokiego i AI.

II. Ewolucja kart graficznych AI

A. Architektury wcześniejszych GPU dla AI

1. Technologia CUDA firmy NVIDIA

CUDA (Compute Unified Device Architecture) firmy NVIDIA to równoległa platforma obliczeniowa i model programowy umożliwiające wykorzystanie GPU do obliczeń ogólnego przeznaczenia, w tym do uczenia głębokiego i AI. CUDA została wprowadzona po raz pierwszy w 2006 roku i od tego czasu stała się standardem de facto dla obliczeń akcelerowanych przez GPU w społeczności AI i uczenia maszynowego.

CUDA zapewnia interfejs programowania, który umożliwia programistom pisanie kodu, który może być wykonywany na GPU firmy NVIDIA, wykorzystując ich zdolności do przerównoleglania obliczeń. Było to instrumentalne w powszechnym stosowaniu GPU firmy NVIDIA w uczeniu głębokim, ponieważ umożliwia badaczom i inżynierom łatwe integrowanie akceleracji GPU z ich platformami i aplikacjami do uczenia głębokiego.

2. Karty graficzne Radeon firmy AMD

Podczas gdy NVIDIA była dominującym graczem na rynku GPU dla AI i uczenia maszynowego, AMD również aktywnie rozwijała własne architektury GPU i platformy oprogramowania dla tych aplikacji. Karty graficzne Radeon firmy AMD, wraz z platformą oprogramowania Radeon Open Compute (ROCm), stanowią alternatywę dla ekosystemu opartego na CUDA firmy NVIDIA.

Asortyment kart graficznych Radeon Instinct firmy AMD jest szczególnie zaprojektowany do obliczeń o wysokiej wydajności i obciążeniach związanych z AI. Te karty graficzne oferują konkurencyjną wydajność i efektywność energetyczną, a mogą być zintegrowane z popularnymi frameworkami uczenia głębokiego, takimi jak TensorFlow i PyTorch, za pomocą platformy ROCm.

B. Wzrost wyspecjalizowanego sprzętu AI

1. Architektura Tensor Core firmy NVIDIA

W odpowiedzi na rosnące zapotrzebowanie na wyspecjalizowany sprzęt do uczenia głębokiego, NVIDIA wprowadziła architekturę Tensor Core w swojej architekturze GPU Volta, która została wprowadzona po raz pierwszy w 2017 roku. Tensor Core to wyspecjalizowane jednostki sprzętowe zaprojektowane do przyspieszania mnożeń macierzowych i akumulacji, które są podstawą operacji uczenia głębokiego.

Tensor Core zapewnia znaczące poprawy wydajności w porównaniu do tradycyjnych jednostek CUDA w przypadku obciążeń uczenia głębokiego, zwłaszcza dla obliczeń o mieszanej precyzji (np. FP16 i INT8). Spowodowało to rozwój GPU opartych na Tensor Core firmy NVIDIA, takich jak architektura NVIDIA Ampere, które oferują jeszcze większą wydajność i efektywność energetyczną w aplikacjach AI i uczenia głębokiego.

2. Tensor Processing Unit (TPU) firmy Google

Rozpoznając potrzebę wyspecjalizowanego sprzętu do uczenia głębokiego, Google opracował Tensor Processing Unit (TPU), niestandardowy układ scalony ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) zaprojektowany specjalnie do przyspieszania obciążeń związanych z uczeniem maszynowym. TPU są zaprojektowane tak, aby były wysoce wydajne w wykonywaniu operacji macierzowych i innych obliczeń wymaganych przez głębokie sieci neuronowe.

Google używa wewnętrznie TPU w swoich własnych usługach AI i udostępnia je również zewnętrznym programistom za pośrednictwem platformy Google Cloud. Dostępność TPU stanowi alternatywę dla akceleracji opartej na GPU, oferując potencjalnie wyższą wydajność i efektywność energetyczną dla określonych obciążeń uczenia głębokiego.

3. Nervana Neural Network Processor (NNP) firmy Intel

Intel, kolejny ważny gracz na rynku półprzewodników, również opracował wyspecjalizowany sprzęt do uczenia głębokiego i AI. Procesor sieci neuralnej Intel Nervana (NNP) to rodzina układów ASIC zaprojektowanych do przyspieszania wnioskowania i szkolenia głębokiego uczenia.

Linia Nervana NNP obejmuje NNP-I do wnioskowania i NNP-T do szkolenia, z optymalizowanymi architekturami i funkcjami dla ich odpowiednich przypadków użycia. Procesory te są przeznaczone do uzupełnienia oferty CPU firmy Intel i zapewnienia bardziej wydajnego rozwiązania dla obciążeń uczenia głębokiego w porównaniu do ogólnego CPU.

III. Zrozumienie parametrów sprzętowych kart graficznych AI

A. Architektura GPU

1. Rdzenie CUDA kontra jednostki Tensor

Rdzenie CUDA są podstawowymi jednostkami przetwarzania w architekturach GPU firmy NVIDIA, odpowiedzialnymi za wykonywanie obliczeń ogólnego przeznaczenia wymaganych przez różne aplikacje, w tym uczenie głębokie. Rdzenie CUDA są zaprojektowane do wydajnego wykonywania operacji na liczbach zmiennoprzecinkowych pojedynczej precyzji (FP32) i podwójnej precyzji (FP64).

Natomiast jednostki Tensor to wyspecjalizowane jednostki sprzętowe wprowadzone w architekturze Volty firmy NVIDIA i w kolejnych architekturach GPU, takich jak Turing i Ampere. Jednostki Tensor są zoptymalizowane do wykonywania mnożeń macierzowych i akumulacji, które są kluczowe dla operacji uczenia głębokiego. Mogą wykonywać te obliczenia w formatach o mieszanej precyzji (np. FP16 i INT8), co zapewnia znacznie wyższą wydajność w porównaniu do tradycyjnych rdzeni CUDA w przypadku obciążeń uczenia głębokiego.

2. Przepustowość i pojemność pamięci

Przepustowość i pojemność pamięci kart graficznych AI są istotnymi czynnikami wpływającymi na ich wydajność w zadaniach uczenia głębokiego. Wiodący producenci GPU zastosowali technologie pamięci o wysokiej przepustowości (HBM), takie jak HBM2 i HBM2e, aby zapewnić niezbędną przepustowość i pojemność pamięci dla aplikacji uczenia głębokiego.

Przepustowość pamięci określa szybkość transferu danych między GPU a jego pamięcią, a pojemność pamięci określa rozmiar zbioru danych, który można przechowywać i przetwarzać na GPU. Większa pojemność pamięci i wyższa przepustowość mogą znacznie poprawić wydajność modeli uczenia głębokiego, zwłaszcza dla dużych zbiorów danych i złożonych architektur.

3. Zużycie energii i wymagania chłodzenia

Wysoka wydajność kart graficznych AI często idzie w parze z większym zużyciem energii i generacją ciepła. Wymagania energetyczne tych kart mogą się wahać od kilkuset watów dla GPU dla użytkowników domowych do ponad 500 watów dla profesjonalnych akceleratorów AI na poziomie przedsiębiorstwa.

Skuteczne rozwiązania chłodzenia, takie jak zaawansowane radiatory, układy chłodzenia cieczą i specjalne konstrukcje obudów, są niezbędne do utrzymania optymalnej wydajności i niezawodności kart graficznych AI. Zarządzanie termalne jest kluczowe, ponieważ nadmierna temperatura może prowadzić do ograniczenia wydajności, niestabilności i nawet uszkodzenia sprzętu.

B. Porównanie wiodących modeli kart graficznych AI

1. Seria NVIDIA GeForce RTX

Serie NVIDIA GeForce RTX, w tym RTX 3080, RTX 3090 i inne, są GPU skierowane do konsumentów, które oferują równowagę między wydajnością, efektywnością energetyczną i przystępnością cenową dla aplikacji uczenia głębokiego i AI. Te GPU wykorzystują architekturę Ampere firmy NVIDIA, z Jednostkami Tensorowymi i innym wyspecjalizowanym sprzętem do przyspieszania obciążeń uczenia głębokiego.

2. Seria NVIDIA Quadro RTX

Seria NVIDIA Quadro RTX jest przeznaczona do profesjonalnych i przedsiębiorczych zastosowań, w tym do AI i uczenia maszynowego. Te GPU oferują wyższą wydajność, większą pojemność pamięci i ulepszone funkcje w porównaniu do skierowanej do konsumentów serii GeForce RTX, co czyni je odpowiednimi do bardziej wymagających obciążeń uczenia głębokiego i prowadzenia badań.

3. GPU Tensor Core A100 firmy NVIDIA

GPU Tensor Core A100 firmy NVIDIA to wysoko wydajny przedsiębiorczy akcelerator AI, oparty na architekturze Ampere. Posiada dużą liczbę jednostek Tensor Core, wysoką przepustowość pamięci i zaawansowane funkcje, takie jak możliwość wieloinstancji GPU (MIG), co czyni go potężnym narzędziem do szkolenia i wnioskowania głębokich sieci neuronowych w dużych skalach.

4. Seria AMD Radeon InstinctSeria AMD Radeon Instinct to oferta firmy AMD skierowana na GPU o orientacji AI, zaprojektowana do rywalizacji z ofertami NVIDIA w zakresie obliczeń o wysokiej wydajności i uczenia maszynowego. Te GPU wykorzystują najnowsze architektury GPU AMD i są obsługiwane przez platformę oprogramowania ROCm, zapewniającą alternatywę dla ekosystemu opartego na CUDA.

IV. Optymalizacja kart graficznych AI dla uczenia głębokiego

A. Zarządzanie pamięcią i transferem danych

1. Wykorzystanie pamięci o dużej przepustowości (HBM)

Pamięć o dużej przepustowości (HBM) jest kluczowym elementem nowoczesnych kart graficznych AI, zapewniając znacznie większą przepustowość pamięci w porównaniu do tradycyjnej pamięci GDDR. Dzięki wykorzystaniu HBM, ramki głębokiego uczenia i aplikacje mogą sprawnie przenosić duże ilości danych między pamięcią GPU a rdzeniami przetwarzania, co pozwala zmniejszyć wąskie gardła i poprawić ogólną wydajność.

Prawidłowe wykorzystanie HBM jest kluczowe dla optymalizacji wydajności obciążeń głębokiego uczenia. Obejmuje to techniki takie jak skonsolidowany dostęp do pamięci, efektywne alokowanie pamięci i minimalizowanie transferu danych między pamięcią GPU a pamięcią hosta.

2. Efektywne ładowanie i przetwarzanie danych

Wydajność modeli uczenia głębokiego może być silnie zależna od wydajności ładowania i przetwarzania danych. Karty graficzne AI można zoptymalizować, upewniając się, że dane wejściowe są odpowiednio sformatowane i efektywnie przenoszone do pamięci GPU, minimalizując czas poświęcony na te operacje.

Techniki takie jak asynchroniczne ładowanie danych, nakładanie transferu danych na obliczenia i wykorzystywanie przetwarzania danych przyśpieszanego przez GPU (np. augmentacja obrazu) mogą pomóc w maksymalnym wykorzystaniu karty graficznej AI i poprawie ogólnej wydajności uczenia i wnioskowania.

B. Równoległość i zestawy wielo-GPU

1. Szkolenie rozproszone z równoległością danych

Modele uczenia głębokiego można trenować bardziej wydajnie, wykorzystując równoległość wielu kart graficznych AI. Równoległość danych to powszechna technika, w której zbiór treningowy jest dzielony na wiele GPU, a każde GPU oblicza gradienty dla swojego własnego podzbioru danych. Gradienty są następnie agregowane i używane do aktualizacji parametrów modelu.

Frameworki takie jak TensorFlow i PyTorch zapewniają wbudowane wsparcie dla trenowania rozproszonego, pozwalając programistom łatwo skalować swoje modele uczenia głębokiego na wiele kart graficznych AI i węzłów obliczeniowych.

2. Równoległość modelu dla modeli o dużej skali

Dla bardzo dużych modeli uczenia głębokiego, które nie mieszczą się w pamięci jednej karty graficznej, można wykorzystać równoległość modelu. W tym podejściu model jest podzielony na wiele GPU, z każdym GPU odpowiedzialnym za część modelu. Pozwala to na rozproszenie szkolenia i wnioskowania tych dużych modeli w dostępnych zasobach sprzętowych.

Równoległość modelu może być bardziej skomplikowana do zaimplementowania niż równoległość danych, ponieważ wymaga starannej koordynacji i komunikacji między GPU, aby zapewnić poprawne propagowanie aktywacji i gradientów. Jednak jest to niezbędna technika do szkolenia i wdrażania największych i najbardziej zaawansowanych modeli uczenia głębokiego.

C. Wydajność energetyczna i zarządzanie termiczne

1. Techniki redukcji zużycia energii

Optymalizacja zużycia energii przez karty graficzne AI jest ważna, zwłaszcza w dużych implementacjach lub środowiskach obliczeniowych na krawędzi, gdzie wydajność energetyczna jest kluczowym czynnikiem. Techniki redukcji zużycia energii obejmują:

  • Wykorzystanie niskoprecyzyjnych formatów danych (np. INT8, FP16) do wnioskowania
  • Implementacja dynamicznego skalowania napięcia i częstotliwości (DVFS) w celu dostosowania zużycia energii do obciążenia
  • Wykorzystanie trybów oszczędzania energii i funkcji dostarczanych przez sprzęt GPU i sterowniki

2. Rozwiązania chłodzenia dla wysokowydajnych systemów AI

Skuteczne chłodzenie jest kluczowe dla utrzymania wydajności i niezawodności wysokowydajnych kart graficznych AI. Zaawansowane rozwiązania chłodzenia, takie jak systemy chłodzenia cieczą, mogą pomóc rozproszyć znaczne ilości generowanego przez te karty ciepła, umożliwiając im działanie na najwyższej wydajności bez ograniczeń.

Prawidłowe zarządzanie przepływem powietrza, projekt radiatora i stosowanie specjalistycznych obudów chłodzących to wszystko ważne aspekty wdrażania kart graficznych AI w środowiskach obliczeniowych o wysokiej wydajności.

V. Oprogramowanie i frameworki dla kart graficznych AI

A. NVIDIA CUDA i cuDNN

1. Model programowania CUDA

CUDA NVIDIA to platforma obliczeń równoległych i model programowania, który umożliwia programistom pisanie kodu, który może być wykonywany na kartach graficznych NVIDIA. Model programowania CUDA zapewnia zestaw rozszerzeń do popularnych języków programowania, takich jak C, C++ i Fortran, umożliwiając programistom wykorzystanie możliwości przetwarzania równoległego kart graficznych NVIDIA do ogólnego obliczeń, w tym uczenia głębokiego.

2. Biblioteka cuDNN do przyspieszenia uczenia głębokiego

Biblioteka cuDNN NVIDIA Deep Neural Network (cuDNN) to biblioteka przyspieszająca GPU składników do głębokich sieci neuronowych. cuDNN zapewnia wysoko zoptymalizowane implementacje powszechnie stosowanych operacji uczenia głębokiego, takich jak splot

Sieci Neuronowe Konwolucyjne (CNN)

Sieci Neuronowe Konwolucyjne (CNN) to specjalny rodzaj sieci neuronowej, który jest szczególnie dobrze przystosowany do przetwarzania danych obrazowych. CNN są zaprojektowane do automatycznego i adaptacyjnego uczenia się hierarchii przestrzennych cech od cech niskopoziomowych (np. linie, kolory, tekstury) do cech wysokopoziomowych (np. części obiektów, obiekty). Dzięki temu są one bardzo skuteczne w zadaniach takich jak klasyfikacja obrazów, wykrywanie obiektów i segmentacja obrazu.

Podstawowe komponenty CNN to:

  1. Warstwy konwolucyjne: Te warstwy stosują zestaw uczonych filtrów do obrazu wejściowego, gdzie każdy filtr wyodrębnia określoną cechę z obrazu. Wynikiem tej operacji jest mapa cech, która reprezentuje relacje przestrzenne między tymi cechami.

  2. Warstwy grupujące: Te warstwy redukują rozmiar przestrzenny map cech, co pomaga zmniejszyć liczbę parametrów i ilość obliczeń w sieci. Powszechnymi operacjami grupowania są maksymalne grupowanie i uśrednianie grupowania.

  3. Warstwy w pełni połączone: Te warstwy są podobne do warstw ukrytych w tradycyjnej sieci neuronowej i służą do dokonania ostatecznej predykcji lub klasyfikacji.

Oto przykład prostego modelu CNN do klasyfikacji obrazów:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
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'))

W tym przykładzie mamy CNN z trzema warstwami konwolucyjnymi, dwoma warstwami grupującymi i dwiema warstwami w pełni połączonymi. Wejściem do modelu jest obraz w odcieniach szarości o rozmiarze 28x28, a wyjściem jest rozkład prawdopodobieństwa dla 10 klas (np. cyfry od 0 do 9).

Sieci Neuronowe Rekurencyjne (RNN)

Sieci Neuronowe Rekurencyjne (RNN) to rodzaj sieci neuronowej zaprojektowany do przetwarzania danych sekwencyjnych, takich jak tekst, mowa lub dane szeregowe. W przeciwieństwie do sieci neuronowych jednokierunkowych, które przetwarzają każdy wejście niezależnie, RNN utrzymuje ukryty stan, który jest aktualizowany przy każdym kroku czasowym, co pozwala uczyć się wzorców w danych sekwencyjnych.

Podstawowe składniki RNN to:

  1. Wejście: Wejście do RNN w każdym kroku czasowym, które może być słowem w zdaniu lub punktem danych w szeregu czasowym.
  2. Stan ukryty: Wewnętrzny stan RNN, który jest aktualizowany w każdym kroku czasowym na podstawie bieżącego wejścia i poprzedniego stanu ukrytego.
  3. Wyjście: Wyjście RNN w każdym kroku czasowym, które może być predykcją lub przekształconą wersją wejścia.

Oto przykład prostego modelu RNN do generowania tekstu:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, SimpleRNN, Dense
 
# Przygotowanie danych
text = "To jest przykładowy tekst do trenowania modelu generacji tekstu."
chars = sorted(set(text))
char_to_idx = {c: i for i, c in enumerate(chars)}
idx_to_char = {i: c for i, c in enumerate(chars)}
text_encoded = [char_to_idx[c] for c in text]
 
# Definicja modelu
model = Sequential()
model.add(Embedding(len(chars), 16, input_length=1))
model.add(SimpleRNN(32, return_sequences=True))
model.add(Dense(len(chars), activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
 
# Trenowanie modelu
X = [text_encoded[i:i+1] for i in range(len(text_encoded)-1)]
y = [text_encoded[i+1] for i in range(len(text_encoded)-1)]
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32)

W tym przykładzie najpierw przetwarzamy dane tekstowe przez kodowanie znaków jako liczby całkowite. Następnie definiujemy prosty model RNN z warstwą Embedding, warstwą SimpleRNN i warstwą Dense dla wyjścia. Trenujemy model na zakodowanych danych tekstowych, a nauczonego modelu można używać do generowania nowego tekstu, pobierając próbki z rozkładu wyjściowego w każdym kroku czasowym.

Generatywne Sieci Adwersarialne (GAN)

Generatywne Sieci Adwersarialne (GAN) to rodzaj modelu uczenia głębokiego, który jest używany do generowania nowych danych, takich jak obrazy, tekst czy muzyka. GAN składają się z dwóch sieci neuronowych, które są szkolenie w sposób adwersaryjny: sieć generująca i sieć rozpoznająca.

Sieć generująca ma za zadanie generowanie nowych danych, podczas gdy sieć rozpoznająca ma za zadanie rozróżnienie między prawdziwymi a wygenerowanymi danymi. Obie sieci są szkoleni w sposób adwersaryjny, w którym sieć generująca próbuje produkować dane trudne do odróżnienia od prawdziwych danych, a sieć rozpoznająca próbuje poprawnie identyfikować wygenerowane dane.

Oto przykład prostego modelu GAN do generowania cyfr MNIST:

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
 
# Wczytaj zbiór danych MNIST
(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)
 
# Zdefiniuj generator
generator = Sequential()
generator.add(Dense(7*7*256, input_dim=100))
generator.add(LeakyReLU(0.2))
generator.add(Reshape((7, 7, 256)))
generator.add(Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same'))
generator.add(LeakyReLU(0.2))
generator.add(Conv2DTranspose(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'))
generator.add(LeakyReLU(0.2))
generator.add(Conv2DTranspose(1, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', activation='tanh'))
 
# Zdefiniuj dyskryminator
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Conv2D(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', input_shape=(28, 28, 1)))
discriminator.add(LeakyReLU(0.2))
discriminator.add(Dropout(0.3))
discriminator.add(Conv2D(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'))
discriminator.add(LeakyReLU(0.2))
discriminator.add(Dropout(0.3))
discriminator.add(Flatten())
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Zdefiniuj model GAN
gan = Model(generator.input, discriminator(generator.output))
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')
discriminator.trainable = False
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')
 
# Trenuj GAN
for epoch in range(100):
    # Trenuj dyskryminator
    noise = tf.random.normal([32, 100])
    generated_images = generator.predict(noise)
    X_real = X_train[np.random.randint(0, X_train.shape[0], size=32)]
    discriminator.trainable = True
    d_loss_real = discriminator.train_on_batch(X_real, np.ones((32, 1)))
    d_loss_fake = discriminator.train_on_batch(generated_images, np.zeros((32, 1)))
    d_loss = 0.5 * np.add(d_loss_real, d_loss_fake)
 
    # Trenuj generator
    noise = tf.random.normal([32, 100])
    discriminator.trainable = False
    g_loss = gan.train_on_batch(noise, np.ones((32, 1)))
 
    # Wypisz postęp
    print(f'Epoka {epoch+1}: d_loss={d_loss:.4f}, g_loss={g_loss:.4f}')

W tym przykładzie definiujemy sieć generatora i sieć dyskryminatora, a następnie trenujemy je w sposób antagonistyczny, używając modelu GAN. Sieć generatora jest odpowiedzialna za generowanie nowych cyfr MNIST, podczas gdy sieć dyskryminatora ma za zadanie rozróżnianie między rzeczywistymi a wygenerowanymi cyframi. Po przeprowadzeniu treningu, można użyć sieci generatora do generowania nowych cyfr MNIST.

Podsumowanie

W tym samouczku omówiliśmy kilka kluczowych koncepcji i architektur głębokiego uczenia się, w tym jednokierunkowe sieci neuronowe, konwolucyjne sieci neuronowe (CNN), rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) oraz generatywne sieci antagonistyczne (GAN). Podaliśmy konkretne przykłady i fragmenty kodu, aby zilustrować, jak te modele można zaimplementować i zastosować w różnych zadaniach.

Głębokie uczenie to dziedzina szybko rozwijająca się, mająca szerokie zastosowania, od rozpoznawania obrazów i przetwarzania języka naturalnego po robotykę i systemy autonomiczne. W miarę postępu dziedziny ważne jest, aby być na bieżąco z najnowszymi badaniami i postępami oraz stale eksperymentować i poszukiwać nowych pomysłów.

Mamy nadzieję, że ten samouczek dostarczył Ci solidnych podstaw w dziedzinie głębokiego uczenia się i zainspirował do dalszego eksplorowania i stosowania tych potężnych technik we własnych projektach. Powodzenia w dalszej nauce!

Chapter 12 Future Trends and Emerging Technologies Gpu DesignJak łatwo wybrać najlepszą kartę graficzną dla obciążeń związanych z AI