AI & GPU
Jak łatwo zrozumieć istotę klastra HPC

Jak łatwo zrozumieć istotę klastra HPC

I. Wprowadzenie do klastrów HPC

A. Definicja HPC (High-Performance Computing) High-Performance Computing (HPC) odnosi się do wykorzystywania zaawansowanych zasobów obliczeniowych, takich jak superkomputery, klastry komputerowe i dedykowany sprzęt, do rozwiązywania skomplikowanych i obliczeniowo intensywnych problemów. Systemy HPC są zaprojektowane w celu zapewnienia znacznie większej wydajności i mocy obliczeniowej w porównaniu do tradycyjnych komputerów stacjonarnych lub serwerów, umożliwiając wykonywanie symulacji na dużą skalę, analizy danych i innych zadań obliczeniowo wymagających.

B. Przegląd klastrów HPC

  1. Architektura obliczeniowa równoległa Klastry HPC zwykle są tworzone przy użyciu architektury obliczeniowej równoległej, w której wiele połączonych ze sobą węzłów obliczeniowych współpracuje, aby rozwiązać jeden problem. To pozwala na dystrybucję zadań obliczeniowych na wiele procesorów, co skutkuje szybszymi czasami przetwarzania i możliwością obsługi większych i bardziej skomplikowanych problemów.

  2. Obliczenia rozproszone Klastry HPC wykorzystują obliczenia rozproszone, gdzie obciążenie jest podzielone na mniejsze zadania i przypisane do różnych węzłów w klastrze. Następnie te węzły równocześnie przetwarzają swoje przypisane zadania, a wyniki są łączone, aby wygenerować ostateczny wynik.

  3. Skalowalność i wydajność Jedną z kluczowych zalet klastrów HPC jest ich skalowalność. W miarę wzrostu wymagań obliczeniowych problemu, można do klastra dodać dodatkowe węzły, zapewniając większą moc obliczeniową i zasoby pamięciowe. Pozwala to klastrom HPC obsługiwać coraz bardziej skomplikowane i intensywne obliczeniowo zadania, takie jak te spotykane w uczeniu głębokim i innych aplikacjach AI.

II. Składniki klastra HPC

A. Sprzęt

  1. Węzły obliczeniowe a. Procesory (CPU) Węzły obliczeniowe w klastrze HPC zwykle składają się z wydajnych jednostek centralnych (CPU), które zapewniają główną moc obliczeniową systemu. Wybór tych procesorów często opiera się na liczbie rdzeni, taktowaniu i rozmiarze pamięci podręcznej w celu zoptymalizowania wydajności dla określonych obciążeń.

    b. Układy przetwarzania grafiki (GPU) (opcjonalnie) Oprócz procesorów, niektóre klastry HPC mogą również zawierać układy przetwarzania grafiki (GPU) w celu przyspieszenia określonych typów obliczeń, takich jak te występujące w uczeniu głębokim i innych aplikacjach obliczeniowo-intensywnych. GPU doskonale sprawdzają się w przetwarzaniu równoległym, co czyni je odpowiednimi do zadań, które można łatwo zrównoleglić.

    c. Pamięć Węzły obliczeniowe w klastrze HPC są wyposażone w duże ilości pamięci o dużej szybkości, takiej jak pamięć RAM DDR4 lub DDR5, aby obsługiwać przetwarzanie dużych zbiorów danych i skomplikowane algorytmy.

    d. Magazynowanie Każdy węzeł obliczeniowy typowo ma lokalne nośniki danych, takie jak dyski SSD lub twarde dyski HDD, do przechowywania niezbędnych danych i plików dla obliczeń. Dodatkowo, w klastrze może być stosowane wspólne systemy przechowywania, o których mowa w następnym rozdziale.

  2. Infrastruktura sieciowa a. Szybkie interkonekty Węzły obliczeniowe w klastrze HPC są połączone za pomocą szybkiej infrastruktury sieciowej, często wykorzystując specjalistyczne interkonekty takie jak InfiniBand, Omni-Path lub wydajny Ethernet. Te interkonekty zapewniają niskie opóźnienia i dużą przepustowość łączności między węzłami, umożliwiając efektywny transfer danych i przetwarzanie równoległe.

    b. Ethernet, InfiniBand lub inne specjalistyczne sieci Wybór technologii sieciowej zależy od konkretnych wymagań klastra HPC, takich jak obciążenie, potrzeby transferu danych i ograniczenia budżetowe. Ethernet jest powszechną i ekonomiczną opcją, podczas gdy InfiniBand i inne specjalistyczne sieci oferują wyższą wydajność kosztem większej złożoności i nakładów inwestycyjnych.

  3. Wspólne systemy przechowywania a. Sieciowe urządzenia przechowywania (NAS) Klastry HPC często wykorzystują systemy sieciowego przechowywania (NAS), aby zapewnić scentralizowane i wspólne przechowywanie dla węzłów obliczeniowych. Systemy NAS zwykle składają się z kilku urządzeń przechowywania, takich jak twarde dyski lub dyski SSD, połączonych za pomocą szybkiej sieci, co umożliwia dostęp wszystkich węzłów do tych samych danych.

    b. Sieciowe systemy przechowywania (SAN) Innym powszechnym rozwiązaniem przechowywania dla klastrów HPC jest sieciowy system przechowywania (SAN), który zapewnia dedykowaną, wydajną sieć dla urządzeń przechowywania. SAN-y oferują zaawansowane funkcje, takie jak redundantność, wysoką dostępność i skalowalność, co czyni je odpowiednimi dla dużych aplikacji o dużej ilości danych.

B. Oprogramowanie

  1. System operacyjny a. Linux (np. CentOS, Ubuntu) Większość klastrów HPC działa na systemach operacyjnych opartych na Linuxie, takich jak CentOS lub Ubuntu. Te systemy operacyjne zapewniają stabilną, skalowalną i dostosowywalną platformę dla obciążeń HPC, z szerokim zakresem dostępnych oprogramowań i narzędzi.

    b. Windows (dla konkretnych przypadków użycia) Choć Linux jest dominującym wyborem, niektóre klastry HPC mogą również korzystać z systemów operacyjnych Windows, zwłaszcza dla konkretnych aplikacji lub przypadków użycia, które wymagają oprogramowania lub narzędzi specyficznych dla Windows.

  2. Harmonogram zadań i menadżer zasobów a. SLURM, PBS, SGE, itp. Klastry HPC zwykle wykorzystują harmonogram zadań (job scheduler) i menadżer zasobów w celu efektywnego przydzielania i zarządzania zasobami obliczeniowymi. Popularne przykłady to SLURM (Simple Linux Utility for Resource Management), PBS (Portable Batch System) i SGE (Sun Grid Engine).

    b. Zarządzanie obciążeniem i priorytetami zadań Te harmonogramy zadań i menadżery zasobów są odpowiedzialne za planowanie i ustalanie priorytetów różnych zadań obliczeniowych (jobów) zgłaszanych przez użytkowników, zapewniając efektywne wykorzystanie zasobów klastra.

  3. Frameworki programowania równoległego a. MPI (Message Passing Interface) MPI (Message Passing Interface) to powszechnie stosowany framework programowania równoległego dla HPC, umożliwiający efektywną komunikację i koordynację między węzłami obliczeniowymi w klastrze.

    b. OpenMP OpenMP to inny popularny framework programowania równoległego, skoncentrowany na równoległości pamięci współdzielonej, który często jest używany w połączeniu z MPI, aby uzyskać hybrydowe podejście do programowania równoległego.

    c. CUDA (dla obliczeń przy użyciu GPU) Dla klastrów HPC z wykorzystaniem węzłów obliczeniowych opartych na GPU, powszechnie stosuje się framework programowania CUDA (Compute Unified Device Architecture), umożliwiający wykorzystanie zdolności przetwarzania równoległego GPU.

III. Uczenie głębokie na klastrach HPC

A. Zalety korzystania z klastrów HPC w uczeniu głębokim

  1. Przyspieszone szkolenie i wnioskowanie Klastry HPC, dzięki swojemu potężnemu sprzętowi i możliwościom przetwarzania równoległego, znacznie przyspieszają procesy szkolenia i wnioskowania modeli uczenia głębokiego, umożliwiając eksplorację większych i bardziej złożonych modeli oraz obsługę dużych zbiorów danych.

  2. Obsługa dużych zbiorów danych Skalowalność i zasoby obliczeniowe klastrów HPC sprawiają, że są one odpowiednie do pracy z dużymi zbiorami danych, co często jest wymagane w aplikacjach uczenia głębokiego.

  3. Szkolenie rozproszone i równoległość modelu Klastry HPC umożliwiają wykorzystanie technik szkolenia rozproszonego, w których model jest podzielony na wiele węzłów obliczeniowych, a proces szkolenia jest równoległy. Może to prowadzić do szybszej zbieżności i możliwości szkolenia większych modeli, które nie zmieściłyby się na jednej maszynie.

B. Frameworki uczenia głębokiego i integracja z klastrami HPC

  1. TensorFlow a. Szkolenie rozproszone przy użyciu TensorFlow Distributed TensorFlow, popularny framework uczenia głębokiego, oferuje wbudowane wsparcie dla szkolenia rozproszonego dzięki modułowi TensorFlow Distributed. Dzięki temu można wykorzystać zasoby obliczeniowe klastra HPC do szkolenia modeli uczenia głębokiego w sposób równoległy i skalowalny.

    b. Przyspieszenie GPU przy użyciu TensorFlow-GPU TensorFlow oferuje również płynną integrację z kartami graficznymi (GPU), pozwalając na wykorzystanie zdolności przetwarzania równoległego GPU w celu przyspieszenia procesu szkolenia i wnioskowania modeli uczenia głębokiego.

  2. PyTorch a. Szkolenie rozproszone przy użyciu PyTorch Distributed PyTorch, kolejny powszechnie stosowany framework uczenia głębokiego, obsługuje szkolenie rozproszone za pomocą modułu PyTorch Distributed. Pozwala to na wykorzystanie zasobów klastra HPC do szkolenia modeli uczenia głębokiego w sposób rozproszony i skalowalny.

    b. Przyspieszenie GPU przy użyciu PyTorch CUDA Podobnie jak TensorFlow, PyTorch oferuje silne wsparcie dla przyspieszenia GPU, umożliwiając wykorzystanie zasobów GPU dostępnych w klastrze HPC w celu przyspieszenia procesu szkolenia i wnioskowania modeli uczenia głębokiego.

  3. Inne frameworki (np. Keras, Caffe, Theano) Mimo że TensorFlow i PyTorch są dwoma najpopularniejszymi frameworkami uczenia głębokiego, istnieją również inne opcje, takie jak Keras, Caffe i Theano, które oferują różne stopnie integracji i wsparcia dla środowisk klastrów HPC.

C. Wdrożenie i konfiguracja

  1. Instalowanie i konfigurowanie frameworków uczenia głębokiego a. Zarządzanie pakietami (np. pip, conda) W zależności od środowiska oprogramowania klastra HPC, może być konieczne użycie narzędzi do zarządzania pakietami, takich jak pip lub conda, do instalacji niezbędnych frameworków uczenia głębokiego i ich zależności.

    b. Konfiguracja środowiska i zarządzanie zależnościami Poprawne skonfigurowanie środowiska oprogramowania, w tym instalacja frameworka uczenia głębokiego, jego zależności i wymaganych bibliotek, jest kluczowe dla zapewnienia płynnego działania obciążeń uczenia głębokiego na klastrze HPC.

  2. Integracja uczenia głębokiego z klastrami HPC a. Składanie zadań i przydzielanie zasobów Aby uruchomić obciążenia uczenia głębokiego na klastrze HPC, należy przesłać zadania przez harmonogram zadań i menadżer zasobów klastra, takie jak SLURM lub PBS. Wymaga to określenia wymaganych zasobów obliczeniowych (np. liczba CPU, GPU, pamięć) dla zadań uczenia głębokiego.

    b. Wykorzystanie zasobów GPU klastraJeżeli twój klaster HPC jest wyposażony w sprzęt GPU, musisz upewnić się, że twoje zadania związane z głębokim uczeniem są skonfigurowane w taki sposób, aby efektywnie wykorzystywać te zasoby GPU, często za pomocą GPU-zoptymalizowanych frameworków do głębokiego uczenia takich jak TensorFlow-GPU lub PyTorch CUDA.

c. Szkolenie rozproszone i podział modelu Aby skorzystać z możliwości równoległego przetwarzania klastra HPC, możesz zaimplementować techniki szkolenia rozproszonego, takie jak równoległość danych lub równoległość modeli, korzystając z funkcji szkolenia rozproszonego dostarczanych przez wybrany framework do głębokiego uczenia.

Optimizacja i dostrojenie wydajności

Wybór i konfiguracja sprzętu a. Wybór CPU i GPU Podczas projektowania lub konfigurowania klastra HPC do głębokiego uczenia niezbędne jest staranne wybranie odpowiedniego sprzętu CPU i GPU, który odpowiada wymaganiom obciążeń związanych z głębokim uczeniem. Czynniki takie jak liczba rdzeni, częstotliwość taktowania, pamięć i architektura GPU mogą istotnie wpływać na wydajność modeli uczenia głębokiego.

b. Rozważania dotyczące pamięci i magazynowania Ilość dostępnej pamięci i magazynu na węzłach obliczeniowych może również wpływać na wydajność obciążeń związanych z głębokim uczeniem, zwłaszcza w przypadku dużych zbiorów danych lub modeli, które wymagają znacznych zasobów pamięci i magazynu.

Optymalizacja sieci a. Wybór odpowiednich interkonektów Wybór interkonektów sieciowych, takich jak Ethernet, InfiniBand lub inne specjalizowane opcje, może mieć istotny wpływ na wydajność obciążeń związanych z rozproszonym głębokim uczeniem. Szybsze i o mniejszej latencji interkonekty mogą poprawić efektywność transferu danych i komunikację między węzłami obliczeniowymi.

b. Dostrojenie parametrów sieci Optymalizacja parametrów związanych z siecią, takich jak rozmiar MTU (maksymalna jednostka transmisji), ustawienia TCP/IP i różne konfiguracje protokołów sieciowych, może również pomóc poprawić ogólną wydajność obciążeń związanych z głębokim uczeniem w klastrze HPC.

Strategie równoległego szkolenia a. Równoległość danych Równoległość danych to powszechne podejście do rozproszonego głębokiego uczenia, w którym zbiór treningowy jest podzielony na wiele węzłów obliczeniowych, a każdy węzeł uczy model na swoim odpowiednim podzbiorze danych.

b. Równoległość modelu Równoległość modelu polega na podziale modelu głębokiego uczenia na wiele węzłów obliczeniowych, z których każdy jest odpowiedzialny za część modelu. Może to być szczególnie użyteczne przy szkoleniu bardzo dużych modeli, które nie mieszczą się na jednym węźle.

c. Hybrydowe podejścia Połączenie równoległości danych i równoległości modelu, znane jako podejście hybrydowe, może być zastosowane w celu dalszego poprawienia skalowalności i wydajności rozproszonego uczenia głębokiego w klastrach HPC.

Strojenie hiperparametrów a. Automatyczna optymalizacja hiperparametrów Aby zoptymalizować wydajność modeli uczenia głębokiego, często konieczne jest dostrojenie różnych hiperparametrów, takich jak współczynnik uczenia, rozmiar partii i parametry regularyzacji. Można wykorzystać techniki automatycznej optymalizacji hiperparametrów do efektywnego eksplorowania przestrzeni hiperparametrów i znalezienia optymalnej konfiguracji.

b. Rozproszone wyszukiwanie hiperparametrów Możliwości równoległego przetwarzania klastrów HPC można wykorzystać do przeprowadzania rozproszonego wyszukiwania hiperparametrów, gdzie jednocześnie badane są różne konfiguracje hiperparametrów, co przyspiesza proces optymalizacji modelu.

Sieci neuronowe konwolucyjne (CNN)

Sieci neuronowe konwolucyjne (CNN) są specjalnym rodzajem sieci neuronowych, które są szczególnie dobrze przystosowane do przetwarzania i analizy danych obrazowych. CNN są zaprojektowane do automatycznego i hierarchicznego wyodrębniania cech z surowych danych obrazowych, co sprawia, że są one wyjątkowo skuteczne w zadaniach takich jak klasyfikacja obrazów, wykrywanie obiektów czy segmentacja obrazów.

Podstawowe elementy architektury CNN to:

  1. Warstwy konwolucyjne: Te warstwy stosują zestaw filtrowalnych do wejściowego obrazu, wyodrębniając lokalne cechy, takie jak krawędzie, kształty i tekstury. Filtry są uczonymi w trakcie procesu uczenia, a wyjście warstwy konwolucyjnej to mapa cech, która reprezentuje obecność wykrytych cech w różnych miejscach na wejściowym obrazie.

  2. Warstwy poolingowe: Warstwy grupujące są używane do zmniejszania wymiarów przestrzennych map cech, co pozwala zmniejszyć liczbę parametrów i złożoność obliczeniową modelu. Najczęstszą operacją grupującą jest grupowanie maksymalne, które wybiera maksymalną wartość w małym obszarze przestrzennym mapy cech.

  3. Warstwy w pełni połączone: Po warstwach konwolucyjnych i grupujących wyjście jest spłaszczane i przekazywane przez jedną lub więcej warstw w pełni połączonych, które wykonują wysokopoziomowe wnioskowanie i klasyfikację na podstawie wyodrębnionych cech.

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
 
# Definiowanie modelu CNN
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'))
 
# Kompilowanie modelu
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

W tym przykładzie model CNN składa się z trzech warstw konwolucyjnych, każda z nich jest następnie poprzedzona warstwą grupującą, a na końcu znajdują się dwie warstwy w pełni połączone. Kształt wejściowy to (28, 28, 1), co odpowiada obrazowi w skali szarości o rozmiarze 28x28 pikseli. Model jest kompilowany z optymalizatorem Adam i stratą przekroju kategorycznego, a także z metryką dokładności, i generuje rozkład prawdopodobieństwa dla 10 klas.

Sieci neuronowe rekurencyjne (RNN)

Sieci neuronowe rekurencyjne (RNN) to klasa sieci neuronowych, które są zaprojektowane do przetwarzania danych sekwencyjnych, takich jak tekst, mowa czy dane szeregowe w czasie. W przeciwieństwie do sieci neuronowych jednokierunkowych, które przetwarzają każdy wejście niezależnie, sieci RNN utrzymują ukryty stan, który jest aktualizowany w każdym kroku czasowym, pozwalając im na uwzględnienie informacji z poprzednich wejść w bieżącym wyjściu.

Podstawowe elementy architektury RNN to:

  1. Sekwencja wejściowa: Wejście do sieci RNN to sekwencja wektorów, gdzie każdy wektor reprezentuje pojedynczy element wejścia, takie jak słowo w zdaniu lub krok w szeregu czasowym.

  2. Ukryty stan: Ukryty stan RNN to wektor, który reprezentuje wewnętrzną pamięć sieci, która jest aktualizowana przy każdym kroku czasowym na podstawie obecnego wejścia i poprzedniego ukrytego stanu.

  3. Sekwencja wyjściowa: Wyjście RNN to sekwencja wektorów, gdzie każdy wektor reprezentuje wyjście sieci w danym kroku czasowym.

Oto przykład prostego modelu RNN do klasyfikacji tekstu:

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

W tym przykładzie model RNN składa się z warstwy osadzania, warstwy RNN prostych i warstwy wyjścia gęstej. Wejście do modelu to sekwencja 100 słów, gdzie każde słowo jest reprezentowane przez unikalną liczbę całkowitą między 0 a 9999. Warstwa osadzania mapuje te liczby całkowite na reprezentację wektorową o wymiarze 128, które jest następnie przekazywane do warstwy RNN. Warstwa RNN przetwarza sekwencję i generuje pojedynczy wektor, który jest przekazywany do warstwy wyjścia gęstej w celu wygenerowania predykcji binarnej klasyfikacji.

Sieci LSTM (Long Short-Term Memory)

Long Short-Term Memory (LSTM) są specjalnym rodzajem RNN, które są zaprojektowane w celu rozwiązania problemu znikającego gradientu, który może utrudniać naukę długotrwałych zależności w danych sekwencyjnych za pomocą tradycyjnych RNN. LSTM osiąga to poprzez wprowadzenie bardziej skomplikowanego stanu ukrytego, który obejmuje stan komórki, co pozwala sieci na selektywne zapamiętywanie i zapominanie informacji z poprzednich kroków czasowych.

Podstawowe elementy architektury LSTM to:

  1. Stan komórki: Stan komórki to wektor, który reprezentuje długotrwałą pamięć LSTM, która jest aktualizowana przy każdym kroku czasowym na podstawie obecnego wejścia, poprzedniego stanu komórki i ukrytego stanu.

  2. Bramka zapominająca: Bramka zapominająca to komponent LSTM, który decyduje, które informacje z poprzedniego stanu komórki powinny zostać zapomniane lub zachowane.

  3. Bramka wejściowa: Bramka wejściowa to komponent LSTM, który decyduje, które informacje z bieżącego wejścia i poprzedniego ukrytego stanu powinny zostać dodane do stanu komórki.

  4. Bramka wyjściowa: Bramka wyjściowa to komponent LSTM, który decyduje, które informacje z bieżącego wejścia, poprzedniego ukrytego stanu i bieżącego stanu komórki powinny zostać użyte do wygenerowania wyjścia w bieżącym kroku czasowym.

Oto przykład modelu LSTM do generacji tekstu:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# Definiowanie modelu LSTM
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=50))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(10000, activation='softmax'))
 
# Kompilowanie modelu
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

W tym przykładzie model LSTM składa się z warstwy embedingu, warstwy LSTM oraz warstwy wyjściowej typu dense. Wejściem do modelu jest sekwencja 50 słów, gdzie każde słowo jest reprezentowane przez unikalny identyfikator liczbowy z zakresu od 0 do 9999. Warstwa embedingu mapuje te identyfikatory liczbowe na wektory o wymiarze 128, które są następnie przekazywane do warstwy LSTM. Warstwa LSTM przetwarza sekwencję i generuje pojedynczy wektor, który jest przekazywany do warstwy wyjściowej typu dense w celu wygenerowania rozkładu prawdopodobieństwa dla 10000 możliwych słów wyjściowych.

Generatywne sieci przeciwdziałające (GAN)

Generatywne sieci przeciwdziałające (GAN) są rodzajem modeli głębokiego uczenia, które składają się z dwóch sieci neuronowych: generatora i dyskryminatora, które są szkolone w sposób konkurencyjny. Sieć generatora jest odpowiedzialna za generowanie nowych, syntetycznych danych, które przypominają rzeczywiste dane, podczas gdy sieć dyskryminatora jest odpowiedzialna za rozróżnianie między danymi rzeczywistymi a wygenerowanymi.

Podstawowe składniki architektury GAN to:

  1. Sieć generatora: Sieć generatora przyjmuje losowe dane wejściowe, zwykle wektor szumu, i przekształca je w próbkę danych syntetycznych, która przypomina rzeczywiste dane.

  2. Sieć dyskryminatora: Sieć dyskryminatora przyjmuje próbkę danych, zarówno rzeczywistych, jak i wygenerowanych, i wyprowadza prawdopodobieństwo, że próbka jest rzeczywista (a nie wygenerowana).

  3. Szkolenie Adwersaryjne: Sieci generatora i dyskryminatora są szkolenie w sposób konkurencyjny, gdzie generator stara się oszukać dyskryminator, generując coraz bardziej realistyczne dane, a dyskryminator stara się lepiej rozróżniać dane prawdziwe od wygenerowanych.

Oto przykład prostego GAN do generowania ręcznie pisanych cyfr:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Flatten
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
 
# Zdefiniuj sieć generatora
generator = Sequential()
generator.add(Dense(256, input_dim=100, activation='relu'))
generator.add(Dense(784, activation='tanh'))
generator.add(Reshape((28, 28, 1)))
 
# Zdefiniuj sieć dyskryminatora
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Flatten(input_shape=(28, 28, 1)))
discriminator.add(Dense(256, activation='relu'))
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Zdefiniuj model GAN
gan = Model(generator.input, discriminator(generator.output))
 
# Skompiluj modele
generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))

W tym przykładzie sieć generatora przyjmuje 100-wymiarowy wektor szumu jako dane wejściowe i generuje obraz o rozmiarze 28x28 w odcieniach szarości przedstawiający ręcznie napisaną cyfrę. Sieć dyskryminatora przyjmuje obraz 28x28 w odcieniach szarości jako dane wejściowe i wyprowadza prawdopodobieństwo, że obraz jest rzeczywisty (a nie wygenerowany). Model GAN jest zdefiniowany poprzez połączenie sieci generatora i dyskryminatora i jest trenowany w sposób adwersaryjny, aby generować coraz bardziej realistyczne cyfry.

Podsumowanie

W tym samouczku zbadaliśmy kilka kluczowych architektur i technik głębokiego uczenia, w tym Konwolucyjne Sieci Neuronowe (CNN), Rekurencyjne Sieci Neuronowe (RNN), Sieci Neuronowe Długotrwałej Pamięci (LSTM) i Genaratywne Sieci Przeciwdziałające (GAN). Każda z tych architektur ma swoje własne zalety i nadaje się do konkretnych rodzajów problemów, takich jak klasyfikacja obrazów, generowanie tekstu i generowanie syntetycznych danych.

Dzięki zrozumieniu podstawowych pojęć i składników tych modeli głębokiego uczenia możesz zacząć tworzyć i eksperymentować ze swoimi własnymi aplikacjami wykorzystującymi głębokie uczenie. Pamiętaj, że uczenie maszynowe jest dziedziną ciągłego rozwoju, a nowe architektury i techniki są ciągle rozwijane, dlatego ważne jest, aby być na bieżąco z najnowszymi badaniami i najlepszymi praktykami.

Powodzenia w Twojej podróży z głębokim uczeniem!

Jak łatwo i szybko zrozumieć harmonogramowanie GPUJak łatwo zrozumieć szkolenie LLM dla początkujących