香港今日开奖结果直播 现场直播_TensorFlow2.3加入新API解决资料工作管线载入瓶颈

除了新的服务API,还多了快照API,可以将预处理工作管线中的资料,输出到磁碟中永久保存,以便在不同的训练中重复使用,官方提到,当用户执行运算成本较高的预处理资料集,像是经剪裁或旋转的图片,则能在预处理结束后储存,以便在不同的训练中使用,节省CPU和加速器时间

机器学习框架团队发布了最新版本,这个版本的更新重点,加入了新工具,让使用者可在一台或是多台电脑中,能够轻松地载入并且预处理资料,解决输入工作管线瓶颈的问题。另外,TFProfiler还加入了记忆体分析器以及Python追踪器,方便开发者追踪程式执行状况。

加入了两种机制解决输入工作管线的瓶颈,以提高资源利用率。当连接到训练装置的主机,无法满足模型消耗资料的需求时,将无法完全发挥加速器效能,进而拖慢训练速度,官方提到,现代的加速器,无论是GPU或TPU,运算速度都非常快,假设当加速器每秒可以分类200个范例,但是资料输入管道每秒只能从磁碟中载入100个,那加速器将会有50%处于闲置状态。

对于这种情况,新的服务API可提升训练速度,透过将资料分散预先载入到训练的丛集中,并且进行预处理,如此便能每秒产生200个范例,使训练速度提高一倍。官方表示,虽然分散输入工作管线,是个有用的工具,但是当用户工作仅在单一电脑上,则分散式方法可能无用武之地,因此也提供了工具,改善单一电脑上输入工作管线的效能。

除了新的服务API,还多了快照API,可以将预处理工作管线中的资料,输出到磁碟中永久保存,以便在不同的训练中重复使用,官方提到,当用户执行运算成本较高的预处理资料集,像是经剪裁或旋转的图片,则能在预处理结束后储存,以便在不同的训练中使用,节省CPU和加速器时间。

另外,的TFProfiler加入了两个新功能,分别是记忆体分析器(下图)以及Python追踪器。记忆体分析器能让用户在模型训练期间,监控记忆体的使用状况,以便分析在训练工作期间遭遇记忆体不足的情况,更全面了解记忆体高峰使用,以及大量消耗记忆体的操作。而Python追踪器则能监控Python的呼叫堆叠,提供更多程式执行中的资讯。

而新加入了Keras预处理层,这是一个实验性功能,让用户能够将预处理逻辑,当作是模型中的一部分包含在模型内,因此在模型输出时,预处理层就会像是模型其他层一样,被储存起来,并让之后的部署更简单。官方举例,使用者可以利用这个新功能,创建物体侦测模型,模型本身就能包含调整大小、缩放和正规化层,也就是说,该模型的输入可以接受任何尺寸的图像,并自动正规化像素值。

对于结构化资料来说,可以使用诸如StringLookup之类的预处理层,对分类特征进行编码,因此开发者将可以开发模型,并将表格中的列资料作为模型的输入。官方提到,这项功能仍在实验阶段,他们预计会在版本使其脱离实验阶段,想要将其用在生产环境的用户,可能还需要等等。

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