AI & GPU
Hogyan válasszuk ki a legjobb NVIDIA GPU-t mély tanuláshoz

Hogyan válasszuk ki a legjobb NVIDIA GPU-t mély tanuláshoz

I. Bevezetés a mély tanulásba és az NVIDIA GPU-kba

A. Az GPU-k fontossága a mély tanulásban

A mély tanulás alapvető technikává vált az mesterséges intelligencia területén, lehetővé téve a gépeknek, hogy emberi pontossággal tanuljanak és komplex feladatokat hajtsanak végre. A mély tanulás alapját az mesterséges neuronhálózatok képezik, amelyeknek hatalmas számítási kapacitásra van szükségük a képzéshez és a végrehajtáshoz. A hagyományos CPU-k gyakran nehezen tudják követni a mély tanulás igényeit, ez vezetett a Grafikus Feldolgozó Egységek (GPU-k) elterjedéséhez ezekre a munkaterhekre.

A GPU-k kiválóan alkalmasak a mély tanuláshoz szükséges nagyon párhuzamos számításokra, például mátrixszorzásra és konvolúciós műveletekre. A modern GPU-k rendelkezésre álló nagyszámú magja és nagy sebességű memóriája felhasználásával a mély tanulási modelleket sokkal hatékonyabban lehet képezni és telepíteni, mint a csak CPU-val működő megoldások. Ez kulcsfontosságú tényező volt a mély tanulás gyors előrehaladásában és elterjedésében különböző területeken, mint a számítógépes látás, a természetes nyelvfeldolgozás és beszédfelismerés.

B. Áttekintés az NVIDIA GPU-k mély tanuláshoz tervezett sorozatairól

Az NVIDIA a mély tanulás GPU fejlesztésének élén állva, átfogó sorozatot kínál a mély tanulás közösségének különböző igényeinek kielégítésére tervezett grafikus kártyák terén. A high-end munkaállomás-osztályú GPU-kból kedvezőbb árú lehetőségekig, az NVIDIA GPU kínálata különféle teljesítményt és képességeket kínál a különböző mély tanulási igények kielégítésére.

Ebben a tutorialban megvizsgáljuk az NVIDIA GPU architektúrák és modellek kulcsfontosságú jellemzőit, amelyek különösen jól alkalmazhatók mély tanulási alkalmazásokhoz. A technikai részleteket, a teljesítményjellemzőket és ezek GPU-k alkalmazási eseteit tárgyaljuk, hogy segítsünk tájékozott döntést hozni mély tanulási projektek optimális hardverének kiválasztásakor.

II. NVIDIA GPU-architektúrák mély tanuláshoz

A. NVIDIA Volta architektúra

1. Kulcs fontok és javulások az előző architektúrákhoz képest

Az 2017-ben bemutatott NVIDIA Volta architektúra jelentős ugrást jelentett a mély tanulás munkaterheihez tervezett GPU tervezésében. Néhány kulcsfontos jellemző és javulás az előző architektúrákhoz képest:

  • Növekedett CUDA magok száma: A Volta GPU-knek jelentősen nagyobb számban találhatók CUDA magjai a korábbi generációkhoz képest, ami több nyers számítási teljesítményt biztosít.
  • Javított memória rendszer: A Volta GPU-k a magas sávszélességű HBM2 memóriát használják, amely jelentősen nagyobb memóriasávszélességet és alacsonyabb késleltetést kínál, mint a korábbi architektúrákban felhasznált GDDR5/X memória.
  • Bővített mély tanulási teljesítmény: A Volta bevezette a Tensor Core-t, egy speciális hardveregységet, amely a mély tanulási műveletek (például mátrixszorzás és konvolúció) gyorsítására lett kifejlesztve.

2. Teljesítmény és hatékonyságnövekedés mély tanuláshoz

A Volta architektúra által bevezetett architekturális fejlesztések jelentős teljesítmény- és hatékonyságnövekedést eredményeztek a mély tanulási munkaterheknél. A Volta-alapú GPU-k, mint például az NVIDIA V100, jelentős sebességnövekedést mutattak a képzési és következtetési feladatokban az előző generációs GPU-khoz képest.

Például az NVIDIA V100 GPU akár 120 teraflop mély tanulási teljesítményt is nyújthat, ami több mint 5-szörös javulást jelent az előző generációs NVIDIA Pascal architektúrához képest. Ez a teljesítményugrás, kombinálva a Volta architektúra javított energiahatékonyságával, nagyon vonzóvá teszi a Volta-alapú GPU-ket a mély tanulási modellek képzéséhez és telepítéséhez.

3. Tensor Core-ok és hatásuk a mély tanulásra

A Tensor Core-ok bevezetése a Volta architektúrában óriási változást hozott a mély tanulási teljesítmény terén. A Tensor Core-ok speciális hardveregységek, amelyek a mátrixszorzás és a kumuláció műveletek gyorsítására lettek tervezve, amelyek a mély tanulás algoritmusainak alapját képezik.

A Tensor Core-ok pontosabb és hatékonyabb módon képesek elvégezni ezeket a műveleteket a hagyományos CUDA magokhoz képest. Támogatják a kevert pontosságú számításokat, lehetővé téve az alacsonyabb pontosságú adattípusok (például FP16 vagy INT8) használatát a magas pontossági eredmények mellett, tovább fokozva a teljesítményt és az energiahatékonyságot.

A Tensor Core-ok hatása jelentős a mély tanulási munkaterhekre. Akár 12-szeres gyorsítást nyújthatnak a képzésben és akár 6-szoros gyorsítást a következtetésben az előző generációs Tensor Core-ok nélkül.

B. NVIDIA Turing architektúra

1. Előrelépések a sugaraszámításban és az AI-kihagyású grafikában

Bár a Turing architektúrát, amelyet 2018-ban vezettek be, főként a valós idejű sugaraszámítás és a grafika teljesítményének növelésére tervezték, számos olyan fejlesztést is tartalmazott, amelyek fontosak a mély tanulási munkaterhekhez.

A Turing bevezette az RT Core-okat, speciális hardveregységeket, amelyek a sugaraszámítás műveleteinek gyorsítására lettek kifejlesztve. Emellett a Turing GPU-k rendelkeztek Tensor Core-okkal, hasonlóan a Volta architektúrában bevezetettekhez, hogy hardveraccelerált AI következtetési képességeket nyújtsanak.

2. Tensor Core-ok és szerepük a mély tanulásban

A Turing architektúrában található Tensor Core-ok azoknak a Tensor Core-oknak az új generációja, amelyek a Volta architektúrában találhatók, számos fejlesztéssel, amelyek a teljesítményüket és hatékonyságukat javítják a mély tanulási feladatok számára.

A Turing Tensor Core-ok támogatják az további adattípusokat, mint az INT8 és INT4, tovább bővítve a mély tanulási modellek körét, amelyek hasznot húzhatnak a hardvergyorsítástól. Emellett nagyobb adatáramlást és energiahatékonyságot kínálnak a Volta Tensor Core-okhoz képest.

3. Teljesítmény összehasonlítás a Volta architektúrával

Bemutatott tevékenységben, hogy a Turing architektúra elsősorban a grafika és a sugaraszámítás javítására összpontosított, jelentős teljesítménynövekedést is biztosított a mély tanulási munkaterhekből az előző generációhoz képest, a Volta architektúrához képest.

A benchmarkok azt mutatják, hogy a Turing alapú GPU-k, például az NVIDIA RTX 2080 Ti, akár 50% -kal magasabb teljesítményt is elérhetnek bizonyos mély tanulási feladatokban az NVIDIA V100 (Volta alapú) GPU-hoz képest, különösen a következtetési forgatókönyvekben.

A Tensor Core-ok, a javított memória rendszer és más architekturális fejlesztések kombinációja hozzájárul ezekhez a teljesítményjavulásokhoz, amelyek a Turing alapú GPU-ket vonzó lehetőséggé teszik mind valós idejű grafika, mind mély tanulási alkalmazások esetén.

C. NVIDIA Ampere architektúra

1. Architekturális változások és fejlesztések

Az NVIDIA Ampere architektúra, amelyet 2020-ban vezettek be, az NVIDIA legújabb generációs GPU tervezést képviseli, a Volta és Turing architektúrák sikereire építve. Az Ampere fontos architekturális változásokat és fejlesztéseket tartalmaz, mint például:

  • Megnövelt CUDA magszám: Az Ampere GPU-k jelentősen több CUDA maggal rendelkeznek, ami nagyobb nyers számítási teljesítményt biztosít.
  • Javított Tensor Core-ok: Az Ampere Tensor Core-ok további optimalizálásokon estek át, amelyek magasabb adatáramlást és kibővített támogatást kínálnak a további adattípusok (például BF16) számára.
  • Javított memória rendszer: Az Ampere GPU-k a következő generációs HBM2E memóriát használják, amely még nagyobb memóriasávszélességet és kapacitást kínál a korábbi generációkhoz képest.
  • Növekedett energiahatékonyság: Az Ampere architektúrát az energiahatékonyságra összpontosítva tervezték, magasabb teljesítményt tesznek lehetővé a teljesítmény növelése mellett, vagy akár az energiafogyasztás csökkentése mellett.

2. Tensor Core-ok és javított képességeik

Az Ampere architektúrában található Tensor Core-ok jelentős előrelépést jelentenek a Volta és Turingban található Tensor Core-okhoz képest. Néhány főbb fejlesztés a következő:

  • Növekedett adatáramlás: Az Ampere Tensor Core-ok akár kétszer nagyobb adatáramlást is képesek szolgáltatni a mély tanulási műveletekhez képest az előző generációhoz képest.
  • Kibővített adattípus támogatás: Az Ampere Tensor Core-ok a FP16 és INT8 mellett támogatják a BF16 (Brain Floating-Point) adattípust is, amely előnyös lehet bizonyos mély tanulási modellek esetén.
  • Javított hatékonyság: Az Ampere Tensor Core-ok energiahatékonyabbak, így a teljesítmény növelése a meglévő energiafelvétel mellett is lehetséges.

Ezek a Tensor Core-ok fejlesztései, összekombinálva az általános architekturális fejlesztésekkel az Ampere tervezésében, jelentős teljesítményjavuláshoz vezetnek a mély tanulási munkaterhek esetében.

3. Teljesítmény javulása mély tanulási alkalmazásokban

A benchmarkok azt mutatják, hogy az NVIDIA Ampere architektúra, amely a NVIDIA A100 GPU által testesül meg, akár 2-szeres teljesítményjavulást is képes elérni a mély tanulási képzési és következtetési feladatokban az előző generáció, a NVIDIA Volta architektúrahoz képest.

Ezt a teljesítményugrást az növekedett CUDA magszámra, a javított Tensor Core-okra, az előrelépettebb memória rendszerre és más architekturális finomításokra lehet visszavezetni az Ampere tervezésében. Ezek a fejlesztések adataikat teszik vonzóvá az Ampere-alapú GPU-ket a mély tanulási alkalmazások széles skálájához, a nagy léptékű képzéstől adataközpontokban a valós idejű következtetésre a peremen.

III. NVIDIA GPU modellek mély tanuláshoz

A. NVIDIA Quadro RTX sorozat

1. Áttekintés a Quadro RTX sorozatról

Az NVIDIA Quadro RTX sorozat a vállalat professzionális szintű GPU-sorozata, amelyeket magas teljesítményű munkaállomásokhoz és vállalati felhasználásokhoz terveztek, beleértve a mély tanulást és az AI fejlesztést is.

A Quadro RTX sorozat több modellt tartalmaz, amelyek különböző teljesítmény- és jellemzőigényeket céloznak meg. Ezek a GPU-k a Turing és Ampere architektúrákon alapulnak, különböző képességeket és teljesítményszinteket kínálva a professzionális piacon megfelelnek a sokféle igénynek.

2. Quadro RTX 6000 és RTX 8000

a. Specifikációk és képességek

Az NVIDIA Quadro RTX 6000 és RTX 8000 a Quadro RTX sorozat zászlóshajó modelljei, amelyek kivételes teljesítményt nyújtanak a legigényesebb mély tanulási és AI munkaterhekre.

Ezeknek a GPU-knak néhány kulcsfontos specifikációja:

  • Turing alapú architektúra Tensor Core-okkal
  • Akár 4,608 CUDA mag- Akár 48 GB nagy sávszélességű GDDR6 memória
  • Támogatás a sugarzási nyomvonalt és mesterséges intelligencia-gyorsított grafikát for example a quadro

Ezek a magas végebb Quadro RTX modellek nagyszerű teljesítményt nyújtanak mély tanulási képzéshez és következtetéshez, ezáltal jól alkalmazhatók szakmai munkaállomásokban, kutatólaboratóriumokban és vállalati szintű telepítésekben.

b. Használati esetek és célcsoport alkalmazások

A NVIDIA Quadro RTX 6000 és RTX 8000 elsősorban a következő célterületeken használhatók fel:

  • Mély tanulási modellképzés és fejlesztés
  • AI-alapú adatfeldolgozás és megjelenítés
  • Nagy teljesítményű számítás (HPC) és tudományos számítás
  • Virtuális valóság (VR) és kiterjesztett valóság (AR) tartalom létrehozása
  • Professzionális 3D megjelenítés és renderelés

Ezeket a Quadro RTX modelleket gyakran telepítik specializált munkaállomásokra, renderelő állomásokra és adatközpontokba, ahol kivételes teljesítményük és vállalati szintű funkcióik nélkülözhetetlenek az üzleti kritikus mély tanulási és AI alkalmazásokhoz.

B. NVIDIA GeForce RTX sorozat

1. A GeForce RTX felhasználói shozzája

A NVIDIA GeForce RTX sorozat a cég a a fogyasztói grafikus kártyák sorozata, amelyek kiváló képességeket nyújtanak a mély tanulási és mesterséges intelligencia terhelések számára. Bár elsősorban nem a szakmai piacra van szánva, a GeForce RTX GPU-k vonzó egyensúlyt nyújtanak a teljesítmény, a funkciók és költséghatékony.

A GeForce RTX sorozat több modellt tartalmaz, az olcsóbb középkategóriától a drágább csúcskategóriás kártyákig. Ezek az GPU-k a Turing és Ampere architektúrákon alapulnak, fejlett funkciókat és teljesítményt hozva a fogyasztói piacra.

2. GeForce RTX 3080 és RTX 3090

a. Műszaki jellemzők és képességek

A NVIDIA GeForce RTX 3080 és RTX 3090 jelenlegi csúcsmodelljei a GeForce RTX sorozatnak, kivételes teljesítményt nyújtva a játék- és mély tanulási terhelésekhez egyaránt.

Ezeknek a GPU-knak néhány kulcsfontosságú jellemzője:

  • Ampere architektúra továbbfejlesztett Tensor magokkal
  • Akár 10,496 (RTX 3090) és 8,704 (RTX 3080) CUDA mag
  • Akár 24GB (RTX 3090) és 10GB (RTX 3080) nagy sávszélességű GDDR6X memória
  • Támogatja a valós idejű sugarzási nyomvonalat és az AI-gyorsított grafikát

Ezek a teljesítményes GeForce RTX modellek képesek lenyűgöző teljesítményt nyújtani a mély tanulási képzéshez és következtetéshez, gyakran felülmúlva vagy meghaladva a drágább Quadro RTX sorozat képességeit.

b. Összehasonlítás a Quadro RTX modellekkel

Bár a Quadro RTX sorozat leginkább a szakmai és vállalati alkalmazásokra összpontosít, a GeForce RTX 3080 és RTX 3090 vonzó alternatívát kínálnak a mély tanulási terhelésekhez.

A Quadro RTX 6000 és RTX 8000-hoz viszonyítva a GeForce RTX 3080 és RTX 3090 sok mély tanulási benchmarkban hasonló vagy akár jobb teljesítményt nyújtanak, gyakran lényegesen alacsonyabb költséggel. Ez vonzó lehetőséget jelent az egyéni kutatók, kis csapatok és induló vállalkozások számára, akik mély tanulási projekteken dolgoznak.

c. Alkalmasság a mély tanuláshoz

A NVIDIA GeForce RTX 3080 és RTX 3090 nagyon alkalmasak számos mély tanulási alkalmazásra, beleértve:

  • Komplex neurális hálózati modellek képzése
  • Mély tanulási modellek telepítése valós idejű következtetéshez
  • Az adatátalakítás és adatnövelés gyorsítása
  • Új mély tanulási architektúrák kísérletezése és prototípusai

Impozáns teljesítményükkel, memóriakapacitásukkal és támogatásukkal olyan fejlett funkciókhoz, mint a Tensor magok, ezek a GeForce RTX modellek költséghatékony megoldást nyújthatnak számos mély tanulási terheléshez, népszerű választásként a mély tanulási közösségben.

C. NVIDIA A-Series (Ampere) GPU-k

1

Konvolúciós neurális hálózatok

A konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek) egy speciális típusú neurális hálózatok, amelyek különösen alkalmasak vizuális adatok, például képek és videók feldolgozására és elemzésére. A CNN-ek a vizuális kéreg szerkezetét követik az emberi agyban, amely összekapcsolt neuronokból áll, amelyek specifikus területekre reagálnak a vizuális mezőben.

A CNN-ek kulcsfontosságú elemei:

  1. Konvolúciós rétegek: Ezek a rétegek alkalmaznak egy halom tanulható szűrőt a bemeneti képre, ahol minden szűrő kinyer egy adott tulajdonságot a képből. E művelet eredménye egy tulajdonság térkép, amely ábrázolja ezeknek a tulajdonságoknak a térbeli viszonyát.

  2. Felaprító rétegek: Ezek a rétegek csökkentik a tulajdonság térképek térbeli méretét, ami segít csökkenteni a paraméterek számát és a hálózat számítási igényét. A leggyakoribb felaprítási művelet a max pooling, amely a tulajdonság térkép kis régiójából választja ki a maximális értéket.

  3. Teljesen kapcsolt rétegek: Ezek a rétegek hasonlóak a hagyományos neurális hálózatok rétegeihez, ahol minden neuron a rétegben kapcsolódik az előző réteg minden neuronjához. Ezeket a rétegeket használják a végső osztályozási vagy regressziós feladat elvégzésére.

Itt van egy példa egy egyszerű CNN architektúrára képi osztályozáshoz:

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 le a modellt
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

Ebben a példában definiálunk egy CNN modellt, amely 28x28 szürkeárnyalatos képeket használ (a bemeneti alak (28, 28, 1)). A modell három konvolúciós rétegből áll, mindegyiket max felaprítási réteg követi, valamint két teljesen összekapcsolt réteg. A végső rétegen a softmax aktivációs függvényt használja egy valószínűségi eloszlást hozzá létre 10 lehetséges osztályhoz.

Rekurrens neurális hálózatok

A rekurrens neurális hálózatok (RNN-ek) olyan típusú neurális hálózatok, amelyek a szekvenciális adatok, például a szöveg, beszéd vagy idősorozatok feldolgozására vannak kialakítva. A hagyományos folyamatos előre táplált neurális hálózatokkal ellentétben az RNN-eknek van egy "memóriája", amely lehetővé teszi számukra, hogy az előző bemenetekből információkat használjanak az aktuális kimenet előállításához.

Az RNN-ek kulcsfontosságú elemei:

  1. Rejtett állapot: A rejtett állapot egy vektor, amely reprezentálja az RNN belső állapotát egy adott időpillanatban. Ez az állapot minden időpontban frissül az aktuális bemenet és a korábbi rejtett állapot alapján.

  2. Cella: A cella az RNN magja, amely a jelenlegi bemenetet és a korábbi rejtett állapotot veszi figyelembe, és előállítja a jelenlegi rejtett állapotot és a kimenetet.

  3. Kibontás: Az RNN-eket gyakran "kibontva" alkalmazzák az időben, ahol ugyanaz a sejt alkalmazódik minden időpontban, és a rejtett állapotat egy időpillanatról a következőre továbbítják.

Itt van egy példa egy egyszerű RNN-re szöveggeneráláshoz:

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=vocab_size, output_dim=256, input_length=sequence_length))
model.add(SimpleRNN(units=128))
model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))
 
# Fordítsa le a modellt
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Ebben a példában egyszerű RNN modellt definiálunk szöveggeneráláshoz. A modell egy beágyazási rétegből, egy egyszerű RNN rétegből és egy sűrű kimeneti rétegből áll. Az beágyazási réteg átalakítja a bemeneti szekvenciát szó indexek sorozatává, amelyet az RNN réteg feldolgoz, és egy fix méretű kimeneti vektort állít elő, amelyet a sűrű réteg használ a végleges osztályozási kimenet előállításához.

Hosszú rövid távú memória (LSTM)

A hosszú rövid távú memória (LSTM) olyan RNN típus, amely kifejezetten arra tervezték, hogy megoldja a hagyományos RNN-ekben előforduló eltűnő gradiensek problémáját, amikor a sorozat hossza nagyon hosszú lesz. Az LSTM-ek bevezetnek egy új típusú sejtet, az LSTM sejtet, amely bonyolultabb szerkezetű, mint az egyszerű RNN sejt.

Az LSTM sejt kulcsfontosságú elemei:

  1. Elfelejtési kapu: Ez a kapu határozza meg, hogy a korábbi rejtett állapotból és az aktuális bemenetből milyen információkat kell elfelejteni vagy megőrizni.
  2. Bemeneti kapu: Ez a kapu határozza meg, hogy a jelenlegi bemenetből és a korábbi rejtett állapotból milyen új információkat kell hozzáadni a sejtállapothoz.
  3. Kimeneti kapu: Ez a kapu határozza meg, hogy a jelenlegi bemenetből, a korábbi rejtett állapotból és a jelenlegi sejtállapotból milyen információkat kell használni a kimenet előállításához.

Itt van egy példa egy LSTM modellre szekvencia osztályozáshoz:

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=vocab_size, output_dim=256, input_length=sequence_length))
model.add(LSTM(units=128))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
 
# Fordítsa le a modellt
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Ebben a példában egyszerű LSTM modellt definiálunk szekvencia osztályozáshoz. A modell egy beágyazási rétegből, egy LSTM rétegből és egy sűrű kimeneti rétegből áll. Az LSTM réteg feldolgozza a bemeneti szekvenciát és egy fix méretű kimeneti vektort állít elő, amelyet a sűrű réteg használ a végső osztályozási kimenet előállításához.

Generatív antagonista hálózatok (GAN-ok)

A generatív ellentétpárti hálózatok (GAN-ok) mély tanulási modellek, amelyeket új adatok, például képek vagy szöveg generálására használnak, amelyek hasonlóak a képzési adathoz. A GAN-ok két ellentétesen működő neurális hálózatból állnak: egy generátor hálózatból és egy diszkriminátor hálózatból.A GAN kulcsfontosságú elemek:

  1. Generator: A generátor hálózat felelős az új adatok generálásáért, ami hasonlít a tanítási adathoz. Egy véletlenszerű zajvektort vesz fel bemenetként, és egy generált mintát ad ki kimeneten.
  2. Discriminator: A diszkriminátor hálózat felelős egy adott minta valós (a tanítási adathoz tartozó) vagy hamis (a generátor által generált) minősítéséért. Egy mintát vesz fel bemenetként, és egy valószínűséget ad ki arra vonatkozóan, hogy a minta valós-e.

A generátor és a diszkriminátor hálózatokat adverziális módon képzik, ahol a generátor megpróbálja becsapni a diszkriminátort, hogy úgy gondolja, az általa létrehozott minták valódiak, míg a diszkriminátor próbálja pontosan osztályozni a valós és a generált mintákat.

Itt található egy példa egy egyszerű GAN-re, amely MNIST számjegyeket generál:

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
 
#Definiáljuk a generátort
generator = Sequential()
generator.add(Dense(128, input_dim=100, activation='relu'))
generator.add(Dense(784, activation='tanh'))
generator.add(Reshape((28, 28, 1)))
 
#Definiáljuk a diszkriminátort
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Flatten(input_shape=(28, 28, 1)))
discriminator.add(Dense(128, activation='relu'))
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Definiáljuk a GAN-t
gan = Sequential()
gan.add(generator)
gan.add(discriminator)
discriminator.trainable = False
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam())

Ebben a példában definiálunk egy egyszerű GAN-t MNIST számjegyek generálására. A generátor hálózat 100-dimenziós zajvektort vesz fel bemenetként, és egy 28x28-szürkeárnyalatos képet ad ki. A diszkriminátor hálózat egy 28x28-as képet vesz fel bemenetként, és egy valószínűséget ad ki arra vonatkozóan, hogy a kép valós-e (a tanítási adatból származik). A GAN modellt ezután adverziális módon képzik, ahol a generátor megpróbálja becsapni a diszkriminátort úgy, hogy úgy gondolja, az általa létrehozott minták valódiak.

Kijelentés

Ebben a bemutatóban áttekintettük a különféle mély tanulási modellek alapvető fogalmait és architektúráit, ideértve a Konvolúciós Neurális Hálózatokat (CNN), a Rekurzív Neurális Hálózatokat (RNN), a Hosszú Rövidtávú Memóriát (LSTM) és a Generatív Adversáriális Hálózatokat. (GAN). Továbbá konkrét példákat és kódrészleteket is nyújtottunk, hogy bemutassuk, hogyan lehet ezeket a modelleket megvalósítani a TensorFlow és a Keras könyvtárak segítségével.

A mély tanulás egy erőteljes és sokoldalú terület, amelynek számos alkalmazása van a számítógépes látással, a természetes nyelvfeldolgozással, a beszédfelismeréssel és az általános modellezéssel kapcsolatos területeken. A terület folyamatos fejlődése mellett fontos folyamatosan naprakészen tartani magunkat a legújabb fejlesztésekkel és legjobb gyakorlatokkal. Reméljük, hogy ez a bemutató megalapozást adott a mély tanulás terén, és inspirált arra, hogy tovább kutassa ezeket a technikákat.

Hogyan válasszuk ki könnyedén a legjobb GPU-t AI munkaterhelésekhezHogyan értsünk könnyen a konvolúciós neurális hálózatokhoz a TensorFlowben