AI & GPU
Hoe je GPU Scheduling Gemakkelijk en Snel kunt Begrijpen

Hoe je GPU Scheduling Gemakkelijk en Snel kunt Begrijpen

Inleiding tot GPU Scheduling

I. Inleiding tot GPU Scheduling

A. Belang van GPU Scheduling in Deep Learning

GPU scheduling speelt een cruciale rol in deep learning, omdat het bepaalt hoe de rekenresources van de GPU worden gebruikt om de prestaties van deep learning modellen te optimaliseren. Efficiënte GPU scheduling kan aanzienlijk de doorvoer, latentie en energie-efficiëntie van deep learning workloads verbeteren, waardoor het een kritiek onderdeel is bij het ontwerp en de implementatie van deep learning systemen.

B. Overzicht van GPU Architectuur en Parallelle Verwerking

GPU's zijn ontworpen voor zeer parallelle berekeningen, met een groot aantal verwerkingskernen die gelijktijdig meerdere taken kunnen uitvoeren. Deze parallelle verwerkingscapaciteit is bijzonder geschikt voor de matrixbewerkingen en tensorberekeningen die centraal staan in deep learning algoritmes. Het begrijpen van de onderliggende GPU architectuur en de principes van parallelle verwerking is essentieel voor effectieve GPU scheduling in deep learning.

II. Begrip van GPU Scheduling

A. Principes van GPU Scheduling

1. Werklastverdeling

GPU scheduling heeft als doel de werklast efficiënt te verdelen over de beschikbare GPU resources, waarbij ervoor wordt gezorgd dat alle verwerkingskernen effectief worden gebruikt en de algehele systeemprestaties worden geoptimaliseerd.

2. Resource Allocatie

GPU scheduling omvat de toewijzing van GPU resources, zoals geheugen, registers en rekeneenheden, aan de verschillende taken en processen die op de GPU worden uitgevoerd. Efficiënte resource allocatie is essentieel voor het maximaliseren van het gebruik van de GPU en het minimaliseren van het optreden van resourceconflicten.

3. Optimalisatie van Latentie

GPU scheduling richt zich ook op het minimaliseren van de latentie van deep learning workloads, waarbij ervoor wordt gezorgd dat taken binnen de vereiste tijdslimieten worden voltooid en de algehele systeemresponsiviteit wordt gehandhaafd.

B. Typen GPU Scheduling Algoritmen

1. Statische Scheduling

Statische scheduling algoritmen maken planning beslissingen vóór de daadwerkelijke uitvoering van de werklast, op basis van bekende of geschatte kenmerken van taken en resourcevereisten. Deze algoritmen worden meestal gebruikt voor offline of vooraf bepaalde werklasten.

2. Dynamische Scheduling

Dynamische scheduling algoritmen maken planning beslissingen op runtime, waarbij ze zich aanpassen aan de veranderende werklast en beschikbare resources. Deze algoritmen zijn beter geschikt voor het omgaan met onvoorspelbare of sterk variabele deep learning workloads.

3. Hybride Scheduling

Hybride scheduling benaderingen combineren elementen van zowel statische als dynamische scheduling, waarbij ze gebruikmaken van de sterke punten van elk om een meer uitgebreide en flexibele scheduling oplossing te bieden voor deep learning workloads.

III. Statische GPU Scheduling

A. Offline Scheduling

1. Taak Prioritisatie

Bij offline scheduling worden taken geprioriteerd op basis van factoren zoals deadline, resourcevereisten of de belangrijkheid van de taak binnen de algehele deep learning workflow.

2. Resource Allocatie

Offline scheduling algoritmen wijzen GPU resources toe aan taken op basis van hun resourcevereisten en de beschikbare GPU capaciteit, waarbij ervoor wordt gezorgd dat taken kunnen worden uitgevoerd zonder resourceconflicten.

3. Werklast Balancering

Offline scheduling algoritmen hebben ook als doel de werklast gelijkmatig te verdelen over de beschikbare GPU resources, waarbij ervoor wordt gezorgd dat alle verwerkingskernen effectief worden gebruikt en de algehele systeemprestaties worden geoptimaliseerd.

B. Heuristische Scheduling

1. Gulzige Algoritmen

Gulzige algoritmen zijn een klasse van heuristische scheduling algoritmen die lokaal optimale keuzes maken bij elke stap, met als doel een globaal optimum te vinden. Deze algoritmen worden vaak gebruikt voor statische GPU scheduling vanwege hun eenvoud en rekenkundige efficiëntie.

def greedy_gpu_scheduler(tasks, gpu_resources):
    """
    Gulzige GPU scheduling algoritme.
 
    Args:
        tasks (list): Lijst van taken die gepland moeten worden.
        gpu_resources (dict): Woordenboek van beschikbare GPU resources.
 
    Returns:
        dict: Mapping van taken naar GPU resources.
    """
    schedule = {}
    for task in tasks:
        best_gpu = None
        min_utilization = float('inf')
        for gpu, resources in gpu_resources.items():
            if resources['memory'] >= task['memory'] and \
               resources['compute'] >= task['compute']:
                utilization = (resources['memory'] - task['memory']) / resources['memory'] + \
                              (resources['compute'] - task['compute']) / resources['compute']
                if utilization < min_utilization:
                    best_gpu = gpu
                    min_utilization = utilization
        if best_gpu is not None:
            schedule[task] = best_gpu
            gpu_resources[best_gpu]['memory'] -= task['memory']
            gpu_resources[best_gpu]['compute'] -= task['compute']
        else:
            raise ValueError(f"Unable to schedule task {task}")
    return schedule

2. Genetische Algoritmen

Genetische algoritmen zijn een klasse van heuristische scheduling algoritmen die geïnspireerd zijn op het proces van natuurlijke selectie en evolutie. Deze algoritmen zijn goed geschikt voor het oplossen van complexe optimalisatieproblemen, waaronder statische GPU scheduling.

3. Gesimuleerd Annealing

Gesimuleerd annealing is een op heuristiek gebaseerd optimalisatiealgoritme dat het fysieke proces van annealing in de metallurgie nabootst. Dit algoritme kan worden toegepast op statische GPU scheduling problemen, waarbij het de oplossingsruimte verkent en geleidelijk convergeert naar een bijna-optimale planning.

C. Mathematische Optimalisatiebenaderingen

1. Lineaire Programmering

Lineaire programmering is een wiskundige optimalisatietechniek die gebruikt kan worden voor statische GPU scheduling, waarbij het doel is om de optimale toewijzing van GPU resources aan taken te vinden terwijl aan een set lineaire beperkingen wordt voldaan.

import numpy as np
from scipy.optimize import linprog
 
def linear_programming_gpu_scheduler(tasks, gpu_resources):
    """
    GPU scheduling algoritme gebaseerd op lineaire programmering.
 
    Args:
        tasks (list): Lijst van taken die gepland moeten worden.
        gpu_resources (dict): Woordenboek van beschikbare GPU resources.
 
    Returns:
        dict: Mapping van taken naar GPU resources.
    """
    num_tasks = len(tasks)
    num_gpus = len(gpu_resources)
 
    # Definieer de objectieve functiecoëfficiënten
    c = np.ones(num_tasks * num_gpus)
 
    # Definieer de constraint matrix
    A_eq = np.zeros((num_tasks + num_gpus, num_tasks * num_gpus))
    b_eq = np.zeros(num_tasks + num_gpus)
 
    # Taakbeperkingen
    for i in range(num_tasks):
        A_eq[i, i * num_gpus:(i + 1) * num_gpus] = 1
        b_eq[i] = 1
 
    # GPU resourcebeperkingen
    for j in range(num_gpus):
        A_eq[num_tasks + j, j::num_gpus] = [task['memory'] for task in tasks]
        A_eq[num_tasks + j, j::num_gpus] += [task['compute'] for task in tasks]
        b_eq[num_tasks + j] = gpu_resources[j]['memory'] + gpu_resources[j]['compute']
 
    # Los het lineaire programmeringsprobleem op
    x = linprog(c, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq)
 
    # Haal de taak-naar-GPU toewijzing op
    schedule = {}
    for i in range(num_tasks):
        for j in range(num_gpus):
            if x.x[i * num_gpus + j] > 0:
                schedule[tasks[i]] = list(gpu_resources.keys())[j]
 
    return schedule

2. Integer Programmering

Integer programmering is een wiskundige optimalisatietechniek die gebruikt kan worden voor statische GPU scheduling, waarbij het doel is om de optimale toewijzing van GPU resources aan taken te vinden terwijl aan een set geheeltallige beperkingen wordt voldaan.

3. Convexe Optimalisatie

Convexe optimalisatie is een klasse van wiskundige optimalisatietechnieken die gebruikt kunnen worden voor statische GPU scheduling, waarbij het doel is om de optimale toewijzing van GPU resources aan taken te vinden terwijl wordt voldaan aan convexiteit van de objectieve functie en beperkingen.

IV. Dynamische GPU Scheduling

A. Online Scheduling

1. Real-time Werklastbeheer

Dynamische GPU scheduling algoritmen moeten in staat zijn om realtime veranderingen in de werklast te verwerken, zoals de komst van nieuwe taken of de voltooiing van bestaande taken, en de planning beslissingen dienovereenkomstig aan te passen.

2. Adaptieve Resource Allocatie

Dynamische GPU scheduling algoritmen moeten in staat zijn om GPU resources dynamisch toe te wijzen aan taken, waarbij de toewijzing wordt aangepast naarmate de werklast en de beschikbare resources in de loop van de tijd veranderen.

3. Preëmptie en Migratie

Dynamische GPU scheduling algoritmen kunnen ondersteuning bieden voor taakpreëmptie en migratie, waarbij taken tijdelijk kunnen worden opgeschort en later op een andere GPU resource kunnen worden hervat, om zich aan te passen aan veranderende werklastomstandigheden.

B. Scheduling Gebaseerd op Versterkend Leren

1. Markov Beslissingsprocessen

GPU scheduling algoritmen gebaseerd op versterkend leren kunnen worden geformuleerd als Markov Beslissingsprocessen (MDP's), waarbij de planner beslissingen neemt op basis van de huidige toestand van het systeem en de verwachte toekomstige beloningen.

import gym
import numpy as np
from stable_baselines3 import PPO
 
class GPUSchedulingEnv(gym.Env):
    """
    Gym-omgeving voor GPU scheduling met behulp van versterkend leren.
    """
    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):
        # Ken de huidige taak toe aan de geselecteerde GPU
        task = self.task_queue.pop(0)
gpu = list(self.gpu_resources.keys())[action]
self.gpu_utilization[action] += task['memory'] + task['compute']
 
# Bereken de beloning op basis van de huidige toestand
reward = self._calculate_reward()
 
# Controleer of de aflevering is voltooid
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):
    # Implementeer hier je beloningsfunctie
    return -np.mean(self.gpu_utilization)
 
# Train de PPO-agent
env = GPUSchedulingEnv(tasks, gpu_resources)
model = PPO('MlpPolicy', env, verbose=1)
model.learn(total_timesteps=100000)

2. Deep Q-Learning

Deep Q-Learning is een reinforcement learning algoritme dat gebruikt kan worden voor dynamische GPU planning, waarbij de planner leert om optimale beslissingen te nemen door middel van een diep neuraal netwerk dat de Q-functie benadert.

3. Policy Gradient-methoden

Policy gradient-methoden zijn een klasse van reinforcement learning-algoritmen die gebruikt kunnen worden voor dynamische GPU-planning, waarbij de planner leert om optimale beslissingen te nemen door directe optimalisatie van een geparametriseerde beleidsfunctie.

C. Benaderingen gebaseerd op wachtrijtheorie

1. Wachtrijsimulatiemodellen

Wachtrijtheorie kan gebruikt worden om het gedrag van dynamische GPU-planning te modelleren, waarbij taken arriveren en verwerkt worden door de beschikbare GPU-resources. Wachtrijsimulatiemodellen kunnen inzicht geven in de prestaties van het planningsysteem en helpen bij het ontwerpen van planningsalgoritmen.

2. Toelatingscontrole

Benaderingen op basis van wachtrijtheorie kunnen ook gebruikt worden voor toelatingscontrole bij dynamische GPU-planning, waarbij de planner besluit of inkomende taken geaccepteerd of afgewezen moeten worden op basis van de huidige toestand van het systeem en de verwachte impact op de algehele prestaties.

3. Planningsbeleid

Wachtrijtheorie kan gebruikt worden om de prestaties van verschillende planningsbeleidsregels te analyseren, zoals first-come-first-served, shortest-job-first, of prioriteit-gebaseerd plannen, en kan helpen bij het ontwerpen van effectievere dynamische GPU-planningsalgoritmen.

V. Hybride GPU-planning

A. Het combineren van statisch en dynamisch plannen

1. Hiërarchische planning

Hybride GPU-planningsbenaderingen kunnen statisch en dynamisch planningsmethoden combineren, waarbij een hoog-niveau statisch planner grofkorrelige beslissingen neemt over resource-toewijzing en een laag-niveau dynamisch planner fijnkorrelige beslissingen neemt over taakplanning en resourcebeheer.

2. Heterogene workloads

Hybride GPU-planningsbenaderingen kunnen bijzonder nuttig zijn voor het omgaan met heterogene workloads, waarbij verschillende soorten taken verschillende resourcevereisten en -eigenschappen hebben. De statische planner kan de resource-toewijzing op de lange termijn beheren, terwijl de dynamische planner kan aanpassen aan veranderende werkbelastingcondities.

3. Taakvoorspelling

Hybride GPU-planningsbenaderingen kunnen ook voorspellingstechnieken voor werkbelasting opnemen, waarbij de statische planner voorspelde taakkenmerken en resourcevereisten gebruikt om meer geïnformeerde beslissingen te nemen.

Convolutional Neural Networks (CNN's)

Convolutional Neural Networks (CNN's) zijn een type deep learning-model dat bijzonder geschikt is voor het verwerken en analyseren van visuele gegevens, zoals afbeeldingen en video's. CNN's zijn geïnspireerd op de structuur van de menselijke visuele cortex en zijn ontworpen om automatisch hiërarchische kenmerken uit gegevens te leren en te extraheren.

De belangrijkste componenten van een CNN-architectuur zijn:

  1. Convolutionele lagen: Deze lagen passen een set leerzame filters (ook wel kernels genoemd) toe op de invoerafbeelding, waardoor een functiekaart ontstaat die de aanwezigheid van specifieke kenmerken in de afbeelding vastlegt.
  2. Poolingslagen: Deze lagen verkleinen de ruimtelijke dimensies van de functiekaarten, waardoor de representaties compacter en robuuster worden voor kleine vertalingen in de invoer.
  3. Volledig verbonden lagen: Deze lagen lijken op de lagen in een traditioneel neuraal netwerk en worden gebruikt om de functies die zijn geëxtraheerd door de convolutionele en poolingslagen te classificeren.

Hier is een voorbeeld van een eenvoudige CNN-architectuur voor beeldclassificatie:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# Definieer het model
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'))
 
# Compileer het model
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

In dit voorbeeld definiëren we een CNN-model met drie convolutionele lagen, twee max-poolinglagen en twee volledig verbonden lagen. De eerste convolutionele laag neemt een 28x28 grijswaarde afbeelding als invoer (de invoervorm is (28, 28, 1)) en past 32 filters toe van grootte 3x3, met behulp van de ReLU-activatiefunctie. De max-poolinglaag verkleint vervolgens de ruimtelijke dimensies van de functiekaarten met een factor 2.

De tweede en derde convolutionele lagen blijven complexere kenmerken extraheren, gevolgd door nog een max-poolinglaag. Uiteindelijk worden de afgevlakte functiekaarten door twee volledig verbonden lagen geleid, de eerste met 64 eenheden en de tweede met 10 eenheden (overeenkomend met het aantal klassen in de classificatietaak).

Het model wordt vervolgens gecompileerd met de Adam optimizer en de categorische kruis-entropie verliesfunctie, omdat dit een probleem van multiklassenclassificatie is.

Recurrent Neural Networks (RNN's)

Recurrent Neural Networks (RNN's) zijn een type deep learning-model dat goed geschikt is voor de verwerking van sequentiële gegevens, zoals tekst, spraak en tijdreeksen. In tegenstelling tot feedforward-neurale netwerken hebben RNN's het vermogen om een "geheugen" van vorige invoeren te behouden, waardoor ze voorspellingen kunnen doen op basis van zowel huidige als vorige informatie.

De belangrijkste componenten van een RNN-architectuur zijn:

  1. Invoersequentie: De invoer van een RNN is een sequentie van gegevens, zoals een zin of een tijdreeks.
  2. Verborgen toestand: De verborgen toestand van een RNN vertegenwoordigt het "geheugen" van het netwerk, dat bij elke tijdstap wordt bijgewerkt op basis van de huidige invoer en de vorige verborgen toestand.
  3. Uitvoersequentie: De uitvoer van een RNN kan een sequentie van uitvoeren zijn (bijvoorbeeld een sequentie van woorden in een taalmodel) of een enkele uitvoer (bijvoorbeeld een classificatielabel).

Hier is een voorbeeld van een eenvoudige RNN voor tekstclassificatie:

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

In dit voorbeeld definiëren we een RNN-model met drie lagen:

  1. Inbeddingslaag: Deze laag zet de invoertekst (voorgesteld als een sequentie van woordindices) om in een dichte vectorrepresentatie, waarbij elk woord wordt voorgesteld door een 128-dimensionaal vector.
  2. SimpleRNN-laag: Dit is de kern van het RNN-model, dat de invoersequentie verwerkt en de celtoestand en verborgen toestand bij elke tijdstap bijwerkt. De RNN-laag heeft 64 eenheden.
  3. Dense laag: Dit is de laatste laag, die de uitvoer van de RNN-laag neemt en een enkele uitvoerwaarde produceert (een binair classificatielabel in dit geval).

Het model wordt vervolgens gecompileerd met de Adam optimizer en de binair kruis-entropie verliesfunctie, omdat dit een binair classificatieprobleem is.

Long Short-Term Memory (LSTM)

Long Short-Term Memory (LSTM) zijn een speciaal type RNN dat is ontworpen om het probleem van het verdwijnende gradiënt op te lossen, wat het moeilijk kan maken voor standaard RNN's om langetermijndependenties in de gegevens te leren. LSTM's bereiken dit door een complexere celstructuur te introduceren die poorten bevat om de informatiestroom te regelen.

De belangrijkste componenten van een LSTM-cel zijn:

  1. Vergeetpoort: Deze poort bepaalt welke informatie uit de vorige celtoestand vergeten moet worden.
  2. Invoerpoort: Deze poort controleert welke nieuwe informatie uit de huidige invoer en vorige verborgen toestand aan de celtoestand moet worden toegevoegd.
  3. Uitvoerpoort: Deze poort beslist welk deel van de celtoestand gebruikt moet worden om de uitvoer voor de huidige tijdstap te produceren.

Hier is een voorbeeld van een LSTM-model voor tekengeneratie:

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

In dit voorbeeld definiëren we een LSTM-model met drie lagen:

  1. Inbeddingslaag: Deze laag zet de invoertekst (voorgesteld als een sequentie van woordindices) om in een dichte vectorrepresentatie, waarbij elk woord wordt voorgesteld door een 128-dimensionaal vector.
  2. LSTM-laag: Dit is de kern van het LSTM-model, dat de invoersequentie verwerkt en de celtoestand en verborgen toestand bij elke tijdstap bijwerkt. De LSTM-laag heeft 128 eenheden.
  3. Dense laag: Dit is de laatste laag, die de uitvoer van de LSTM-laag neemt en een kansverdeling produceert over de woordenschat (10.000 woorden in dit geval).

Het model wordt vervolgens gecompileerd met de Adam optimizer en de categorische kruis-entropie verliesfunctie, omdat dit een probleem van multiklassenclassificatie is.


## Generative Adversarial Networks (GANs)

Generative Adversarial Networks (GANs) zijn een type deep learning model dat is ontworpen om nieuwe data te genereren, zoals afbeeldingen, die vergelijkbaar zijn met een gegeven dataset. GANs bestaan uit twee neurale netwerken die op een competitieve manier worden getraind: een generator netwerk en een discriminator netwerk.

De belangrijkste componenten van een GAN architectuur zijn:

1. **Generator Netwerk**: Dit netwerk is verantwoordelijk voor het genereren van nieuwe data (bijv. afbeeldingen) die vergelijkbaar zijn met de trainingsdata.
2. **Discriminator Netwerk**: Dit netwerk is verantwoordelijk voor het onderscheiden van echte data (uit de trainingsset) en nep data (gegenereerd door de generator).

Het trainingsproces van een GAN omvat een "spel" tussen de generator en de discriminator, waarbij de generator probeert data te genereren die de discriminator kan misleiden, en de discriminator probeert de echte en nep data correct te identificeren.

Hier is een voorbeeld van een eenvoudige GAN om met de hand geschreven cijfers te genereren:

```python
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

# Laad de MNIST dataset
(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)

# Definieer de generator
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'))

# Definieer de discriminator
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'))

# Definieer de GAN
gan = Model(generator.input, discriminator(generator.output))
discriminator.trainable = False
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')

In dit voorbeeld definiëren we een eenvoudige GAN voor het genereren van met de hand geschreven cijfers. Het generator netwerk bestaat uit een reeks omgekeerde convolutielagen die een 100-dimensionale invoervector transformeren naar een 28x28 grijswaardebeeld. Het discriminator netwerk is een convolutioneel neuraal netwerk dat een afbeelding als input neemt en een enkele waarde uitvoert die aangeeft of de afbeelding echt (uit de MNIST dataset) of nep (gegenereerd door de generator) is.

Het GAN model wordt vervolgens gedefinieerd door het generator en discriminator netwerk te combineren, waarbij de gewichten van de discriminator bevroren worden tijdens de training van het GAN. Het GAN model wordt gecompileerd met de binary cross-entropy verliesfunctie en de Adam optimizer.

Conclusie

In deze tutorial hebben we verschillende belangrijke deep learning architecturen en hun toepassingen behandeld:

  1. Convolutional Neural Networks (CNNs): Ontworpen voor het verwerken en analyseren van visuele data, zoals afbeeldingen en video's.
  2. Recurrent Neural Networks (RNNs): Geschikt voor het verwerken van sequentiële data, zoals tekst, spraak en tijdreeksen.
  3. Long Short-Term Memory (LSTMs): Een speciaal type RNN dat effectief langdurige afhankelijkheden kan leren in sequentiële data.
  4. Generative Adversarial Networks (GANs): In staat om nieuwe data te genereren, zoals afbeeldingen, die vergelijkbaar zijn met een gegeven dataset.

Elk van deze deep learning architecturen heeft zijn eigen unieke sterke punten en toepassingen, en ze worden veel gebruikt in verschillende domeinen, waaronder computer vision, natuurlijke taalverwerking en generatieve modellering.

Terwijl je doorgaat met het verkennen en toepassen van deep learning technieken, onthoud om te experimenteren met verschillende architecturen, hyperparameters en trainingsmethoden om de best presterende modellen voor jouw specifieke probleem te vinden. Blijf daarnaast op de hoogte van de nieuwste ontwikkelingen in het veld, aangezien deep learning een actief evoluerend onderzoeksveld is.

Hoe u eenvoudig uw GPU kunt optimaliseren voor maximale prestatiesHoe de essenties van een HPC-cluster gemakkelijk begrijpen