AI & GPU
Jak łatwo i szybko zrozumieć harmonogramowanie GPU

Jak łatwo i szybko zrozumieć harmonogramowanie GPU

Wprowadzenie do harmonogramowania GPU

I. Wprowadzenie do harmonogramowania GPU

A. Ważność harmonogramowania GPU w uczeniu maszynowym

Harmonogramowanie GPU odgrywa kluczową rolę w uczeniu maszynowym, ponieważ określa, w jaki sposób zasoby obliczeniowe GPU są wykorzystywane do optymalizacji wydajności modeli uczących się głęboko. Wydajne harmonogramowanie GPU może znacznie poprawić przepustowość, opóźnienie i efektywność energetyczną obciążeń związanych z uczeniem maszynowym, co czyni go kluczowym elementem projektowania i wdrażania systemów uczenia maszynowego.

B. Przegląd architektury GPU i przetwarzania równoległego

GPU są projektowane do wykonywania obliczeń o dużej liczbie równoległych wątków, z dużą liczbą rdzeni przetwarzania, które mogą jednocześnie wykonywać wiele zadań. Ta zdolność do przetwarzania równoległego jest szczególnie dobrze dostosowana do operacji na macierzach i obliczeń tensorycznych, które są kluczowe dla algorytmów uczenia maszynowego. Zrozumienie podstawowej architektury GPU i zasad przetwarzania równoległego jest niezbędne do efektywnego harmonogramowania GPU w uczeniu maszynowym.

II. Zrozumienie harmonogramowania GPU

A. Zasady harmonogramowania GPU

1. Dystrybucja obciążenia

Harmonogramowanie GPU ma na celu dystrybucję obciążenia pomiędzy dostępnymi zasobami GPU w efektywny sposób, zapewniając skuteczne wykorzystanie wszystkich rdzeni przetwarzania i optymalizując ogólną wydajność systemu.

2. Alokacja zasobów

Harmonogramowanie GPU obejmuje alokację zasobów GPU, takich jak pamięć, rejestry i jednostki obliczeniowe, do różnych zadań i procesów uruchomionych na GPU. Wydajna alokacja zasobów jest kluczowa dla maksymalizacji wykorzystania GPU i minimalizacji konfliktów zasobów.

3. Optymalizacja opóźnień

Harmonogramowanie GPU skupia się również na minimalizowaniu opóźnień obciążeń związanych z uczeniem maszynowym, zapewniając, że zadania zostaną ukończone w określonym czasie, a ogólna responsywność systemu zostanie utrzymana.

B. Rodzaje algorytmów harmonogramowania GPU

1. Harmonogramowanie statyczne

Algorytmy harmonogramowania statycznego podejmują decyzje harmonogramowania przed faktycznym wykonaniem obciążenia, opierając się na znanych lub oszacowanych cechach i wymaganiach zadań. Te algorytmy są zwykle stosowane do obciążeń offline lub ustalonych wcześniej.

2. Harmonogramowanie dynamiczne

Algorytmy harmonogramowania dynamicznego podejmują decyzje harmonogramowania w czasie rzeczywistym, dostosowując się do zmieniającego się obciążenia i dostępności zasobów. Te algorytmy są bardziej odpowiednie do obsługi nieprzewidywalnych lub silnie zmiennych obciążeń związanych z uczeniem maszynowym.

3. Harmonogramowanie hybrydowe

Podejścia hybrydowe łączą elementy zarówno harmonogramowania statycznego, jak i dynamicznego, wykorzystując mocne strony obu podejść, aby zapewnić bardziej kompleksowe i elastyczne rozwiązanie harmonogramowania obciążeń związanych z uczeniem maszynowym.

III. Harmonogramowanie statyczne GPU

A. Harmonogramowanie offline

1. Priorytetyzacja zadań

W harmonogramowaniu offline zadania są priorytetyzowane na podstawie takich czynników, jak termin wykonania, wymagania zasobów lub ważność zadania w ramach ogólnego procesu uczenia maszynowego.

2. Alokacja zasobów

Algorytmy harmonogramowania offline alokują zasoby GPU dla zadań na podstawie ich wymagań zasobów i dostępnej wydajności GPU, zapewniając, że zadania mogą być wykonywane bez konfliktów zasobów.

3. Balansowanie obciążenia

Algorytmy harmonogramowania offline mają również na celu zrównoważenie obciążenia pomiędzy dostępnymi zasobami GPU, zapewniając skuteczne wykorzystanie wszystkich rdzeni przetwarzania i optymalizując ogólną wydajność systemu.

B. Harmonogramowanie oparte na heurystykach

1. Algorytmy zachłanne

Algorytmy zachłanne stanowią klasę algorytmów harmonogramowania opartych na heurystykach, które podejmują lokalnie optymalne wybory na każdym kroku, dążąc do znalezienia optymalnego rozwiązania globalnego. Te algorytmy są często stosowane w harmonogramowaniu statycznym GPU ze względu na swoją prostotę i efektywność obliczeniową.

def greedy_gpu_scheduler(tasks, gpu_resources):
    """
    Algorytm harmonogramowania GPU oparty na heurystyce zachłannej.
    
    Args:
        tasks (list): Lista zadań do wykonania.
        gpu_resources (dict): Słownik dostępnych zasobów GPU.
    
    Returns:
        dict: Mapowanie zadań na zasoby GPU.
    """
    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"Nie można zaplanować zadania {task}")
    return schedule

2. Algorytmy genetyczne

Algorytmy genetyczne stanowią klasę algorytmów harmonogramowania opartych na heurystykach, które są inspirowane procesem doboru naturalnego i ewolucji. Te algorytmy dobrze sprawdzają się w rozwiązywaniu złożonych problemów optymalizacyjnych, w tym w harmonogramowaniu statycznym GPU.

3. Wyżarzanie symulowane

Wyżarzanie symulowane to heurystyczny algorytm optymalizacji, który imituje fizyczny proces wyżarzania w metalurgii. Ten algorytm może być stosowany do problemów harmonogramowania statycznego GPU, gdzie eksploruje przestrzeń rozwiązań i stopniowo zbliża się do optymalnego harmonogramu.

C. Matematyczne podejścia optymalizacyjne

1. Programowanie liniowe

Programowanie liniowe to technika optymalizacji matematycznej, która może być stosowana do harmonogramowania statycznego GPU, gdzie celem jest znalezienie optymalnego rozłożenia zasobów GPU na zadania, zachowując pewien zestaw liniowych ograniczeń.

import numpy as np
from scipy.optimize import linprog
 
def linear_programming_gpu_scheduler(tasks, gpu_resources):
    """
    Algorytm harmonogramowania GPU oparty na programowaniu liniowym.
    
    Args:
        tasks (list): Lista zadań do wykonania.
        gpu_resources (dict): Słownik dostępnych zasobów GPU.
    
    Returns:
        dict: Mapowanie zadań na zasoby GPU.
    """
    num_tasks = len(tasks)
    num_gpus = len(gpu_resources)
    
    # Definiowanie współczynników funkcji celu
    c = np.ones(num_tasks * num_gpus)
    
    # Definiowanie macierzy ograniczeń
    A_eq = np.zeros((num_tasks + num_gpus, num_tasks * num_gpus))
    b_eq = np.zeros(num_tasks + num_gpus)
    
    # Ograniczenia zadaniowe
    for i in range(num_tasks):
        A_eq[i, i * num_gpus:(i + 1) * num_gpus] = 1
        b_eq[i] = 1
    
    # Ograniczenia zasobów GPU
    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']
    
    # Rozwiązywanie zadania programowania liniowego
    x = linprog(c, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq)
    
    # Ekstrakcja mapowania zadań na zasoby GPU
    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. Programowanie całkowitoliczbowe

Programowanie całkowitoliczbowe to technika optymalizacji matematycznej, która może być stosowana do harmonogramowania statycznego GPU, gdzie celem jest znalezienie optymalnego rozłożenia zasobów GPU na zadania, spełniając pewien zestaw ograniczeń całkowitoliczbowych.

3. Optymalizacja wypukła

Optymalizacja wypukła to klasa technik optymalizacji matematycznej, która może być stosowana do harmonogramowania statycznego GPU, gdzie celem jest znalezienie optymalnego rozłożenia zasobów GPU na zadania, przy zachowaniu warunku wypukłości dla funkcji celu i ograniczeń.

IV. Harmonogramowanie dynamiczne GPU

A. Harmonogramowanie online

1. Zarządzanie obciążeniem w czasie rzeczywistym

Algorytmy harmonogramowania dynamicznego GPU muszą być w stanie radzić sobie z dynamicznymi zmianami obciążenia, takimi jak pojawienie się nowych zadań lub zakończenie istniejących zadań, i dostosowywać decyzje harmonogramowania odpowiednio.

2. Dynamiczna alokacja zasobów

Algorytmy harmonogramowania dynamicznego GPU muszą być w stanie dynamicznie alokować zasoby GPU dla zadań, dostosowując alokację w miarę zmian obciążenia i dostępności zasobów.

3. Preemptive i migracja

Algorytmy harmonogramowania dynamicznego GPU mogą wymagać obsługi preemptive i migracji zadań, gdzie zadania mogą być tymczasowo wstrzymywane i później wznowione na innym zasobie GPU, w celu dostosowania się do zmieniających się warunków obciążenia.

B. Harmonogramowanie oparte na uczeniu ze wzmocnieniem

1. Procesy decyzyjne Markowa

Algorytmy harmonogramowania GPU oparte na uczeniu ze wzmocnieniem mogą być sformułowane jako procesy decyzyjne Markowa (MDP), gdzie harmonogramista podejmuje decyzje na podstawie bieżącego stanu systemu i oczekiwanych przyszłych nagród.

import gym
import numpy as np
from stable_baselines3 import PPO
 
class GPUSchedulingEnv(gym.Env):
    """
    Środowisko gym dla harmonogramowania GPU za pomocą uczenia ze wzmocnieniem.
    """
    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):
        # Przypisanie bieżącego zadania do wybranego zasobu GPU
        task = self.task_queue.pop(0)
gpu = list(self.gpu_resources.keys())[action]
self.gpu_utilization[action] += task['memory'] + task['compute']
 
# Oblicz nagrodę na podstawie aktualnego stanu
reward = self._calculate_reward()
 
# Sprawdź, czy odcinek jest zakończony
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):
    # Tutaj zaimplementuj swoją funkcję nagrody
    return -np.mean(self.gpu_utilization)
 
# Naucz agenta PPO
env = GPUSchedulingEnv(tasks, gpu_resources)
model = PPO('MlpPolicy', env, verbose=1)
model.learn(total_timesteps=100000)

2. Deep Q-Learning

Deep Q-Learning to algorytm uczenia ze wzmocnieniem, który może być stosowany do dynamicznego planowania GPU, gdzie planista uczy się podejmować optymalne decyzje, trenując głęboką sieć neuronową do przybliżenia funkcji wartości Q.

3. Metody gradientowe polityki

Metody gradientowe polityki to klasa algorytmów uczenia ze wzmocnieniem, które mogą być stosowane do dynamicznego planowania GPU, gdzie planista uczy się podejmować optymalne decyzje, bezpośrednio optymalizując politykę opartą na parametrach.

C. Metody teorii kolejkowania

1. Modele kolejkowania

Teoria kolejkowania może być stosowana do modelowania zachowania dynamicznego planowania GPU, gdzie zadania przybywają i są przetwarzane przez dostępne zasoby GPU. Modele kolejkowania pozwalają na uzyskanie wglądu w wydajność systemu planowania i pomagają w projektowaniu algorytmów planowania.

2. Kontrola przyjęć

Teoria kolejkowania może być również stosowana do kontroli przyjęć w dynamicznym planowaniu GPU, gdzie planista decyduje, czy przyjąć czy odrzucić przychodzące zadania w oparciu o bieżący stan systemu i przewidywany wpływ na ogólną wydajność.

3. Polityki planowania

Teoria kolejkowania może być stosowana do analizy wydajności różnych polityk planowania, takich jak pierwszy wpłynął - pierwszy obsłużony, najkrótsze zadanie - pierwsze obsłużone lub oparte na priorytetach planowanie i projektowanie bardziej efektywnych algorytmów dynamicznego planowania GPU.

V. Hybrydowe planowanie GPU

A. Połączenie statycznego i dynamicznego planowania

1. Planowanie hierarchiczne

Hybrydowe podejścia do planowania GPU mogą łączyć techniki statycznego i dynamicznego planowania, gdzie statyczny planista na wysokim poziomie podejmuje decyzje o alokacji zasobów, a dynamiczny planista na niskim poziomie podejmuje decyzje o harmonogramowaniu zadań i zarządzaniu zasobami.

2. Heterogeniczne obciążenia

Hybrydowe podejścia do planowania GPU mogą być szczególnie przydatne do obsługi heterogenicznych obciążeń, gdzie różne typy zadań mają różne wymagania i charakterystyki zasobów. Statyczny planista może zarządzać alokacją zasobów na dłuższą metę, podczas gdy dynamiczny planista może dostosowywać się do zmieniających się warunków obciążenia.

3. Przewidywanie obciążenia

Hybrydowe podejścia do planowania GPU mogą również zawierać techniki przewidywania obciążenia, gdzie statyczny planista używa przewidywanych charakterystyk zadań i wymagań zasobów, aby podjąć bardziej przemyślane decyzje dotyczące alokacji zasobów.

Konwolucyjne Sieci Neuronowe (CNN)

Konwolucyjne Sieci Neuronowe (CNN) są rodzajem modelu uczenia głębokiego, które są szczególnie dobrze przystosowane do przetwarzania i analizowania danych wizualnych, takich jak obrazy i filmy. CNN są inspirowane strukturą korową mózgu człowieka i zostały zaprojektowane do automatycznego uczenia się i ekstrakcji hierarchicznych cech z danych.

Podstawowe komponenty architektury CNN to:

  1. Warstwy konwolucyjne: Te warstwy stosują zestaw filtrowalnych uczących (znanych także jako jądra) do obrazu wejściowego, tworząc mapę cech, która reprezentuje obecność określonych cech w obrazie.
  2. Warstwy poolingowe: Te warstwy zmniejszają przestrzenne wymiary map cech, pomagając w tworzeniu bardziej zwartych i odporne na małe przesunięcia w wejściu reprezentacji.
  3. Warstwy w pełni połączone: Te warstwy są podobne do warstw w tradycyjnych sieciach neuronowych i służą do klasyfikacji cech wyekstrahowanych przez warstwy konwolucyjne i poolingowe.

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
 
# Zdefiniuj 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'))
 
# Skompiluj model
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

W tym przykładzie definiujemy model CNN z trzema warstwami konwolucyjnymi, dwoma warstwami poolingowymi i dwiema warstwami w pełni połączonymi. Pierwsza warstwa konwolucyjna przyjmuje obraz w odcieniach szarości o rozmiarze 28x28 (kształt wejścia to (28, 28, 1)) i stosuje 32 filtry o wielkości 3x3, używając funkcji aktywacji ReLU. Warstwa poolingowa zmniejsza przestrzenne wymiary map cech o czynnik 2.

Druga i trzecia warstwa konwolucyjna kontynuują wyodrębnianie bardziej złożonych cech, po których stosowana jest kolejna warstwa poolingowa. Na koniec spłaszczone mapy cech przechodzą przez dwie warstwy w pełni połączone, pierwsza mająca 64 jednostki, a druga 10 jednostek (odpowiadających liczbie klas w zadaniu klasyfikacji).

Model jest następnie skompilowany z optymalizatorem Adam i funkcją straty równą funkcji krzyżowej kategorycznej, ponieważ jest to zadanie klasyfikacji wieloklasowej.

Sieci Neuronowe Rekurencyjne (RNN)

Sieci Neuronowe Rekurencyjne (RNN) są rodzajem modelu uczenia głębokiego, które są dobrze przystosowane do przetwarzania danych sekwencyjnych, takich jak tekst, mowa i serie czasowe. W przeciwieństwie do sieci neuronowych jednokierunkowych, RNN mają zdolność do utrzymania "pamięci" poprzednich wejść, co pozwala na przewidywanie na podstawie zarówno bieżących, jak i poprzednich informacji.

Podstawowe komponenty architektury RNN to:

  1. Sekwencja wejściowa: Wejście do RNN to sekwencja danych, np. zdanie lub seria czasowa.
  2. Stan ukryty: Stan ukryty RNN reprezentuje "pamięć" sieci, która jest aktualizowana w każdym kroku czasowym na podstawie bieżącego wejścia i poprzedniego stanu ukrytego.
  3. Sekwencja wyjściowa: Wyjście RNN może być sekwencją wyjść (np. sekwencja słów w modelu językowym) lub pojedynczym wyjściem (np. etykietą klasyfikacji).

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
 
# Zdefiniuj 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'))
 
# Skompiluj model
model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

W tym przykładzie definiujemy model RNN z trzema warstwami:

  1. Warstwa Embedding: Ta warstwa konwertuje tekst wejściowy (reprezentowany jako sekwencja indeksów słów) na gęstą reprezentację wektorową, gdzie każde słowo jest reprezentowane jako wektor o wymiarze 128.
  2. Warstwa SimpleRNN: To jest rdzeń modelu RNN, który przetwarza sekwencję wejściową i aktualizuje stan ukryty i stan komórki w każdym kroku czasowym. Warstwa RNN ma 64 jednostki.
  3. Warstwa Dense: To jest ostatnia warstwa, która bierze wyjście warstwy RNN i produkuje pojedynczą wartość wyjściową (etykietę klasyfikacji binarnej w tym przypadku).

Model jest następnie skompilowany z optymalizatorem Adam i funkcją straty równą binarnej entropii skrośnej, ponieważ jest to zadanie klasyfikacji binarnej.

Pamięć Długoterminowa Krótkoterminowa (LSTM)

Pamięć Długoterminowa Krótkoterminowa (LSTM) to szczególny typ RNN, który został zaprojektowany w celu rozwiązania problemu zanikającego gradientu, który może utrudniać standardowym RNN uczenie się długoterminowych zależności w danych. LSTM osiągają to, wprowadzając bardziej złożoną strukturę komórki, która zawiera bramki do kontrolowania przepływu informacji.

Kluczowe składowe komórki LSTM to:

  1. Bramka zapominająca: Ta bramka decyduje, jakie informacje z poprzedniego stanu komórki powinny zostać zapomniane.
  2. Bramka wejściowa: Ta bramka kontroluje, jakie nowe informacje z bieżącego wejścia i poprzedniego stanu ukrytego powinny zostać dodane do stanu komórki.
  3. Bramka wyjściowa: Ta bramka decyduje, która część stanu komórki powinna zostać użyta do generowania wyjścia dla bieżącego kroku czasowego.

Oto przykład modelu LSTM do generowania tekstu:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# Zdefiniuj 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'))
 
# Skompiluj model
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

W tym przykładzie definiujemy model LSTM z trzema warstwami:

  1. Warstwa Embedding: Ta warstwa konwertuje tekst wejściowy (reprezentowany jako sekwencja indeksów słów) na gęstą reprezentację wektorową, gdzie każde słowo jest reprezentowane jako wektor o wymiarze 128.
  2. Warstwa LSTM: To jest rdzeń modelu LSTM, który przetwarza sekwencję wejściową i aktualizuje stan komórki i stan ukryty w każdym kroku czasowym. Warstwa LSTM ma 128 jednostek.
  3. Warstwa Dense: Jest to ostatnia warstwa, która bierze wyjście warstwy LSTM i produkuje rozkład prawdopodobieństwa wobec słownika (10 000 słów w tym przypadku).

Model jest następnie skompilowany z optymalizatorem Adam i funkcją straty równą kategorycznej entropii skrośnej, ponieważ jest to problem generowania tekstu.Model jest następnie kompilowany za pomocą optymalizatora Adam i funkcji straty kategorycznej entropii krzyżowej, ponieważ jest to problem klasyfikacji wieloklasowej (przewidujący następne słowo w sekwencji).

Generatywne Sieci Adwersarialne (GAN)

Generatywne Sieci Adwersarialne (GAN) to rodzaj modelu uczenia głębokiego, które są zaprojektowane do generowania nowych danych, takich jak obrazy, które są podobne do określonego zestawu danych. GAN składają się z dwóch sieci neuronowych, które są szkoleniowe w sposób konkurencyjny: sieć generatora i sieć dyskryminatora.

Podstawowe składniki architektury GAN to:

  1. Sieć generatora: Ta sieć jest odpowiedzialna za generowanie nowych danych (np. obrazów), które są podobne do danych uczących.
  2. Sieć dyskryminatora: Ta sieć jest odpowiedzialna za rozróżnianie między rzeczywistymi danymi (z zestawu treningowego) a fałszywymi danymi (wygenerowanymi przez generator).

Proces uczenia GAN polega na "grze" między generatorem a dyskryminatorem, gdzie generator próbuje produkować dane, które mogą oszukać dyskryminatora, a dyskryminator próbuje prawidłowo zidentyfikować rzeczywiste i fałszywe dane.

Oto przykład prostego GAN do generowania odręcznych cyfr:

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
 
# Załaduj zestaw 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(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'))
 
# Zdefiniuj dyskryminator
dyskryminator = Sequential()
dyskryminator.add(Conv2D(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', input_shape=(28, 28, 1)))
dyskryminator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
dyskryminator.add(Dropout(0.3))
dyskryminator.add(Conv2D(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'))
dyskryminator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
dyskryminator.add(Dropout(0.3))
dyskryminator.add(Flatten())
dyskryminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Zdefiniuj GAN
gan = Model(generator.input, discriminator(generator.output))
dyskryminator.trainable = False
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')

W tym przykładzie definiujemy prosty GAN do generowania odręcznych cyfr. Sieć generatora składa się z serii warstw transponowanych konwolucji, które przekształcają wektor wejściowy o wymiarze 100 na obraz w skali szarości o rozmiarze 28x28. Sieć dyskryminatora to sieć neuronowa konwolucyjna, która przyjmuje obraz jako dane wejściowe i generuje pojedynczą wartość wskazującą, czy obraz jest rzeczywisty (z zestawu danych MNIST) czy fałszywy (wygenerowany przez generator).

Model GAN jest następnie zdefiniowany przez połączenie sieci generatora i dyskryminatora, przy czym wagi dyskryminatora są zamrożone podczas uczenia GAN. GAN jest kompilowany z funkcją straty binarnej entropii krzyżowej i optymizatorem Adam.

Podsumowanie

W tym samouczku omówiliśmy kilka kluczowych architektur uczenia głębokiego i ich zastosowania:

  1. Konwolucyjne Sieci Neuronowe (CNN): Przeznaczone do przetwarzania i analizowania danych wizualnych, takich jak obrazy i filmy.
  2. Rekurencyjne Sieci Neuronowe (RNN): Odpowiednie do przetwarzania danych sekwencyjnych, takich jak tekst, mowa i serie czasowe.
  3. Długotrwała Pamięć Krótko-Czasowa (LSTM): Specjalny rodzaj RNN, który skutecznie uczy się długoterminowych zależności w danych sekwencyjnych.
  4. Generatywne Sieci Adwersarialne (GAN): Zdolne do generowania nowych danych, na przykład obrazów, które są podobne do określonego zestawu danych.

Każda z tych architektur uczenia głębokiego ma swoje unikalne cechy i zastosowania, i zostały szeroko stosowane w różnych dziedzinach, w tym w przetwarzaniu obrazów, przetwarzaniu języka naturalnego i modelowaniu generatywnym.

W miarę kontynuowania eksploracji i stosowania technik uczenia głębokiego, pamiętaj, aby eksperymentować z różnymi architekturami, hiperparametrami i technikami treningu, aby znaleźć modele o najlepszych wynikach dla Twojego konkretnego problemu. Dodatkowo, bądź na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w dziedzinie, ponieważ uczenie głębokie jest aktywnie rozwijającą się dziedziną badań i rozwoju.

Jak łatwo zoptymalizować swoją kartę graficzną dla najlepszej wydajnościJak łatwo zrozumieć istotę klastra HPC