Training benutzerdefinierter und verteilter Modelle in TensorFlow

Um die volle Kontrolle über Ihre Trainingsprozesse zu erhalten und diese effizient zu skalieren, müssen Sie verstehen, wie Sie benutzerdefinierte Schleifen schreiben und Workloads verteilen, und Sie müssen die Funktionen und Funktionalitäten kennen, die Sie für die Erstellung von maschinellen Lernmodellen benötigen. Dieser Kurs führt Sie von den absoluten Grundlagen der TensorFlow-Vorgänge bis zur Implementierung hochgradig angepasster Trainingspipelines.Sie erhalten ein tiefes Verständnis dafür, wie Tensor Flow die Berechnung unter der Haube verwaltet, sodass Sie die Leistung optimieren und Ihre Modelle auf mehrere Geräte skalieren können. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegende Struktur von Tensor-Objekten, eifriger Ausführung und Graphenberechnung. - Erstellen Sie benutzerdefinierte Trainingsschleifen von Grund auf mit GradientTape für eine präzise Kontrolle über die Modelloptimierung. - Konfigurieren Sie effiziente Eingabepipelines mit modernen tf.data-Verfahren, um Trainingsengpässe zu vermeiden. - Wenden Sie verteilte Trainingsstrategien an, um Ihre Modelle auf mehrere GPUs und Maschinen zu skalieren. - Optimieren Sie die Modellleistung, indem Sie dynamischen Python-Code in statische Hochgeschwindigkeitsberechnungsgraphen umwandeln. Sie lernen die Kernarchitektur von TensorFlow kennen, einschließlich Tensors, Variablen und automatischer Differenzierung, und entwickeln anschließend eine benutzerdefinierte Trainingslogik und verteilte Strategien für die Verarbeitung großer Datensätze. Dieser Kurs richtet sich an Entwickler und angehende Ingenieure für maschinelles Lernen, die über grundlegende APIs auf hoher Ebene hinausgehen möchten.Ein grundlegendes Verständnis von Python und grundlegenden neuronalen Netzen wird empfohlen, aber es sind keine Vorkenntnisse mit benutzerdefinierten TensorFlow-Workflows erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit der Entwicklung benutzerdefinierter Trainingspipelines und skalieren Sie Ihre Machine-Learning-Modelle.