Estás leyendo la publicación: Tensor2Tensor para acelerar el entrenamiento de modelos complejos de aprendizaje automático
Tensor2Tensor (T2T) es una de las bibliotecas de Tensorflow que consta de varios modelos y conjuntos de datos de aprendizaje profundo. Su objetivo es acelerar la investigación de aprendizaje profundo y hacer que los modelos y datos de aprendizaje profundo sean más accesibles. Tensor2Tensor tiene como objetivo entrenar modelos de aprendizaje profundo para ser entrenados y ejecutados en varias plataformas con especificaciones y configuración de hardware mínimas. En este artículo, centrémonos en la biblioteca Tensor2Tensor y comprendamos los principales beneficios de usar este marco en varios casos de uso y aplicaciones.
Tabla de contenido
- Introducción a Tensor2Tensor
- Necesidad de Tensor2Tensor
- Características de Tensor2Tensor
- Casos de uso de Tensor2Tensor
- Resumen
Introducción a Tensor2Tensor
Tensor2Tensor, en resumen, se conoce como T2T, y esta biblioteca se utiliza principalmente para aumentar el uso y la disponibilidad de modelos de aprendizaje profundo en varias plataformas, independientemente de las restricciones y especificaciones del dispositivo. La biblioteca Tensor2Tensor tiene varios conjuntos de datos incorporados y modelos de aprendizaje profundo que se pueden usar para diversas tareas como la clasificación de imágenes, la generación de imágenes, el análisis de sentimientos, el reconocimiento de voz y también para tareas complejas como la traducción de idiomas.
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Entonces, en pocas palabras, Tensor2Tensor es una biblioteca de un solo disparo con varios conjuntos de datos y modelos incorporados que se pueden usar para diversas tareas. La biblioteca Tensor2Tensor nos brinda la flexibilidad de agregar datos y modelos requeridos en su biblioteca, ya que fomentan más adiciones y también correcciones de errores, si se reconoce alguno. Entonces, ahora, veamos algunas de las funcionalidades estándar proporcionadas por la biblioteca Tensor2Tensor.
Hay cuatro funcionalidades que son compatibles principalmente con la biblioteca Tensor2Tensor. Veamos una descripción general de cada una de las funcionalidades.
Problemas
El problema La funcionalidad de la biblioteca Tensor2Tensor consiste básicamente en varias características, entradas y objetivos que se obtendrán de los modelos. Las características de los datos se almacenan en un directorio estándar llamado TFRecord y, dentro de la biblioteca, están disponibles en un archivo python(py) estándar llamado “all_problems.py”.
Modelos
El modelos La funcionalidad es una de las funcionalidades vitales de la biblioteca Tensor2Tensor, ya que se utiliza para los cálculos. Algunas transformaciones predeterminadas se aplican a las características de entrada y salida para que los modelos y los datos no enfrenten problemas de dependencia basados en la plataforma, y los usuarios puedan usar los modelos y datos previamente entrenados sin problemas.
Conjunto de hiperparámetros
La funcionalidad de conjuntos de hiperparámetros es responsable de almacenar algunos de los hiperparámetros de varios modelos y datos para cada problema fácilmente disponibles en la biblioteca. Entonces, este conjunto de hiperparámetros está disponible en la biblioteca dentro de un archivo python (py) llamado “common_hparams.py”.
Entrenador
El entrenador es una de las funcionalidades de la biblioteca Tensor2Tensor que se utiliza principalmente para utilizar los modelos y evaluar los modelos presentes en la biblioteca. Con esta funcionalidad, los usuarios cuentan con la flexibilidad de cambiar entre los modelos, datos e hiperparámetros disponibles en los respectivos archivos de python.
Adición de componentes personalizados
Como se mencionó anteriormente, la biblioteca facilita la adición de datos y modelos requeridos según el requisito. Por lo tanto, esta funcionalidad sirve como mecanismo que facilita la adición de datos y modelos según los requisitos de la biblioteca Tensor2Tensor.
La biblioteca Tensor2Tensor también proporciona 5 componentes clave que especifican el proceso de capacitación en la biblioteca. Así que ahora analicemos esos 5 componentes clave.
i) conjunto de datos es el componente de la biblioteca Tensor2Tensor que está encapsulado por la funcionalidad Problemas. Este componente encapsulado por el problema será responsable de canalizaciones para capacitación y evaluación y también responsable de descargar datos adecuados para la biblioteca.
ii) Configuración del dispositivo es el componente responsable de garantizar que la biblioteca sea compatible con varias configuraciones y especificaciones de dispositivos, como CPU, GPU, TPU y dispositivos con soporte para entrenamiento paralelo.
iii) Hiperparámetros es el componente responsable de iniciar los modelos preentrenados disponibles en la biblioteca y se utiliza para entrenar el modelo con el conjunto de parámetros requerido.
iv) Modelo es el componente que se activa de acuerdo a los hiperparámetros, y este componente se encarga de transformar los datos, computar y evaluar varias métricas de los modelos cargados.
v) Estimador y Experimento es el componente responsable de monitorear los parámetros de registro, ejecutar el proceso de capacitación en varias plataformas y también llevar a cabo varios experimentos sobre las métricas producidas.
Necesidad de Tensor2Tensor
La principal necesidad y caso de uso de la biblioteca Tensor2Tensor es hacer que el aprendizaje profundo y varios modelos complejos sean fácilmente accesibles y producibles, independientemente de las especificaciones y limitaciones del dispositivo. Tensor2Tensor facilita el almacenamiento de varios tipos de datos como imágenes, audio, texto y muchos más en una sola biblioteca y entrena varios modelos con diferentes niveles de complejidad y arquitectura en un solo marco. Los modelos y los datos están disponibles en forma de datos y modelos previamente entrenados, y los investigadores pueden poner a disposición los parámetros de los modelos para implementarlos y usarlos en tareas complejas.
La traducción de idiomas, el reconocimiento de voz y la generación de imágenes son algunos de los datos y modelos que están disponibles en la biblioteca y se mantienen como código abierto para que los investigadores y usuarios puedan usarlos para su propósito. El objetivo principal de la biblioteca Tensor2Tensor era hacer accesibles los modelos de aprendizaje profundo y acelerar el entrenamiento de los modelos independientemente de las especificaciones del hardware, lo que condujo al desarrollo de esta biblioteca. Ahora intentemos comprender algunas de las características de la biblioteca Tensor2Tensor.
Características de Tensor2Tensor
La capacidad dinámica de la biblioteca Tensor2Tensor ha facilitado que la biblioteca brinde ciertas funciones estándar de operación que explican su uso. Veamos algunas de las características que ofrece la biblioteca Tensor2Tensor.
- Muchos modelos complejos están disponibles en un formato simple y fácil de usar y, si es necesario, se pueden agregar modelos adicionales a la biblioteca que se pueden usar en el futuro.
- Hay disponibles varias formas de conjuntos de datos, como texto, imagen y audio, que se pueden usar para generar datos o para varias tareas.
- Los modelos y los conjuntos de datos pueden estar disponibles, y los hiperparámetros del modelo pueden transformarse de acuerdo con los requisitos y entrenarse adecuadamente independientemente de las limitaciones de la plataforma y las especificaciones del hardware.
- Soporte especial para dispositivos de soporte de acelerador como GPU y dispositivos con capacidades de procesamiento paralelo donde los modelos complejos tienden a converger más rápido.
- Los modelos y datos preentrenados se pueden enviar a plataformas basadas en la nube como Google Cloud ML y plataformas con el apoyo de TPU, y los modelos se pueden entrenar y evaluar completamente en la propia plataforma de la nube.
Casos de uso de Tensor2Tensor
La biblioteca Tensor2Tensor tiene varios tipos de datos y casos de uso que se pueden usar fácilmente para tareas complejas y modelado. Entonces, veamos algunas de las funcionalidades estándar y los casos de uso de la biblioteca Tensor2Tensor.
Comprensión del lenguaje matemático
Para el lenguaje matemático, la biblioteca Tensor2Tensor facilita la comprensión de los atributos matemáticos para realizar diversas operaciones matemáticas. Entonces, para la comprensión del modelo matemático, la biblioteca nos proporciona un conjunto de datos fácilmente disponible conocido como el conjunto de datos MLU en la funcionalidad de problemas. Para esta declaración del problema, hay 3 tipos de transformadores que están preentrenados para la comprensión del lenguaje matemático, que utiliza diferentes conjuntos de transformadores e hiperparámetros para los modelos respectivos.
Respuesta a preguntas
La biblioteca Tensor2Tensor consiste en un conjunto de datos previamente entrenado conocido como el conjunto de datos “BABI”, donde las características de los datos son similares a las preguntas que se responden de una historia. Hay varios conjuntos de conjuntos y subconjuntos de preguntas y respuestas en los datos, y esto se puede usar en consecuencia para desarrollar y evaluar los modelos de preguntas y respuestas.
Clasificación de imágenes
La biblioteca Tensor2Tensor consta de varios conjuntos de datos adecuados para la clasificación de imágenes, como ImageNet, CIFAR y MNIST. Por lo tanto, los conjuntos de datos pueden estar disponibles utilizando las restricciones de problemas adecuadas y usarse en consecuencia para acelerar y aumentar la disponibilidad de modelos y tareas de clasificación de imágenes.
Para los datos de ImageNet, algunos de los modelos de aprendizaje de transferencia, como ResNet y Xception, se entrenan y se ponen a disposición en forma de modelo, y los parámetros del modelo se pueden usar en consecuencia con el conjunto de parámetros apropiado para instanciar el entrenamiento del modelo en la plataforma. .
Para CIFAR y MNIST, se utiliza una técnica de regularización previamente entrenada llamada regularización agitada para mejorar la clasificación de imágenes. Por lo tanto, los datos pueden estar disponibles y los parámetros adecuados deben declararse en consecuencia para extraer los datos y el modelo entrenado en consecuencia para la clasificación de imágenes.
Generación de imágenes
La biblioteca Tensor2Tensor tiene varios conjuntos de datos estándar para la generación de imágenes, como CeleBA, CIFAR10, MS-COCO y muchos más, que se pueden usar ampliamente para la generación de imágenes con el conjunto de parámetros y restricciones requerido. Por lo tanto, el modelo de aprendizaje profundo, que está disponible en la biblioteca, puede incorporarse al entorno de trabajo y usarse para tareas de generación de imágenes en consecuencia.
Modelado de lenguaje
La biblioteca Tensor2Tensor se puede usar para facilitar el modelado y la traducción de idiomas. Varios datos de lenguaje y modelos de lenguaje están disponibles en forma de problemas (datos) y modelos, y esto puede incorporarse adecuadamente al entorno de trabajo y usarse en consecuencia para tareas de modelado de lenguaje y traducción de lenguaje.
Análisis de los sentimientos
Para el análisis de opiniones, la biblioteca Tensor2Tensor consta de los datos de IMDB para reconocer la opinión de una oración, y la biblioteca proporciona un modelo entrenado para realizar el análisis de opinión en una oración de texto. Por lo tanto, el modelo y los parámetros para el análisis de sentimientos de la biblioteca deben incorporarse al entorno de trabajo, y el modelo entrenado fácilmente disponible se puede usar en consecuencia para realizar el análisis de sentimientos.
Reconocimiento de voz
La biblioteca Tensor2Tensor se puede usar para el reconocimiento de voz, ya que la biblioteca tiene dos conjuntos de datos incorporados para el reconocimiento de voz. Son básicamente datos de voz a texto donde el habla generalmente está en inglés. Los conjuntos de datos disponibles en la biblioteca son Librispeech y Mozilla Common Voice, donde los datos deben incorporarse al entorno de trabajo de acuerdo con la restricción del problema estándar, y los modelos entrenados respectivamente en cada uno de los datos deben extraerse de manera similar. en el ambiente de trabajo con un modelo apropiado entrenado con respecto a los datos.
Resumen
La biblioteca Tensor2Tensor tiene como objetivo proporcionar un marco de trabajo único para facilitar el uso de datos y modelos complejos en varias plataformas y especificaciones de hardware. La biblioteca está bien construida con varios tipos de datos y modelos para simplificar tareas complejas. Por lo tanto, los modelos complejos de aprendizaje profundo pueden estar disponibles independientemente de las especificaciones del hardware, y los modelos pueden entrenarse en consecuencia en cualquier plataforma mediante el uso de la biblioteca Tensor2Tensor sin problemas de dependencias ni fallas. La biblioteca básicamente tiene como objetivo acelerar el proceso de capacitación de aprendizaje profundo y hacer que los modelos complejos de aprendizaje profundo estén fácilmente disponibles y accesibles.
