TensorFlow — это мощный открытый API для построения моделей машинного обучения, но у него есть недостатки. В нашем блоге Обзор TensorFlow и как PerceptiLabs делает его проще мы обсуждали, как работает TensorFlow и как графический интерфейс и визуальный API PerceptiLabs упрощают создание моделей TensorFlow. Здесь мы рассмотрим пять распространенных проблем, с которыми сталкиваются специалисты по машинному обучению при использовании TensorFlow, и то, как мы решили их с помощью PerceptiLabs.
Проблемы TensorFlow, которые мы рассмотрим:
1. Отсутствие видимости в архитектуре модели
2. Дополнительный код (и время!) для визуализации результатов
3. Неэффективное отслеживание и сравнение производительности модели
4. Долгие итерации для экспериментов с настройками
5. Отсутствие масштабируемой инфраструктуры
1. Отсутствие видимости в архитектуре модели
Как может подтвердить любой разработчик, работа в среде чистого кода требует от вас визуализации того, что происходит. Это может еще больше усугубиться при работе с TensorFlow, поскольку целью API является построение графа операций, через которые проходят тензоры (отсюда и название TensorFlow). В результате может быть трудно получить четкое представление об архитектуре модели без какой-либо схемы. Вот почему TensorFlow — лучший кандидат на роль инструментов визуализации.
PerceptiLabs решает эту проблему, автоматически визуализируя для вас модель и показатели. Во время моделирования, обучения и тестирования визуализации обеспечивают мгновенную обратную связь, как показано на рис. 1. Это означает, что вы всегда можете видеть размеры модели и визуальные преобразования для каждого компонента. Perceptilabs делает это возможным, постоянно перезапуская вашу модель, используя первый образец из ваших обучающих данных каждый раз, когда вы обновляете модель. Эта функциональность отделяет процесс моделирования от этапов обучения/тестирования, что позволяет быстро выполнять итерации.
2. Дополнительный код (и время!) необходим для визуализации результатов
При подходах с использованием чистого кода, таких как TensorFlow, настройка стандартных визуализаций занимает много времени и может потребовать ненужных итераций. Обычно это включает внедрение кода в модель и последующую попытку расшифровки вывода, который может быть ограничен текстовыми операторами отладки или простыми графиками. Кроме того, вся модель должна быть запущена, прежде чем вы сможете просмотреть выходные данные или даже проверить правильность настройки выходного кода.
PerceptiLabs упрощает эту задачу, устраняя необходимость встраивать код для операторов отладки, графиков и других выходных данных. Вместо этого компоненты PerceptiLabs и подробные окна статистики предоставляют всю информацию, необходимую для понимания каждого преобразования модели и того, как модель работает.
3. Неэффективное отслеживание и сравнение производительности модели
Обычно разрабатывают несколько моделей, чтобы экспериментировать и пробовать разные настройки, а затем сравнивать результаты, чтобы увидеть, какая из них работает лучше всего. Однако, поскольку API TensorFlow ориентирован на создание моделей, он не предоставляет средств для отслеживания моделей или сравнения их производительности. Вы можете обеспечить это с помощью какого-либо приложения, сценария и т. д. И если вы хотите запускать несколько моделей одновременно, вам необходимо настроить несколько сред разработки.
PerceptiLabs позволяет разрабатывать, обучать и тестировать несколько моделей одновременно. Чтобы помочь в этом, на экране ModelHub PerceptiLabs перечислены все модели, над которыми вы работаете в PerceptiLabs, а также их текущий статус обучения, продолжительность обучения, история тестов, статус экспорта и дата/время последней модификации, как показано на рис. 2.
Используя ModelHub, вы получаете общее представление о состоянии ваших моделей на одном экране. А вскоре PerceptiLabs также будет включать функции контроля версий, чтобы вам было проще отслеживать историю и изменения в ваших моделях.
4. Долгие итерации для экспериментов с настройками
Одной из самых распространенных задач при моделировании является экспериментирование с различными настройками (гиперпараметрами). Однако не всегда очевидно, какую строку кода TensorFlow нужно изменить, чтобы изменить параметр или какое влияние изменение окажет на модель. Вам также необходимо повторно запустить всю модель, прежде чем вы сможете определить, какое влияние оказали эти изменения, и это может занять много времени с большими наборами данных.
Компоненты PerceptiLabs отображают все настройки в графическом интерфейсе. Используя это, вы можете четко указать параметры, доступные в настройках слоя, а поскольку PerceptiLabs повторно запускает вашу модель, используя первый фрагмент обучающих данных при обновлении модели, вы можете мгновенно получить визуальную обратную связь о том, какое влияние они оказывают на модель.
5. Отсутствие масштабируемой инфраструктуры
Наконец, для обучения моделей машинного обучения может потребоваться много вычислительной мощности, особенно при одновременном запуске нескольких моделей. Настройка масштабируемой инфраструктуры для поддержки этого может быть сложной задачей.
PerceptiLabs настраивает для вас среду машинного обучения на основе TensorFlow за кулисами. А наша корпоративная и (будущая) облачная версии автоматически запускают и масштабируют эти экземпляры для вас.
Когда вы используете PerceptiLabs, эти пять проблем уходят в прошлое. Это позволяет вам сосредоточиться на моделировании, в то время как PerceptiLabs позаботится о деталях TensorFlow.
Начните сегодня!
Ознакомьтесь с нашим Кратким руководством для получения дополнительной информации о том, как начать работу с Perceptilabs.
