Mekanisme caching untuk melaksanakan algoritma rangkaian adversarial generatif yang cekap di Golang.-Golang-php.cn

Dalam algoritma Generative Adversarial Network (GAN), penjana dan diskriminator adalah model bersaing. Melalui pengoptimuman berterusan, penjana cuba menjana data yang serupa dengan data sebenar, manakala diskriminator cuba membezakan data yang dijana daripada data sebenar. Dalam proses ini, GAN memerlukan sejumlah besar pengiraan berulang, dan pengiraan ini mungkin sangat memakan masa. Oleh itu, kami memerlukan mekanisme caching yang cekap untuk mempercepatkan proses pengiraan GAN.

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, Golang telah menjadi bahasa pengaturcaraan yang sangat popular dan telah mendapat perhatian meluas kerana kecekapan dan kesesuaiannya. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara menggunakan Golang untuk melaksanakan mekanisme caching yang cekap untuk mengoptimumkan proses pengiraan GAN.

Konsep asas mekanisme caching

Mekanisme caching pada asasnya menyimpan hasil pengiraan dalam ingatan supaya ia boleh diakses dengan cepat semasa pengiraan seterusnya. Proses ini boleh dilihat sebagai proses “memori” iaitu menyimpan hasil pengiraan dapat menjadikan pengiraan seterusnya lebih cepat.

Dalam GAN, kita boleh memikirkan mekanisme caching sebagai cara untuk menyimpan hasil pengiraan penjana dan diskriminator. Melalui mekanisme caching, kita boleh mengelakkan berulang kali mengira data yang sama, dengan itu meningkatkan kecekapan pengiraan penjana dan diskriminator.

Cara melaksanakan mekanisme caching di Golang

Di Golang, kita boleh menggunakan struktur data peta untuk melaksanakan mekanisme caching yang mudah. Mekanisme caching ini secara automatik boleh membuat cache hasil pengiraan semasa pemprosesan penjana dan diskriminator, dan secara automatik memanggil operasi cache dalam pengiraan seterusnya.

Berikut ialah contoh kod mekanisme caching asas:

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

//定义一个存储键值对的map
var cache = make(map[string]interface{})

//定义一个缓存锁
var cacheLock sync.Mutex

//定义一个封装了缓存机制的函数
func cached(key string, getter func() interface{}) interface{} {
    cacheLock.Lock()
    defer cacheLock.Unlock()

    //检查缓存是否存在
    if value, ok := cache[key]; ok {
        return value
    }

    //如果不存在，则调用getter方法进行计算
    value := getter()

    //将计算结果存入缓存
    cache[key] = value

    return value
}

func main() {
    fmt.Println(cached("foo", func() interface{} {
        fmt.Println("Calculating foo.")
        return "bar"
    }))

    fmt.Println(cached("foo", func() interface{} {
        fmt.Println("Calculating foo.")
        return "baz"
    }))
}

Salin selepas log masuk

Dalam contoh ini, kami mentakrifkan struktur peta untuk menyimpan pasangan nilai kunci dan menggunakan Mutex untuk mencapai penyegerakan benang. Fungsi cache ialah fungsi yang merangkum mekanisme caching dan terdiri daripada dua parameter: parameter utama dan parameter getter. Parameter getter ialah fungsi panggil balik yang digunakan untuk mendapatkan nilai yang perlu dikira. Dalam fungsi cache, kita mula-mula menyemak sama ada sudah ada nilai yang perlu dikira dalam peta Jika ya, nilai dikembalikan secara langsung jika tidak, fungsi getter dipanggil untuk melakukan pengiraan dan hasil pengiraan disimpan dalam peta untuk kegunaan kemudian.

Penggunaan mekanisme caching dalam GAN

Dalam GAN, mekanisme caching boleh digunakan di banyak tempat, termasuk:

1 , pengiraan seterusnya telah dijalankan; fungsi kehilangan telah disimpan, dan pengiraan seterusnya telah dijalankan Satu pengiraan.

Di bawah ini kami akan memperkenalkan kod sampel GAN berdasarkan mekanisme caching.

package main

import (
    "fmt"
    "math/rand"
    "sync"
    "time"
)

const (
    realTotal    = 100000        //真实数据的总数
    fakeTotal    = 100000        //伪造数据的总数
    batchSize    = 100           //每个batch储存的数据量
    workerNumber = 10            //并发的worker数
    iteration    = 100           //迭代次数
    learningRate = 0.1           //学习速率
    cacheSize    = realTotal * 2 //缓存的空间大小
)

var (
    realData = make([]int, realTotal) //储存真实数据的数组
    fakeData = make([]int, fakeTotal) //储存伪造数据的数组
    cache    = make(map[string]interface{}, cacheSize)
    cacheLock sync.Mutex
)

func generate(i int) int {
    key := fmt.Sprintf("fake_%d", i/batchSize)
    return cached(key, func() interface{} {
        fmt.Printf("Calculating fake data [%d, %d).
", i, i+batchSize)
        output := make([]int, batchSize)
        //生成伪造数据
        for j := range output {
            output[j] = rand.Intn(realTotal)
        }
        return output
    }).([]int)[i%batchSize]
}

func cached(key string, getter func() interface{}) interface{} {
    cacheLock.Lock()
    defer cacheLock.Unlock()

    //先尝试从缓存中读取值
    if value, ok := cache[key]; ok {
        return value
    }

    //如果缓存中无值，则进行计算，并存入缓存中
    value := getter()
    cache[key] = value

    return value
}

func main() {
    rand.Seed(time.Now().Unix())
    //生成真实数据
    for i := 0; i < realTotal; i++ {
        realData[i] = rand.Intn(realTotal)
    }

    //初始化生成器和判别器的参数
    generatorParams := make([]float64, realTotal)
    for i := range generatorParams {
        generatorParams[i] = rand.Float64()
    }

    discriminatorParams := make([]float64, realTotal)
    for i := range discriminatorParams {
        discriminatorParams[i] = rand.Float64()
    }

    fmt.Println("Starting iterations.")
    //进行迭代更新
    for i := 0; i < iteration; i++ {
        //伪造数据的batch计数器
        fakeDataIndex := 0

        //使用worker进行并发处理
        var wg sync.WaitGroup
        for w := 0; w < workerNumber; w++ {
            wg.Add(1)

            //启动worker协程
            go func() {
                for j := 0; j < batchSize*2 && fakeDataIndex < fakeTotal; j++ {
                    if j < batchSize {
                        //使用生成器生成伪造数据
                        fakeData[fakeDataIndex] = generate(fakeDataIndex)
                    }

                    //使用判别器进行分类
                    var prob float64
                    if rand.Intn(2) == 0 {
                        //使用真实数据作为输入
                        prob = discriminatorParams[realData[rand.Intn(realTotal)]]
                    } else {
                        //使用伪造数据作为输入
                        prob = discriminatorParams[fakeData[fakeDataIndex]]
                    }

                    //计算loss并更新参数
                    delta := 0.0
                    if j < batchSize {
                        delta = (1 - prob) * learningRate
                        generatorParams[fakeData[fakeDataIndex]] += delta
                    } else {
                        delta = (-prob) * learningRate
                        discriminatorParams[realData[rand.Intn(realTotal)]] -= delta
                        discriminatorParams[fakeData[fakeDataIndex]] += delta
                    }

                    //缓存loss的计算结果
                    key := fmt.Sprintf("loss_%d_%d", i, fakeDataIndex)
                    cached(key, func() interface{} {
                        return ((1-prob)*(1-prob))*learningRate*learningRate + delta*delta
                    })

                    fakeDataIndex++
                }

                wg.Done()
            }()
        }

        wg.Wait()

        //缓存模型参数的计算结果
        for j := range generatorParams {
            key := fmt.Sprintf("generator_%d_%d", i, j)
            cached(key, func() interface{} {
                return generatorParams[j]
            })
        }

        for j := range discriminatorParams {
            key := fmt.Sprintf("discriminator_%d_%d", i, j)
            cached(key, func() interface{} {
                return discriminatorParams[j]
            })
        }

        fmt.Printf("Iteration %d finished.
", i)
    }
}

Salin selepas log masuk

Dalam contoh kod ini, kami menggunakan mekanisme caching untuk mengoptimumkan pengiraan berulang yang diperlukan dalam GAN. Dalam fungsi jana, kami menggunakan fungsi cache untuk cache hasil pengiraan data palsu. Dalam gelung for, kami juga menggunakan fungsi cache untuk cache hasil pengiraan fungsi kehilangan dan parameter model.

Kesimpulan

Mekanisme caching boleh meningkatkan kecekapan pengkomputeran GAN dengan ketara dan telah digunakan secara meluas dalam amalan. Di Golang, kita boleh menggunakan struktur peta mudah dan Mutex untuk melaksanakan mekanisme caching dan menerapkannya pada proses pengiraan GAN. Melalui kod sampel dalam artikel ini, saya percaya pembaca sudah boleh memahami cara melaksanakan mekanisme caching yang cekap di Golang.

Atas ialah kandungan terperinci Mekanisme caching untuk melaksanakan algoritma rangkaian adversarial generatif yang cekap di Golang.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!