ホームページ バックエンド開発 PHPチュートリアル PHP マルチスレッド プログラミングの例: 同時タスク学習マシンの作成

PHP マルチスレッド プログラミングの例: 同時タスク学習マシンの作成

Jun 30, 2023 pm 11:15 PM
機械学習 PHPマルチスレッド 同時タスク

PHP マルチスレッド プログラミングの例: 機械学習用の同時タスクの作成

はじめに:
機械学習の発展に伴い、大量のデータに対して実行する必要のあるタスクがますます増えています。計算効率を向上させるには同時実行プログラミング機能が必要です。この記事では、PHP マルチスレッド プログラミングを使用して機械学習用の同時タスクを作成し、より効率的な計算を実現する方法を紹介します。

1. マルチスレッド プログラミングが必要なのはなぜですか?
機械学習では、多くの場合、大規模なデータを処理し、複雑な計算を実行する必要があります。単一のスレッドを使用してこれらのタスクを処理すると、実行時間が長くなり、非効率になる可能性があります。マルチスレッド プログラミングでは、複数のサブタスクを同時に実行できるため、全体的なコンピューティング パフォーマンスが向上します。

2. PHP マルチスレッド プログラミングの基本
PHP は、単一スレッドで実行されるスクリプト言語です。ただし、ライブラリを拡張することでマルチスレッド プログラミングを実装できます。現在、PHP は、マルチスレッド プログラミングの実装に使用できる pthreads、pcntl などのいくつかの拡張ライブラリを提供しています。

3. pthreads 拡張ライブラリを使用してマルチスレッド タスクを作成する
pthreads は、スレッドを作成および操作するためのインターフェイスを提供する PHP 用のスレッド拡張ライブラリです。以下は、pthreads を使用して機械学習用のマルチスレッド タスクを作成する方法を示す例です:

<?php
class MachineLearningTask extends Thread {
    public $data;
    public $result;
  
    public function __construct($data) {
        $this->data = $data;
    }
  
    public function run() {
        // 在这里执行机器学习任务的逻辑
        // 根据$data进行训练和预测,将结果保存到$result中
        // ...
    }
}
  
// 创建多个线程任务
$data1 = [1, 2, 3, 4, 5];
$data2 = [6, 7, 8, 9, 10];
$task1 = new MachineLearningTask($data1);
$task2 = new MachineLearningTask($data2);
 
// 启动多个线程
$task1->start();
$task2->start();
  
// 等待线程执行完毕
$task1->join();
$task2->join();
  
// 获取线程的结果
$result1 = $task1->result;
$result2 = $task2->result;
  
// 输出结果
echo "Result 1: " . $result1 . "
";
echo "Result 2: " . $result2 . "
";
?>
ログイン後にコピー

4. マルチプロセス タスクを作成するには、pcntl 拡張ライブラリを使用します
pthreads 拡張機能の使用に加えて、ライブラリに加えて、pcntl 拡張ライブラリを使用してマルチプロセス タスクを作成することもできます。次の例は、pcntl を使用して機械学習用のマルチプロセス タスクを作成する方法を示しています:

<?php
// 创建多个子进程任务
$processes = [];
$processes[] = pcntl_fork();
$processes[] = pcntl_fork();
  
if ($processes[0] == -1 || $processes[1] == -1) {
    // 创建失败
    exit("Failed to fork process!
");
} elseif ($processes[0] > 0 && $processes[1] > 0) {
    // 父进程
    // 等待子进程执行完毕
    pcntl_wait($status);
    pcntl_wait($status);
  
    // 输出结果
    echo "Parent process: Machine learning tasks finished!
";
} elseif ($processes[0] == 0 && $processes[1] > 0) {
    // 子进程1
    $data1 = [1, 2, 3, 4, 5];
    $result1 = machine_learning_task($data1);
  
    // 输出结果
    echo "Child process 1 result: " . $result1 . "
";
} elseif ($processes[0] > 0 && $processes[1] == 0) {
    // 子进程2
    $data2 = [6, 7, 8, 9, 10];
    $result2 = machine_learning_task($data2);
  
    // 输出结果
    echo "Child process 2 result: " . $result2 . "
";
}

function machine_learning_task($data) {
    // 执行机器学习任务的逻辑
    // 根据$data进行训练和预测,将结果返回
    // ...
}
?>
ログイン後にコピー

5. 概要
この記事では、PHP を使用してマルチスレッド プログラミングを行い、同時タスクを作成する方法を紹介します。機械学習。 pthreads および pcntl 拡張ライブラリを使用すると、マルチスレッドおよびマルチプロセスのタスクの同時実行が実現され、機械学習タスクの計算効率が向上します。

マルチスレッドまたはマルチプロセスのプログラミングでは、データの一貫性と同時実行性のセキュリティを確保するためにロック メカニズムやメッセージ キューを使用するなど、スレッド/プロセス間の同期と通信の問題を処理する必要があることに注意してください。 。さらに、マルチスレッドおよびマルチプロセスの作成と破棄では、リソースの漏洩や無駄を避けるためにリソース管理にも注意を払う必要があります。

マルチスレッドおよびマルチプロセスプログラミングテクノロジーを合理的に活用することで、コンピューティングリソースを最大限に活用し、機械学習タスクの実行効率を向上させ、モデルのトレーニングと予測を高速化できます。

以上がPHP マルチスレッド プログラミングの例: 同時タスク学習マシンの作成の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

この記事では、SHAP: 機械学習のモデルの説明について説明します。 この記事では、SHAP: 機械学習のモデルの説明について説明します。 Jun 01, 2024 am 10:58 AM

機械学習とデータ サイエンスの分野では、モデルの解釈可能性が常に研究者や実務家に焦点を当ててきました。深層学習やアンサンブル手法などの複雑なモデルが広く適用されるようになったことで、モデルの意思決定プロセスを理解することが特に重要になってきました。 Explainable AI|XAI は、モデルの透明性を高めることで、機械学習モデルに対する信頼と自信を構築するのに役立ちます。モデルの透明性の向上は、複数の複雑なモデルの普及や、モデルを説明するための意思決定プロセスなどの方法によって実現できます。これらの方法には、特徴重要度分析、モデル予測間隔推定、ローカル解釈可能性アルゴリズムなどが含まれます。特徴重要度分析では、入力特徴に対するモデルの影響度を評価することで、モデルの意思決定プロセスを説明できます。モデルの予測間隔の推定

学習曲線を通じて過学習と過小学習を特定する 学習曲線を通じて過学習と過小学習を特定する Apr 29, 2024 pm 06:50 PM

この記事では、学習曲線を通じて機械学習モデルの過学習と過小学習を効果的に特定する方法を紹介します。過小適合と過適合 1. 過適合 モデルがデータからノイズを学習するためにデータ上で過学習されている場合、そのモデルは過適合していると言われます。過学習モデルはすべての例を完璧に学習するため、未確認の新しい例を誤って分類してしまいます。過適合モデルの場合、完璧/ほぼ完璧なトレーニング セット スコアとひどい検証セット/テスト スコアが得られます。若干修正: 「過学習の原因: 複雑なモデルを使用して単純な問題を解決し、データからノイズを抽出します。トレーニング セットとしての小さなデータ セットはすべてのデータを正しく表現できない可能性があるため、2. 過学習の Heru。」

宇宙探査と人類居住工学における人工知能の進化 宇宙探査と人類居住工学における人工知能の進化 Apr 29, 2024 pm 03:25 PM

1950 年代に人工知能 (AI) が誕生しました。そのとき、研究者たちは、機械が思考などの人間と同じようなタスクを実行できることを発見しました。その後、1960 年代に米国国防総省は人工知能に資金を提供し、さらなる開発のために研究所を設立しました。研究者たちは、宇宙探査や極限環境での生存など、多くの分野で人工知能の応用を見出しています。宇宙探査は、地球を超えた宇宙全体を対象とする宇宙の研究です。宇宙は地球とは条件が異なるため、極限環境に分類されます。宇宙で生き残るためには、多くの要素を考慮し、予防策を講じる必要があります。科学者や研究者は、宇宙を探索し、あらゆるものの現状を理解することが、宇宙の仕組みを理解し、潜在的な環境危機に備えるのに役立つと信じています。

透明!主要な機械学習モデルの原理を徹底的に分析! 透明!主要な機械学習モデルの原理を徹底的に分析! Apr 12, 2024 pm 05:55 PM

平たく言えば、機械学習モデルは、入力データを予測された出力にマッピングする数学関数です。より具体的には、機械学習モデルは、予測出力と真のラベルの間の誤差を最小限に抑えるために、トレーニング データから学習することによってモデル パラメーターを調整する数学関数です。機械学習には、ロジスティック回帰モデル、デシジョン ツリー モデル、サポート ベクター マシン モデルなど、多くのモデルがあります。各モデルには、適用可能なデータ タイプと問題タイプがあります。同時に、異なるモデル間には多くの共通点があったり、モデル進化の隠れた道が存在したりすることがあります。コネクショニストのパーセプトロンを例にとると、パーセプトロンの隠れ層の数を増やすことで、それをディープ ニューラル ネットワークに変換できます。パーセプトロンにカーネル関数を追加すると、SVM に変換できます。これです

C++ での機械学習アルゴリズムの実装: 一般的な課題と解決策 C++ での機械学習アルゴリズムの実装: 一般的な課題と解決策 Jun 03, 2024 pm 01:25 PM

C++ の機械学習アルゴリズムが直面する一般的な課題には、メモリ管理、マルチスレッド、パフォーマンスの最適化、保守性などがあります。解決策には、スマート ポインター、最新のスレッド ライブラリ、SIMD 命令、サードパーティ ライブラリの使用、コーディング スタイル ガイドラインの遵守、自動化ツールの使用が含まれます。実践的な事例では、Eigen ライブラリを使用して線形回帰アルゴリズムを実装し、メモリを効果的に管理し、高性能の行列演算を使用する方法を示します。

あなたが知らない機械学習の 5 つの流派 あなたが知らない機械学習の 5 つの流派 Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

フラッシュ アテンションは安定していますか?メタとハーバードは、モデルの重みの偏差が桁違いに変動していることを発見しました フラッシュ アテンションは安定していますか?メタとハーバードは、モデルの重みの偏差が桁違いに変動していることを発見しました May 30, 2024 pm 01:24 PM

MetaFAIR はハーバード大学と協力して、大規模な機械学習の実行時に生成されるデータの偏りを最適化するための新しい研究フレームワークを提供しました。大規模な言語モデルのトレーニングには数か月かかることが多く、数百、さらには数千の GPU を使用することが知られています。 LLaMA270B モデルを例にとると、そのトレーニングには合計 1,720,320 GPU 時間が必要です。大規模なモデルのトレーニングには、これらのワークロードの規模と複雑さにより、特有のシステム上の課題が生じます。最近、多くの機関が、SOTA 生成 AI モデルをトレーニングする際のトレーニング プロセスの不安定性を報告しています。これらは通常、損失スパイクの形で現れます。たとえば、Google の PaLM モデルでは、トレーニング プロセス中に最大 20 回の損失スパイクが発生しました。数値的なバイアスがこのトレーニングの不正確さの根本原因です。

説明可能な AI: 複雑な AI/ML モデルの説明 説明可能な AI: 複雑な AI/ML モデルの説明 Jun 03, 2024 pm 10:08 PM

翻訳者 | Li Rui によるレビュー | 今日、人工知能 (AI) および機械学習 (ML) モデルはますます複雑になっており、これらのモデルによって生成される出力はブラックボックスになっており、関係者に説明することができません。 Explainable AI (XAI) は、利害関係者がこれらのモデルがどのように機能するかを理解できるようにし、これらのモデルが実際に意思決定を行う方法を確実に理解できるようにし、AI システムの透明性、信頼性、およびこの問題を解決するための説明責任を確保することで、この問題を解決することを目指しています。この記事では、さまざまな説明可能な人工知能 (XAI) 手法を検討して、その基礎となる原理を説明します。説明可能な AI が重要であるいくつかの理由 信頼と透明性: AI システムが広く受け入れられ、信頼されるためには、ユーザーは意思決定がどのように行われるかを理解する必要があります

See all articles