


Contoh pengaturcaraan berbilang benang PHP: Cipta mesin pembelajaran tugasan serentak
Contoh pengaturcaraan berbilang benang PHP: Cipta tugas serentak untuk pembelajaran mesin
Pengenalan:
Dengan perkembangan pembelajaran mesin, semakin banyak tugas perlu dilaksanakan pada sejumlah besar data, yang memerlukan keupayaan pengaturcaraan serentak untuk meningkatkan kecekapan pengkomputeran . Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan pengaturcaraan berbilang benang PHP untuk mencipta tugasan serentak untuk pembelajaran mesin dan mencapai pengiraan yang lebih cekap.
1. Mengapa pengaturcaraan berbilang benang diperlukan?
Dalam pembelajaran mesin, selalunya perlu memproses data berskala besar dan melakukan pengiraan yang rumit. Menggunakan satu utas untuk mengendalikan tugasan ini boleh mengakibatkan masa pelaksanaan yang panjang dan ketidakcekapan. Pengaturcaraan berbilang benang boleh melaksanakan berbilang subtugas serentak, dengan itu meningkatkan prestasi pengkomputeran keseluruhan.
2. Asas pengaturcaraan berbilang benang PHP
PHP ialah bahasa skrip yang dilaksanakan dalam satu utas. Walau bagaimanapun, kita boleh melaksanakan pengaturcaraan berbilang benang dengan memperluaskan perpustakaan. Pada masa ini, PHP menyediakan beberapa perpustakaan sambungan, seperti pthreads, pcntl, dsb., yang boleh digunakan untuk melaksanakan pengaturcaraan berbilang benang.
3 Gunakan perpustakaan sambungan pthreads untuk mencipta tugasan berbilang benang
pthreads ialah perpustakaan sambungan benang untuk PHP, yang menyediakan antara muka untuk mencipta dan mengendalikan urutan. Berikut ialah contoh yang menunjukkan cara menggunakan pthreads untuk mencipta tugasan berbilang benang untuk pembelajaran mesin:
<?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 . " "; ?>
IV Gunakan perpustakaan sambungan pcntl untuk mencipta tugasan berbilang proses
Selain menggunakan perpustakaan sambungan pthreads, kami juga boleh menggunakan. perpustakaan sambungan pcntl untuk mencipta tugas berbilang proses. Berikut ialah contoh yang menunjukkan cara menggunakan pcntl untuk mencipta tugasan berbilang proses untuk pembelajaran mesin:
<?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 // ... } ?>
5. Ringkasan
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk pengaturcaraan berbilang benang dan mencipta tugasan serentak untuk pembelajaran mesin. Dengan menggunakan pthreads dan pustaka sambungan pcntl, pelaksanaan serentak tugas berbilang benang dan berbilang proses boleh dicapai, meningkatkan kecekapan pengkomputeran tugas pembelajaran mesin.
Perlu diingat bahawa dalam pengaturcaraan berbilang benang atau berbilang proses, isu penyegerakan dan komunikasi antara utas/proses perlu dikendalikan, seperti menggunakan mekanisme kunci dan baris gilir mesej untuk memastikan ketekalan data dan keselamatan konkurensi. Di samping itu, penciptaan dan pemusnahan pelbagai benang dan pelbagai proses juga memerlukan perhatian kepada pengurusan sumber untuk mengelakkan kebocoran dan pembaziran sumber.
Dengan menggunakan teknologi pengaturcaraan berbilang benang dan berbilang proses secara rasional, kami boleh menggunakan sepenuhnya sumber pengkomputeran, meningkatkan kecekapan pelaksanaan tugas pembelajaran mesin dan mempercepatkan latihan dan ramalan model.
Atas ialah kandungan terperinci Contoh pengaturcaraan berbilang benang PHP: Cipta mesin pembelajaran tugasan serentak. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Dalam bidang pembelajaran mesin dan sains data, kebolehtafsiran model sentiasa menjadi tumpuan penyelidik dan pengamal. Dengan aplikasi meluas model yang kompleks seperti kaedah pembelajaran mendalam dan ensemble, memahami proses membuat keputusan model menjadi sangat penting. AI|XAI yang boleh dijelaskan membantu membina kepercayaan dan keyakinan dalam model pembelajaran mesin dengan meningkatkan ketelusan model. Meningkatkan ketelusan model boleh dicapai melalui kaedah seperti penggunaan meluas pelbagai model yang kompleks, serta proses membuat keputusan yang digunakan untuk menerangkan model. Kaedah ini termasuk analisis kepentingan ciri, anggaran selang ramalan model, algoritma kebolehtafsiran tempatan, dsb. Analisis kepentingan ciri boleh menerangkan proses membuat keputusan model dengan menilai tahap pengaruh model ke atas ciri input. Anggaran selang ramalan model

Artikel ini akan memperkenalkan cara mengenal pasti pemasangan lampau dan kekurangan dalam model pembelajaran mesin secara berkesan melalui keluk pembelajaran. Underfitting dan overfitting 1. Overfitting Jika model terlampau latihan pada data sehingga ia mempelajari bunyi daripadanya, maka model tersebut dikatakan overfitting. Model yang dipasang terlebih dahulu mempelajari setiap contoh dengan sempurna sehingga ia akan salah mengklasifikasikan contoh yang tidak kelihatan/baharu. Untuk model terlampau, kami akan mendapat skor set latihan yang sempurna/hampir sempurna dan set pengesahan/skor ujian yang teruk. Diubah suai sedikit: "Punca overfitting: Gunakan model yang kompleks untuk menyelesaikan masalah mudah dan mengekstrak bunyi daripada data. Kerana set data kecil sebagai set latihan mungkin tidak mewakili perwakilan yang betul bagi semua data. 2. Underfitting Heru

Dalam istilah orang awam, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang memetakan data input kepada output yang diramalkan. Secara lebih khusus, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang melaraskan parameter model dengan belajar daripada data latihan untuk meminimumkan ralat antara output yang diramalkan dan label sebenar. Terdapat banyak model dalam pembelajaran mesin, seperti model regresi logistik, model pepohon keputusan, model mesin vektor sokongan, dll. Setiap model mempunyai jenis data dan jenis masalah yang berkenaan. Pada masa yang sama, terdapat banyak persamaan antara model yang berbeza, atau terdapat laluan tersembunyi untuk evolusi model. Mengambil perceptron penyambung sebagai contoh, dengan meningkatkan bilangan lapisan tersembunyi perceptron, kita boleh mengubahnya menjadi rangkaian neural yang mendalam. Jika fungsi kernel ditambah pada perceptron, ia boleh ditukar menjadi SVM. yang ini

Pada tahun 1950-an, kecerdasan buatan (AI) dilahirkan. Ketika itulah penyelidik mendapati bahawa mesin boleh melakukan tugas seperti manusia, seperti berfikir. Kemudian, pada tahun 1960-an, Jabatan Pertahanan A.S. membiayai kecerdasan buatan dan menubuhkan makmal untuk pembangunan selanjutnya. Penyelidik sedang mencari aplikasi untuk kecerdasan buatan dalam banyak bidang, seperti penerokaan angkasa lepas dan kelangsungan hidup dalam persekitaran yang melampau. Penerokaan angkasa lepas ialah kajian tentang alam semesta, yang meliputi seluruh alam semesta di luar bumi. Angkasa lepas diklasifikasikan sebagai persekitaran yang melampau kerana keadaannya berbeza daripada di Bumi. Untuk terus hidup di angkasa, banyak faktor mesti dipertimbangkan dan langkah berjaga-jaga mesti diambil. Para saintis dan penyelidik percaya bahawa meneroka ruang dan memahami keadaan semasa segala-galanya boleh membantu memahami cara alam semesta berfungsi dan bersedia untuk menghadapi kemungkinan krisis alam sekitar

Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.

Penterjemah |. Disemak oleh Li Rui |. Chonglou Model kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) semakin kompleks hari ini, dan output yang dihasilkan oleh model ini adalah kotak hitam – tidak dapat dijelaskan kepada pihak berkepentingan. AI Boleh Dijelaskan (XAI) bertujuan untuk menyelesaikan masalah ini dengan membolehkan pihak berkepentingan memahami cara model ini berfungsi, memastikan mereka memahami cara model ini sebenarnya membuat keputusan, dan memastikan ketelusan dalam sistem AI, Amanah dan akauntabiliti untuk menyelesaikan masalah ini. Artikel ini meneroka pelbagai teknik kecerdasan buatan (XAI) yang boleh dijelaskan untuk menggambarkan prinsip asasnya. Beberapa sebab mengapa AI boleh dijelaskan adalah penting Kepercayaan dan ketelusan: Untuk sistem AI diterima secara meluas dan dipercayai, pengguna perlu memahami cara keputusan dibuat

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

MetaFAIR bekerjasama dengan Harvard untuk menyediakan rangka kerja penyelidikan baharu untuk mengoptimumkan bias data yang dijana apabila pembelajaran mesin berskala besar dilakukan. Adalah diketahui bahawa latihan model bahasa besar sering mengambil masa berbulan-bulan dan menggunakan ratusan atau bahkan ribuan GPU. Mengambil model LLaMA270B sebagai contoh, latihannya memerlukan sejumlah 1,720,320 jam GPU. Melatih model besar memberikan cabaran sistemik yang unik disebabkan oleh skala dan kerumitan beban kerja ini. Baru-baru ini, banyak institusi telah melaporkan ketidakstabilan dalam proses latihan apabila melatih model AI generatif SOTA Mereka biasanya muncul dalam bentuk lonjakan kerugian Contohnya, model PaLM Google mengalami sehingga 20 lonjakan kerugian semasa proses latihan. Bias berangka adalah punca ketidaktepatan latihan ini,
