Distribusjonsstrategiens API i TensorFlow 2.0 er et kraftig verktøy som forenkler distribuert opplæring ved å tilby et grensesnitt på høyt nivå for distribusjon og skalering av beregninger på tvers av flere enheter og maskiner. Det lar utviklere enkelt utnytte beregningskraften til flere GPUer eller til og med flere maskiner for å trene modellene sine raskere og mer effektivt.
Distribuert opplæring er avgjørende for å håndtere store datasett og komplekse modeller som krever betydelige beregningsressurser. Med distribusjonsstrategi-APIet gir TensorFlow 2.0 en sømløs måte å distribuere beregninger på tvers av flere enheter, for eksempel GPUer, innenfor en enkelt maskin eller på tvers av flere maskiner. Dette muliggjør parallell prosessering og gir raskere treningstider.
Distribusjonsstrategi-APIet i TensorFlow 2.0 støtter ulike strategier for distribusjon av beregninger, inkludert synkron trening, asynkron trening og parameterservere. Synkron trening sørger for at alle enheter eller maskiner holdes synkronisert under trening, mens asynkron trening gir mer fleksibilitet når det gjelder tilgjengelighet av enheter eller maskiner. Parameterservere på den annen side muliggjør effektiv parameterdeling på tvers av flere enheter eller maskiner.
For å bruke distribusjonsstrategi-APIet, må utviklere definere sin modell og opplæringssløyfe innenfor et strategiomfang. Dette omfanget spesifiserer distribusjonsstrategien som skal brukes og sikrer at alle relevante beregninger distribueres deretter. TensorFlow 2.0 gir flere innebygde distribusjonsstrategier, som MirroredStrategy, som synkront trener modellen på tvers av flere GPUer, og MultiWorkerMirroredStrategy, som utvider MirroredStrategy til å støtte opplæring på tvers av flere maskiner.
Her er et eksempel på hvordan distribusjonsstrategi-API kan brukes i TensorFlow 2.0:
python import tensorflow as tf strategy = tf.distribute.MirroredStrategy() with strategy.scope(): model = tf.keras.Sequential([...]) # Define your model optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy() train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).batch(batch_size) @tf.function def distributed_train_step(inputs): features, labels = inputs with tf.GradientTape() as tape: predictions = model(features, training=True) loss = loss_object(labels, predictions) gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) return loss for epoch in range(num_epochs): total_loss = 0.0 num_batches = 0 for inputs in train_dataset: per_replica_loss = strategy.run(distributed_train_step, args=(inputs,)) total_loss += strategy.reduce(tf.distribute.ReduceOp.SUM, per_replica_loss, axis=None) num_batches += 1 average_loss = total_loss/num_batches print("Epoch {}: Loss = {}".format(epoch, average_loss))
I dette eksemplet lager vi først et MirroredStrategy-objekt, som vil distribuere beregningene på tvers av alle tilgjengelige GPUer. Vi definerer deretter vår modell, optimizer, tapsfunksjon og opplæringsdatasett innenfor strategiomfanget. Funksjonen "distributed_train_step" er dekorert med "@tf.function" for å gjøre den TensorFlow-grafkompatibel og optimalisere utførelsen.
Under trening itererer vi over gruppene av treningsdatasettet og kaller `strategy.run`-metoden for å utføre funksjonen `distributed_train_step` på hver replika. Tapene per replika reduseres deretter ved å bruke `strategy.reduce`-metoden, og gjennomsnittstapet beregnes og skrives ut for hver epoke.
Ved å bruke distribusjonsstrategi-APIet i TensorFlow 2.0, kan utviklere enkelt skalere opplæringsprosessen for å utnytte flere enheter eller maskiner, noe som resulterer i raskere og mer effektiv opplæring av modellene deres.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hvordan kan man bruke et innebygd lag til å automatisk tildele riktige akser for et plott av representasjon av ord som vektorer?
- Hva er hensikten med maksimal pooling i et CNN?
- Hvordan brukes funksjonsutvinningsprosessen i et konvolusjonelt nevralt nettverk (CNN) på bildegjenkjenning?
- Er det nødvendig å bruke en asynkron læringsfunksjon for maskinlæringsmodeller som kjører i TensorFlow.js?
- Hva er TensorFlow Keras Tokenizer API-parameteren for maksimalt antall ord?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API brukes til å finne de vanligste ordene?
- Hva er TOCO?
- Hva er forholdet mellom en rekke epoker i en maskinlæringsmodell og nøyaktigheten av prediksjon fra å kjøre modellen?
- Produserer pakkens nabo-API i Neural Structured Learning av TensorFlow et utvidet treningsdatasett basert på naturlige grafdata?
- Hva er Pack Neighbors API i Neural Structured Learning av TensorFlow?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals