A TensorFlow 2.0 disztribúciós stratégia API egy hatékony eszköz, amely leegyszerűsíti az elosztott képzést azáltal, hogy magas szintű interfészt biztosít a számítások elosztásához és skálázásához több eszközön és gépen. Lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy egyszerűen kihasználják több GPU vagy akár több gép számítási teljesítményét, hogy gyorsabban és hatékonyabban képezzék ki modelleiket.
Az elosztott képzés elengedhetetlen a nagy adathalmazok és összetett modellek kezeléséhez, amelyek jelentős számítási erőforrásokat igényelnek. A terjesztési stratégia API-val a TensorFlow 2.0 zökkenőmentes módot biztosít a számítások több eszközön, például GPU-n belüli, egyetlen gépen vagy több gépen történő elosztására. Ez lehetővé teszi a párhuzamos feldolgozást és gyorsabb edzési időt.
A TensorFlow 2.0 terjesztési stratégia API-ja különféle stratégiákat támogat a számítások elosztására, beleértve a szinkron betanítást, az aszinkron betanítást és a paraméterszervereket. A szinkron edzés biztosítja, hogy az összes eszköz vagy gép szinkronban legyen edzés közben, míg az aszinkron edzés nagyobb rugalmasságot tesz lehetővé az eszközök vagy gépek rendelkezésre állása tekintetében. A paraméterszerverek viszont hatékony paramétermegosztást tesznek lehetővé több eszköz vagy gép között.
A terjesztési stratégia API használatához a fejlesztőknek meg kell határozniuk a modelljüket és a képzési hurkot egy stratégiai hatókörön belül. Ez a hatókör határozza meg a használandó elosztási stratégiát, és biztosítja, hogy minden releváns számítás ennek megfelelően kerüljön elosztásra. A TensorFlow 2.0 számos beépített disztribúciós stratégiát kínál, mint például a MirroredStrategy, amely szinkronban tanítja a modellt több GPU-n keresztül, és a MultiWorkerMirrorredStrategy, amely kiterjeszti a MirroredStrategy-t, hogy támogassa a képzést több gépen.
Íme egy példa arra, hogyan használható a terjesztési stratégia API a TensorFlow 2.0-ban:
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))
Ebben a példában először létrehozunk egy MirroredStrategy objektumot, amely elosztja a számításokat az összes elérhető GPU között. Ezután meghatározzuk a modellünket, az optimalizálót, a veszteségfüggvényünket és a betanítási adatkészletünket a stratégia hatókörén belül. A "distributed_train_step" függvényt "@tf.function" díszíti, hogy TensorFlow gráfkompatibilis legyen, és optimalizálja a végrehajtását.
A betanítás során ismételgetjük a betanítási adatkészlet kötegeit, és meghívjuk a "strategy.run" metódust a "distributed_train_step" függvény végrehajtásához minden replikán. A replikánkénti veszteségeket ezután a "strategy.reduce" módszerrel csökkentjük, és az átlagos veszteséget minden korszakra kiszámítjuk és kinyomtatjuk.
A TensorFlow 2.0 disztribúciós stratégia API-jának használatával a fejlesztők könnyedén méretezhetik képzési folyamataikat több eszköz vagy gép kihasználására, ami gyorsabb és hatékonyabb modellek betanítását eredményezi.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/TFF TensorFlow alapjai:
- Hogyan lehet egy beágyazási réteget használni, hogy automatikusan hozzárendelje a megfelelő tengelyeket a szavak vektorként történő ábrázolásához?
- Mi a célja a maximális összevonásnak a CNN-ben?
- Hogyan alkalmazzák a konvolúciós neurális hálózatban (CNN) a jellemzők kinyerési folyamatát a képfelismerésre?
- Szükséges-e aszinkron tanulási függvényt használni a TensorFlow.js-ban futó gépi tanulási modellekhez?
- Mi a TensorFlow Keras Tokenizer API maximális szavak száma paraméter?
- Használható a TensorFlow Keras Tokenizer API a leggyakoribb szavak megtalálására?
- Mi az a TOCO?
- Mi a kapcsolat a gépi tanulási modell számos korszaka és a modell futtatásából származó előrejelzés pontossága között?
- A TensorFlow Neural Structured Learning programjában a pack szomszédok API létrehoz egy kibővített képzési adatkészletet a természetes gráfadatok alapján?
- Mi az a pack szomszédok API a TensorFlow neurális strukturált tanulásában?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals oldalon