TensorFlow 2.0 levitamisstrateegia API on võimas tööriist, mis lihtsustab hajutatud koolitust, pakkudes kõrgetasemelist liidest arvutuste levitamiseks ja skaleerimiseks mitme seadme ja masina vahel. See võimaldab arendajatel hõlpsalt kasutada mitme GPU või isegi mitme masina arvutusvõimsust, et oma mudeleid kiiremini ja tõhusamalt koolitada.
Hajutatud koolitus on oluline suurte andmekogude ja keerukate mudelite käsitlemiseks, mis nõuavad märkimisväärseid arvutusressursse. Jaotusstrateegia API-ga pakub TensorFlow 2.0 sujuvat viisi arvutuste levitamiseks mitme seadme (nt GPU) vahel ühes masinas või mitme masina vahel. See võimaldab paralleelset töötlemist ja võimaldab kiirendada treeninguid.
TensorFlow 2.0 levitamisstrateegia API toetab arvutuste levitamiseks erinevaid strateegiaid, sealhulgas sünkroontreeningut, asünkroonset koolitust ja parameetriservereid. Sünkroontreening tagab, et kõik seadmed või masinad on treeningu ajal sünkroonis, samas kui asünkroonne treening võimaldab seadmete või masinate kättesaadavuse osas suuremat paindlikkust. Parameetriserverid seevastu võimaldavad tõhusat parameetrite jagamist mitme seadme või masina vahel.
Jaotusstrateegia API kasutamiseks peavad arendajad määratlema oma mudeli ja koolitustsükli strateegia ulatuse piires. See ulatus määrab kasutatava jaotusstrateegia ja tagab, et kõik asjakohased arvutused jaotatakse vastavalt. TensorFlow 2.0 pakub mitmeid sisseehitatud levitamisstrateegiaid, nagu MirroredStrategy, mis koolitab mudelit sünkroonselt mitme GPU vahel, ja MultiWorkerMirrorredStrategy, mis laiendab MirroredStrategyt, et toetada koolitust mitme masina vahel.
Siin on näide, kuidas TensorFlow 2.0-s saab levitamisstrateegia API-d kasutada:
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))
Selles näites loome esmalt MirroredStrategy objekti, mis jaotab arvutused kõigi saadaolevate GPU-de vahel. Seejärel määratleme oma mudeli, optimeerija, kadufunktsiooni ja koolitusandmestiku strateegia ulatuses. Funktsioon "distributed_train_step" on kaunistatud funktsiooniga "@tf.function", et muuta see TensorFlow graafikuga ühilduvaks ja optimeerida selle täitmist.
Treeningu ajal kordame treeningu andmestiku pakette ja kutsume välja meetodi strategy.run, et käivitada funktsioon distributed_train_step igas koopias. Seejärel vähendatakse koopiapõhiseid kadusid, kasutades meetodit "strategy.reduce" ning keskmine kadu arvutatakse ja prinditakse iga epohhi kohta.
Kasutades TensorFlow 2.0 levitamisstrateegia API-d, saavad arendajad oma koolitusprotsessi hõlpsalt skaleerida, et kasutada mitut seadet või masinat, mille tulemuseks on nende mudelite kiirem ja tõhusam väljaõpe.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/TFF TensorFlow põhialused:
- Kuidas saab manustamiskihti kasutada, et määrata automaatselt õiged teljed sõnade vektoriteks esitamise graafikule?
- Mis on CNN-i maksimaalse ühendamise eesmärk?
- Kuidas rakendatakse konvolutsioonilise närvivõrgu (CNN) funktsioonide eraldamise protsessi kujutise tuvastamisel?
- Kas TensorFlow.js-s töötavate masinõppemudelite jaoks on vaja kasutada asünkroonset õppefunktsiooni?
- Mis on TensorFlow Keras Tokenizer API maksimaalse sõnade arvu parameeter?
- Kas TensorFlow Keras Tokenizer API-t saab kasutada kõige sagedamini esinevate sõnade leidmiseks?
- Mis on TOCO?
- Milline on seos masinõppemudeli mitme ajastu ja mudeli käitamise ennustuse täpsuse vahel?
- Kas TensorFlow neural Structured Learningis pakutav paketinaabrite API loob looduslike graafikute andmetel põhineva täiustatud treeningu andmestiku?
- Mis on TensorFlow neural Structured Learningis paketinaabrite API?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentalsis