Rozhranie API stratégie distribúcie v TensorFlow 2.0 je výkonný nástroj, ktorý zjednodušuje distribuované školenie tým, že poskytuje rozhranie na vysokej úrovni na distribúciu a škálovanie výpočtov medzi viacerými zariadeniami a strojmi. Umožňuje vývojárom jednoducho využiť výpočtový výkon viacerých GPU alebo dokonca viacerých strojov na rýchlejšie a efektívnejšie trénovanie svojich modelov.
Distribuované školenie je nevyhnutné na prácu s veľkými súbormi údajov a zložitými modelmi, ktoré si vyžadujú značné výpočtové zdroje. S distribučnou stratégiou API poskytuje TensorFlow 2.0 bezproblémový spôsob distribúcie výpočtov medzi viaceré zariadenia, ako sú GPU, v rámci jedného stroja alebo medzi viacerými strojmi. To umožňuje paralelné spracovanie a umožňuje rýchlejšie tréningové časy.
Rozhranie API stratégie distribúcie v TensorFlow 2.0 podporuje rôzne stratégie distribúcie výpočtov, vrátane synchrónneho školenia, asynchrónneho školenia a serverov parametrov. Synchrónny tréning zabezpečuje, že všetky zariadenia alebo stroje sú počas tréningu synchronizované, zatiaľ čo asynchrónny tréning umožňuje väčšiu flexibilitu, pokiaľ ide o dostupnosť zariadení alebo strojov. Parametrové servery na druhej strane umožňujú efektívne zdieľanie parametrov medzi viacerými zariadeniami alebo strojmi.
Aby mohli vývojári použiť rozhranie API distribučnej stratégie, musia definovať svoj model a tréningovú slučku v rámci rozsahu stratégie. Tento rozsah špecifikuje distribučnú stratégiu, ktorá sa má použiť, a zabezpečuje, že všetky relevantné výpočty sú distribuované zodpovedajúcim spôsobom. TensorFlow 2.0 poskytuje niekoľko vstavaných distribučných stratégií, ako je MirroredStrategy, ktorá synchrónne trénuje model na viacerých GPU, a MultiWorkerMirroredStrategy, ktorá rozširuje MirroredStrategy na podporu tréningu na viacerých počítačoch.
Tu je príklad toho, ako možno použiť rozhranie API distribučnej stratégie v 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))
V tomto príklade najprv vytvoríme objekt MirroredStrategy, ktorý rozdelí výpočty na všetky dostupné GPU. Potom definujeme náš model, optimalizátor, stratovú funkciu a tréningový súbor údajov v rámci rozsahu stratégie. Funkcia `distributed_train_step` je zdobená `@tf.function`, aby bola kompatibilná s grafom TensorFlow a optimalizovala jej vykonávanie.
Počas trénovania iterujeme cez dávky množiny trénovacích údajov a zavoláme metódu `strategy.run` na vykonanie funkcie `distributed_train_step` na každej replike. Straty na repliku sa potom znížia pomocou metódy "strategy.reduce" a vypočíta sa priemerná strata a vytlačí sa pre každú epochu.
Pomocou rozhrania API distribučnej stratégie v TensorFlow 2.0 môžu vývojári jednoducho škálovať svoj tréningový proces na využitie viacerých zariadení alebo strojov, čo vedie k rýchlejšiemu a efektívnejšiemu tréningu ich modelov.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa Základy TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Ako možno použiť vrstvu vkladania na automatické priradenie správnych osí pre graf reprezentácie slov ako vektorov?
- Aký je účel maximálneho združovania v CNN?
- Ako sa proces extrakcie prvkov v konvolučnej neurónovej sieti (CNN) aplikuje na rozpoznávanie obrázkov?
- Je potrebné použiť funkciu asynchrónneho učenia pre modely strojového učenia spustené v TensorFlow.js?
- Aký je parameter maximálneho počtu slov rozhrania TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Dá sa TensorFlow Keras Tokenizer API použiť na nájdenie najfrekventovanejších slov?
- čo je TOCO?
- Aký je vzťah medzi množstvom epoch v modeli strojového učenia a presnosťou predpovedí zo spustenia modelu?
- Vytvára API susediace s balíkom v Neural Structured Learning of TensorFlow rozšírený tréningový súbor údajov založený na údajoch z prirodzených grafov?
- Čo je rozhranie API susedov s balíkom v Neural Structured Learning of TensorFlow?
Pozrite si ďalšie otázky a odpovede v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals