API стратегії розподілу в TensorFlow 2.0 — це потужний інструмент, який спрощує розподілене навчання, надаючи інтерфейс високого рівня для розподілу та масштабування обчислень між кількома пристроями та машинами. Це дозволяє розробникам легко використовувати обчислювальну потужність кількох графічних процесорів або навіть кількох машин, щоб навчати свої моделі швидше та ефективніше.
Розподілене навчання необхідне для роботи з великими наборами даних і складними моделями, які потребують значних обчислювальних ресурсів. Завдяки API стратегії розподілу TensorFlow 2.0 забезпечує безпроблемний спосіб розподілу обчислень між декількома пристроями, такими як графічні процесори, на одній машині чи на кількох машинах. Це забезпечує паралельну обробку та прискорює навчання.
API стратегії розподілу в TensorFlow 2.0 підтримує різні стратегії для розподілу обчислень, включаючи синхронне навчання, асинхронне навчання та сервери параметрів. Синхронне навчання забезпечує синхронізацію всіх пристроїв або машин під час навчання, тоді як асинхронне навчання забезпечує більшу гнучкість щодо доступності пристроїв або машин. З іншого боку, сервери параметрів забезпечують ефективний обмін параметрами між декількома пристроями чи машинами.
Щоб використовувати API стратегії розповсюдження, розробникам потрібно визначити свою модель і цикл навчання в межах стратегії. Ця область визначає стратегію розподілу, яка буде використана, і забезпечує відповідний розподіл усіх відповідних обчислень. TensorFlow 2.0 надає кілька вбудованих стратегій розподілу, таких як MirroredStrategy, яка синхронно навчає модель на кількох графічних процесорах, і MultiWorkerMirroredStrategy, яка розширює MirroredStrategy для підтримки навчання на кількох машинах.
Ось приклад того, як можна використовувати API стратегії розподілу в 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))
У цьому прикладі ми спочатку створюємо об’єкт MirroredStrategy, який розподілятиме обчислення між усіма доступними графічним процесором. Потім ми визначаємо нашу модель, оптимізатор, функцію втрат і навчальний набір даних у межах стратегії. Функція distributed_train_step прикрашена `@tf.function`, щоб зробити її сумісною з графом TensorFlow і оптимізувати її виконання.
Під час навчання ми переглядаємо пакети навчального набору даних і викликаємо метод `strategy.run`, щоб виконати функцію `distributed_train_step` для кожної репліки. Потім втрати на репліку зменшуються за допомогою методу `strategy.reduce`, а середні втрати обчислюються та друкуються для кожної епохи.
Використовуючи API стратегії розповсюдження в TensorFlow 2.0, розробники можуть легко масштабувати свій процес навчання для використання кількох пристроїв або машин, що призводить до швидшого та ефективнішого навчання їхніх моделей.
Інші останні запитання та відповіді щодо Основи EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Як можна використовувати шар вбудовування для автоматичного призначення правильних осей для графіка представлення слів як векторів?
- Яка мета максимального об’єднання в CNN?
- Як процес виділення ознак у згортковій нейронній мережі (CNN) застосовується до розпізнавання зображень?
- Чи необхідно використовувати функцію асинхронного навчання для моделей машинного навчання, що працюють у TensorFlow.js?
- Що таке параметр максимальної кількості слів TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Чи можна використовувати TensorFlow Keras Tokenizer API для пошуку найчастіших слів?
- Що таке TOCO?
- Який зв’язок між кількома епохами в моделі машинного навчання та точністю передбачення від виконання моделі?
- Чи створює API сусідів пакетів у Neural Structured Learning TensorFlow розширений навчальний набір даних на основі даних природного графіка?
- Що таке API сусідів пакетів у нейронно-структурованому навчанні TensorFlow?
Дивіться більше запитань і відповідей у EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals