TensorFlow 2.0:n jakelustrategian API on tehokas työkalu, joka yksinkertaistaa hajautettua koulutusta tarjoamalla korkean tason käyttöliittymän laskelmien jakamiseen ja skaalaamiseen useille laitteille ja koneille. Sen avulla kehittäjät voivat helposti hyödyntää useiden GPU:iden tai jopa useiden koneiden laskentatehoa ja kouluttaa mallejaan nopeammin ja tehokkaammin.
Hajautettu koulutus on välttämätöntä suurten tietojoukkojen ja monimutkaisten mallien käsittelyssä, jotka vaativat merkittäviä laskentaresursseja. Jakelustrategian API:n avulla TensorFlow 2.0 tarjoaa saumattoman tavan jakaa laskelmia useille laitteille, kuten GPU:ille, yhden koneen sisällä tai useiden koneiden kesken. Tämä mahdollistaa rinnakkaiskäsittelyn ja mahdollistaa nopeammat harjoitusajat.
TensorFlow 2.0:n jakelustrategian API tukee erilaisia laskelmien jakelustrategioita, mukaan lukien synkroninen koulutus, asynkroninen koulutus ja parametripalvelimet. Synkroninen harjoittelu varmistaa, että kaikki laitteet tai koneet ovat synkronoituja harjoituksen aikana, kun taas asynkroninen harjoittelu mahdollistaa enemmän joustavuutta laitteen tai koneen saatavuuden suhteen. Parametripalvelimet puolestaan mahdollistavat tehokkaan parametrien jakamisen useiden laitteiden tai koneiden välillä.
Jakelustrategian API:n käyttäminen edellyttää, että kehittäjät määrittelevät mallinsa ja koulutussilmukansa strategian puitteissa. Tämä laajuus määrittelee käytettävän jakelustrategian ja varmistaa, että kaikki asiaankuuluvat laskelmat jaetaan vastaavasti. TensorFlow 2.0 tarjoaa useita sisäänrakennettuja jakelustrategioita, kuten MirroredStrategy, joka kouluttaa mallia synkronisesti useiden GPU:iden kesken, ja MultiWorkerMirrorredStrategy, joka laajentaa MirroredStrategya tukemaan koulutusta useissa koneissa.
Tässä on esimerkki jakelustrategian API:n käytöstä TensorFlow 2.0:ssa:
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))
Tässä esimerkissä luomme ensin MirroredStrategy-objektin, joka jakaa laskelmat kaikkien käytettävissä olevien GPU:iden kesken. Määrittelemme sitten mallimme, optimointiohjelman, häviöfunktion ja koulutustietojoukon strategian puitteissa. Funktio "distributed_train_step" on koristeltu "@tf.function":lla, jotta se olisi TensorFlow-kaavion yhteensopiva ja sen suoritus optimoidaan.
Harjoittelun aikana toistamme harjoitustietojoukon eriä ja kutsumme "strategy.run"-menetelmää "distributed_train_step" -toiminnon suorittamiseksi jokaisessa replikassa. Replikakohtaisia häviöitä vähennetään sitten käyttämällä "strategy.reduce"-menetelmää, ja keskimääräinen häviö lasketaan ja tulostetaan kullekin aikakaudelle.
Käyttämällä TensorFlow 2.0:n jakelustrategiasovellusliittymää kehittäjät voivat helposti skaalata koulutusprosessinsa useiden laitteiden tai koneiden hyödyntämiseen, mikä johtaa nopeampaan ja tehokkaampaan mallien koulutukseen.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/TFF TensorFlow -perusteet:
- Kuinka voidaan käyttää upotuskerrosta määrittämään automaattisesti oikeat akselit sanojen vektoreiden esittämiseen?
- Mikä on max poolingin tarkoitus CNN:ssä?
- Miten konvoluutiohermoverkon (CNN) piirteiden erotusprosessia sovelletaan kuvantunnistukseen?
- Onko tarpeen käyttää asynkronista oppimistoimintoa koneoppimismalleissa, jotka toimivat TensorFlow.js:ssa?
- Mikä on TensorFlow Keras Tokenizer API:n suurin sanamäärä -parametri?
- Voidaanko TensorFlow Keras Tokenizer API:ta käyttää yleisimpien sanojen löytämiseen?
- Mikä on TOCO?
- Mikä on suhde useiden aikakausien välillä koneoppimismallissa ja mallin suorittamisen ennusteen tarkkuudella?
- Tuottaako TensorFlow'n Neural Structured Learningin paketin naapurien API lisätyn harjoitustietojoukon luonnolliseen graafitietoon?
- Mikä on TensorFlow'n Neural Structured Learning -paketin naapurien API?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentalsissa