API-ul strategiei de distribuție din TensorFlow 2.0 este un instrument puternic care simplifică instruirea distribuită, oferind o interfață de nivel înalt pentru distribuirea și scalarea calculelor pe mai multe dispozitive și mașini. Le permite dezvoltatorilor să folosească cu ușurință puterea de calcul a mai multor GPU-uri sau chiar a mai multor mașini pentru a-și antrena modelele mai rapid și mai eficient.
Instruirea distribuită este esențială pentru manipularea seturi de date mari și modele complexe care necesită resurse de calcul semnificative. Cu API-ul strategiei de distribuție, TensorFlow 2.0 oferă o modalitate simplă de a distribui calculele pe mai multe dispozitive, cum ar fi GPU-uri, într-o singură mașină sau pe mai multe mașini. Acest lucru permite procesarea paralelă și permite timpi de antrenament mai rapid.
API-ul strategiei de distribuție din TensorFlow 2.0 acceptă diverse strategii pentru distribuirea calculelor, inclusiv antrenament sincron, antrenament asincron și servere de parametri. Antrenamentul sincron asigură că toate dispozitivele sau mașinile sunt menținute sincronizate în timpul antrenamentului, în timp ce antrenamentul asincron permite mai multă flexibilitate în ceea ce privește disponibilitatea dispozitivului sau a mașinii. Serverele de parametri, pe de altă parte, permit partajarea eficientă a parametrilor pe mai multe dispozitive sau mașini.
Pentru a utiliza API-ul strategiei de distribuție, dezvoltatorii trebuie să-și definească modelul și bucla de antrenament în cadrul unei strategii. Acest domeniu specifică strategia de distribuție care trebuie utilizată și asigură că toate calculele relevante sunt distribuite în mod corespunzător. TensorFlow 2.0 oferă mai multe strategii de distribuție încorporate, cum ar fi MirroredStrategy, care antrenează sincron modelul pe mai multe GPU-uri și MultiWorkerMirroredStrategy, care extinde MirroredStrategy pentru a sprijini formarea pe mai multe mașini.
Iată un exemplu despre cum poate fi utilizată API-ul strategiei de distribuție în 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))
În acest exemplu, creăm mai întâi un obiect MirroredStrategy, care va distribui calculele pe toate GPU-urile disponibile. Apoi definim modelul nostru, optimizatorul, funcția de pierdere și setul de date de antrenament în cadrul strategiei. Funcția `distributed_train_step` este decorată cu `@tf.function` pentru a o face compatibilă cu TensorFlow graph și pentru a optimiza execuția acesteia.
În timpul antrenamentului, iterăm peste loturile setului de date de antrenament și apelăm metoda `strategy.run` pentru a executa funcția `distributed_train_step` pe fiecare replică. Pierderile per replică sunt apoi reduse folosind metoda `strategy.reduce`, iar pierderea medie este calculată și tipărită pentru fiecare epocă.
Folosind API-ul strategiei de distribuție în TensorFlow 2.0, dezvoltatorii își pot scala cu ușurință procesul de instruire pentru a folosi mai multe dispozitive sau mașini, rezultând o instruire mai rapidă și mai eficientă a modelelor lor.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la Fundamentele EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Cum se poate folosi un strat de încorporare pentru a atribui automat axele adecvate pentru o diagramă de reprezentare a cuvintelor ca vectori?
- Care este scopul poolingului maxim într-un CNN?
- Cum se aplică procesul de extracție a caracteristicilor într-o rețea neuronală convoluțională (CNN) recunoașterii imaginilor?
- Este necesar să folosiți o funcție de învățare asincronă pentru modelele de învățare automată care rulează în TensorFlow.js?
- Care este parametrul pentru numărul maxim de cuvinte API TensorFlow Keras Tokenizer?
- Poate fi folosit API-ul TensorFlow Keras Tokenizer pentru a găsi cele mai frecvente cuvinte?
- Ce este TOCO?
- Care este relația dintre un număr de epoci dintr-un model de învățare automată și acuratețea predicției din rularea modelului?
- API-ul pack vecins din Neural Structured Learning of TensorFlow produce un set de date de antrenament augmentat bazat pe date grafice naturale?
- Ce este API-ul pack neighbors în Neural Structured Learning al TensorFlow?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals