Distribuční strategie API v TensorFlow 2.0 je výkonný nástroj, který zjednodušuje distribuované školení tím, že poskytuje rozhraní na vysoké úrovni pro distribuci a škálování výpočtů mezi více zařízeními a stroji. Umožňuje vývojářům snadno využít výpočetní výkon více GPU nebo dokonce více strojů k rychlejšímu a efektivnějšímu trénování jejich modelů.
Distribuované školení je nezbytné pro práci s velkými datovými sadami a komplexními modely, které vyžadují značné výpočetní zdroje. S rozhraním API pro distribuční strategii poskytuje TensorFlow 2.0 bezproblémový způsob distribuce výpočtů mezi více zařízení, jako jsou GPU, v rámci jednoho stroje nebo mezi více stroji. To umožňuje paralelní zpracování a umožňuje rychlejší tréninkové časy.
Rozhraní API distribuční strategie v TensorFlow 2.0 podporuje různé strategie distribuce výpočtů, včetně synchronního školení, asynchronního školení a serverů parametrů. Synchronní trénink zajišťuje, že všechna zařízení nebo stroje jsou během tréninku synchronizované, zatímco asynchronní trénink umožňuje větší flexibilitu, pokud jde o dostupnost zařízení nebo strojů. Na druhé straně parametrické servery umožňují efektivní sdílení parametrů mezi více zařízeními nebo stroji.
Aby mohli vývojáři používat rozhraní API distribuční strategie, musí definovat svůj model a tréninkovou smyčku v rámci rozsahu strategie. Tento rozsah specifikuje distribuční strategii, která se má použít, a zajišťuje, že všechny relevantní výpočty jsou distribuovány odpovídajícím způsobem. TensorFlow 2.0 poskytuje několik vestavěných distribučních strategií, jako je MirroredStrategy, která synchronně trénuje model na více GPU, a MultiWorkerMirroredStrategy, která rozšiřuje MirroredStrategy o podporu školení na více strojích.
Zde je příklad toho, jak lze použít rozhraní API distribuční strategie 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 příkladu nejprve vytvoříme objekt MirroredStrategy, který bude distribuovat výpočty mezi všechny dostupné GPU. Poté definujeme náš model, optimalizátor, ztrátovou funkci a trénovací datovou sadu v rámci rozsahu strategie. Funkce `distributed_train_step` je ozdobena `@tf.function`, aby byla kompatibilní s grafem TensorFlow a optimalizovala její provádění.
Během trénování iterujeme přes dávky trénovací datové sady a zavoláme metodu `strategy.run` k provedení funkce `distributed_train_step` na každé replice. Ztráty na repliku jsou pak sníženy pomocí metody "strategy.reduce" a průměrná ztráta je vypočítána a vytištěna pro každou epochu.
Pomocí rozhraní API distribuční strategie v TensorFlow 2.0 mohou vývojáři snadno škálovat svůj tréninkový proces tak, aby využíval více zařízení nebo strojů, což vede k rychlejšímu a efektivnějšímu tréninku jejich modelů.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se Základy TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Jak lze použít vrstvu vložení k automatickému přiřazení správných os pro graf reprezentace slov jako vektorů?
- Jaký je účel maximálního sdružování v CNN?
- Jak je proces extrakce příznaků v konvoluční neuronové síti (CNN) aplikován na rozpoznávání obrazu?
- Je nutné používat funkci asynchronního učení pro modely strojového učení běžící v TensorFlow.js?
- Jaký je parametr maximálního počtu slov rozhraní TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Lze TensorFlow Keras Tokenizer API použít k nalezení nejčastějších slov?
- Co je TOCO?
- Jaký je vztah mezi řadou epoch v modelu strojového učení a přesností predikce ze spuštění modelu?
- Vytváří sousední rozhraní API v Neural Structured Learning of TensorFlow rozšířenou trénovací datovou sadu založenou na přirozených grafech?
- Co je rozhraní API sousedů balíčku v Neural Structured Learning of TensorFlow?
Zobrazit další otázky a odpovědi v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals