Die verspreidingstrategie-API in TensorFlow 2.0 is 'n kragtige instrument wat verspreide opleiding vereenvoudig deur 'n hoëvlak-koppelvlak te verskaf vir die verspreiding en skaal van berekeninge oor verskeie toestelle en masjiene. Dit stel ontwikkelaars in staat om die rekenkrag van verskeie GPU's of selfs veelvuldige masjiene maklik te benut om hul modelle vinniger en doeltreffender op te lei.
Verspreide opleiding is noodsaaklik vir die hantering van groot datastelle en komplekse modelle wat beduidende rekenaarhulpbronne vereis. Met die verspreidingstrategie API bied TensorFlow 2.0 'n naatlose manier om berekeninge oor verskeie toestelle, soos GPU's, binne 'n enkele masjien of oor verskeie masjiene te versprei. Dit maak parallelle verwerking moontlik en maak voorsiening vir vinniger opleidingstye.
Die verspreidingstrategie-API in TensorFlow 2.0 ondersteun verskeie strategieë vir die verspreiding van berekeninge, insluitend sinchroniese opleiding, asinchroniese opleiding en parameterbedieners. Sinchroniese opleiding verseker dat alle toestelle of masjiene gesinchroniseer word tydens opleiding, terwyl asinchroniese opleiding meer buigsaamheid in terme van toestel- of masjienbeskikbaarheid moontlik maak. Parameterbedieners, aan die ander kant, maak doeltreffende parameterdeling oor verskeie toestelle of masjiene moontlik.
Om die verspreidingstrategie-API te gebruik, moet ontwikkelaars hul model en opleidingslus binne 'n strategieomvang definieer. Hierdie omvang spesifiseer die verspreidingstrategie wat gebruik moet word en verseker dat alle relevante berekeninge dienooreenkomstig versprei word. TensorFlow 2.0 bied verskeie ingeboude verspreidingstrategieë, soos MirroredStrategy, wat die model sinchronies oplei oor verskeie GPU's, en MultiWorkerMirroredStrategy, wat MirroredStrategy uitbrei om opleiding oor verskeie masjiene te ondersteun.
Hier is 'n voorbeeld van hoe die verspreidingstrategie-API in TensorFlow 2.0 gebruik kan word:
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))
In hierdie voorbeeld skep ons eers 'n MirroredStrategy-objek, wat die berekeninge oor alle beskikbare GPU's sal versprei. Ons definieer dan ons model, optimaliseerder, verliesfunksie en opleidingdatastel binne die strategie-omvang. Die `distribued_train_step`-funksie is versier met `@tf.function` om dit TensorFlow-grafiekversoenbaar te maak en die uitvoering daarvan te optimaliseer.
Tydens opleiding herhaal ons die groepe van die opleidingdatastel en roep die `strategy.run`-metode om die `distribued_train_step`-funksie op elke replika uit te voer. Die verliese per replika word dan verminder deur gebruik te maak van die `strategy.reduce` metode, en die gemiddelde verlies word vir elke epog bereken en gedruk.
Deur die verspreidingstrategie-API in TensorFlow 2.0 te gebruik, kan ontwikkelaars hul opleidingsproses maklik skaal om veelvuldige toestelle of masjiene te benut, wat lei tot vinniger en doeltreffender opleiding van hul modelle.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hoe kan 'n mens 'n inbeddingslaag gebruik om outomaties behoorlike asse toe te ken vir 'n plot van voorstelling van woorde as vektore?
- Wat is die doel van maksimum poel in 'n CNN?
- Hoe word die kenmerk-onttrekkingsproses in 'n konvolusionele neurale netwerk (CNN) toegepas op beeldherkenning?
- Is dit nodig om 'n asynchrone leerfunksie te gebruik vir masjienleermodelle wat in TensorFlow.js loop?
- Wat is die TensorFlow Keras Tokenizer API maksimum aantal woorde parameter?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API gebruik word om die mees algemene woorde te vind?
- Wat is TOCO?
- Wat is die verwantskap tussen 'n aantal tydperke in 'n masjienleermodel en die akkuraatheid van voorspelling van die loop van die model?
- Produseer die pakket bure API in Neural Structured Learning van TensorFlow 'n uitgebreide opleidingsdatastel gebaseer op natuurlike grafiekdata?
- Wat is die pakket bure API in neurale gestruktureerde leer van TensorFlow?
Sien meer vrae en antwoorde in EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals