API strategije distribucije u TensorFlow 2.0 moćan je alat koji pojednostavljuje distribuiranu obuku pružajući sučelje visoke razine za distribuciju i skaliranje izračuna na više uređaja i strojeva. Omogućuje programerima da jednostavno iskoriste računalnu snagu više GPU-a ili čak više strojeva za brže i učinkovitije treniranje svojih modela.
Distribuirana obuka neophodna je za rukovanje velikim skupovima podataka i složenim modelima koji zahtijevaju značajne računalne resurse. Uz API strategije distribucije, TensorFlow 2.0 pruža besprijekoran način za distribuciju izračuna na više uređaja, kao što su GPU-ovi, unutar jednog stroja ili na više strojeva. To omogućuje paralelnu obradu i omogućuje brže vrijeme obuke.
API strategije distribucije u TensorFlow 2.0 podržava različite strategije za distribuciju izračuna, uključujući sinkronu obuku, asinkronu obuku i poslužitelje parametara. Sinkroni trening osigurava sinkronizaciju svih uređaja ili strojeva tijekom treninga, dok asinkroni trening omogućuje veću fleksibilnost u pogledu dostupnosti uređaja ili stroja. S druge strane, poslužitelji parametara omogućuju učinkovito dijeljenje parametara na više uređaja ili strojeva.
Da bi koristili API strategije distribucije, programeri trebaju definirati svoj model i petlju obuke unutar dosega strategije. Ovaj opseg specificira strategiju distribucije koja će se koristiti i osigurava da se sva relevantna izračunavanja distribuiraju u skladu s tim. TensorFlow 2.0 pruža nekoliko ugrađenih distribucijskih strategija, kao što je MirroredStrategy, koja sinkronizirano obučava model na više GPU-ova, i MultiWorkerMirroredStrategy, koja proširuje MirroredStrategy kako bi podržala obuku na više strojeva.
Evo primjera kako se API strategije distribucije može koristiti u 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))
U ovom primjeru prvo stvaramo objekt MirroredStrategy, koji će distribuirati proračune na sve dostupne GPU-ove. Zatim definiramo naš model, optimizator, funkciju gubitka i skup podataka za obuku unutar dosega strategije. Funkcija `distributed_train_step` ukrašena je `@tf.function` kako bi bila kompatibilna s grafom TensorFlow i optimizirala njezino izvođenje.
Tijekom obuke ponavljamo serije skupa podataka za obuku i pozivamo metodu `strategy.run` da bismo izvršili funkciju `distributed_train_step` na svakoj replici. Gubici po replici zatim se smanjuju pomoću metode `strategy.reduce`, a prosječni gubitak se izračunava i ispisuje za svaku epohu.
Korištenjem API-ja strategije distribucije u TensorFlow 2.0, programeri mogu jednostavno prilagoditi svoj proces obuke kako bi iskoristili više uređaja ili strojeva, što rezultira bržom i učinkovitijom obukom njihovih modela.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako se može koristiti sloj za ugradnju za automatsko dodjeljivanje odgovarajućih osi za prikaz predstavljanja riječi kao vektora?
- Koja je svrha maksimalnog udruživanja u CNN-u?
- Kako se postupak izdvajanja značajki u konvolucijskoj neuronskoj mreži (CNN) primjenjuje na prepoznavanje slike?
- Je li potrebno koristiti asinkronu funkciju učenja za modele strojnog učenja koji se izvode u TensorFlow.js?
- Koji je parametar maksimalnog broja riječi za TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Može li se TensorFlow Keras Tokenizer API koristiti za pronalaženje najčešćih riječi?
- Što je TOCO?
- Kakav je odnos između broja epoha u modelu strojnog učenja i točnosti predviđanja iz pokretanja modela?
- Proizvodi li API susjeda paketa u Neural Structured Learning TensorFlowa prošireni skup podataka za obuku na temelju podataka prirodnog grafikona?
- Što je API susjeda paketa u neuralno strukturiranom učenju TensorFlowa?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals