Distributionsstrategi-API'en i TensorFlow 2.0 er et kraftfuldt værktøj, der forenkler distribueret træning ved at levere en grænseflade på højt niveau til distribution og skalering af beregninger på tværs af flere enheder og maskiner. Det giver udviklere mulighed for nemt at udnytte regnekraften fra flere GPU'er eller endda flere maskiner til at træne deres modeller hurtigere og mere effektivt.
Distribueret træning er afgørende for håndtering af store datasæt og komplekse modeller, der kræver betydelige beregningsressourcer. Med distributionsstrategi-API'en giver TensorFlow 2.0 en problemfri måde at distribuere beregninger på tværs af flere enheder, såsom GPU'er, inden for en enkelt maskine eller på tværs af flere maskiner. Dette muliggør parallel behandling og giver mulighed for hurtigere træningstider.
Distributionsstrategi-API'en i TensorFlow 2.0 understøtter forskellige strategier til distribution af beregninger, herunder synkron træning, asynkron træning og parameterservere. Synkron træning sikrer, at alle enheder eller maskiner holdes synkroniserede under træningen, mens asynkron træning giver mulighed for mere fleksibilitet i forhold til enhedens eller maskinens tilgængelighed. Parameterservere muliggør på den anden side effektiv parameterdeling på tværs af flere enheder eller maskiner.
For at bruge distributionsstrategi-API'en skal udviklere definere deres model og træningsløkke inden for et strategiomfang. Dette omfang specificerer den distributionsstrategi, der skal bruges, og sikrer, at alle relevante beregninger fordeles i overensstemmelse hermed. TensorFlow 2.0 giver flere indbyggede distributionsstrategier, såsom MirroredStrategy, som synkront træner modellen på tværs af flere GPU'er, og MultiWorkerMirroredStrategy, som udvider MirroredStrategy til at understøtte træning på tværs af flere maskiner.
Her er et eksempel på, hvordan distributionsstrategi-API'en kan bruges i 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))
I dette eksempel opretter vi først et MirroredStrategy-objekt, som vil distribuere beregningerne på tværs af alle tilgængelige GPU'er. Derefter definerer vi vores model, optimering, tabsfunktion og træningsdatasæt inden for strategiomfanget. `distributed_train_step`-funktionen er dekoreret med `@tf.function` for at gøre den TensorFlow-grafkompatibel og optimere dens udførelse.
Under træning itererer vi over batchene af træningsdatasættet og kalder `strategy.run`-metoden for at udføre funktionen `distributed_train_step` på hver replika. Tabene pr. replika reduceres derefter ved hjælp af `strategy.reduce`-metoden, og det gennemsnitlige tab beregnes og udskrives for hver epoke.
Ved at bruge distributionsstrategi-API'en i TensorFlow 2.0 kan udviklere nemt skalere deres træningsproces til at udnytte flere enheder eller maskiner, hvilket resulterer i hurtigere og mere effektiv træning af deres modeller.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hvordan kan man bruge et indlejringslag til automatisk at tildele korrekte akser til et plot af repræsentation af ord som vektorer?
- Hvad er formålet med maksimal pooling i et CNN?
- Hvordan anvendes funktionsudtrækningsprocessen i et konvolutionelt neuralt netværk (CNN) til billedgenkendelse?
- Er det nødvendigt at bruge en asynkron indlæringsfunktion til maskinlæringsmodeller, der kører i TensorFlow.js?
- Hvad er TensorFlow Keras Tokenizer API's maksimale antal ord parameter?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API bruges til at finde de mest hyppige ord?
- Hvad er TOCO?
- Hvad er forholdet mellem et antal epoker i en maskinlæringsmodel og nøjagtigheden af forudsigelse ved at køre modellen?
- Producerer pakkens nabo-API i Neural Structured Learning af TensorFlow et udvidet træningsdatasæt baseret på naturlige grafdata?
- Hvad er pack neighbours API i Neural Structured Learning af TensorFlow?
Se flere spørgsmål og svar i EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals