Distributionsstrategins API i TensorFlow 2.0 är ett kraftfullt verktyg som förenklar distribuerad utbildning genom att tillhandahålla ett gränssnitt på hög nivå för att distribuera och skala beräkningar över flera enheter och maskiner. Det tillåter utvecklare att enkelt utnyttja beräkningskraften hos flera GPU:er eller till och med flera maskiner för att träna sina modeller snabbare och mer effektivt.
Distribuerad utbildning är avgörande för att hantera stora datamängder och komplexa modeller som kräver betydande beräkningsresurser. Med distributionsstrategins API ger TensorFlow 2.0 ett sömlöst sätt att distribuera beräkningar över flera enheter, såsom GPU:er, inom en enda maskin eller över flera maskiner. Detta möjliggör parallell bearbetning och möjliggör snabbare träningstider.
Distributionsstrategins API i TensorFlow 2.0 stöder olika strategier för att distribuera beräkningar, inklusive synkron träning, asynkron träning och parameterservrar. Synkron träning säkerställer att alla enheter eller maskiner hålls synkroniserade under träningen, medan asynkron träning möjliggör mer flexibilitet när det gäller enhet eller maskintillgänglighet. Parameterservrar, å andra sidan, möjliggör effektiv parameterdelning mellan flera enheter eller maskiner.
För att använda distributionsstrategins API måste utvecklare definiera sin modell och utbildningsslinga inom ett strategiomfång. Detta omfång specificerar distributionsstrategin som ska användas och säkerställer att alla relevanta beräkningar fördelas därefter. TensorFlow 2.0 tillhandahåller flera inbyggda distributionsstrategier, såsom MirroredStrategy, som synkront tränar modellen över flera GPU:er, och MultiWorkerMirroredStrategy, som utökar MirroredStrategy för att stödja utbildning över flera maskiner.
Här är ett exempel på hur distributionsstrategins API kan användas 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 det här exemplet skapar vi först ett MirroredStrategy-objekt, som kommer att fördela beräkningarna över alla tillgängliga GPU:er. Vi definierar sedan vår modell, optimerare, förlustfunktion och träningsdatauppsättning inom strategiomfånget. Funktionen `distributed_train_step` är dekorerad med `@tf.function` för att göra den TensorFlow-grafkompatibel och optimera dess utförande.
Under träningen itererar vi över satserna av träningsdatauppsättningen och anropar metoden `strategy.run` för att utföra funktionen `distributed_train_step` på varje replik. Förlusterna per replik reduceras sedan med "strategy.reduce"-metoden, och den genomsnittliga förlusten beräknas och skrivs ut för varje epok.
Genom att använda distributionsstrategins API i TensorFlow 2.0 kan utvecklare enkelt skala sin träningsprocess för att utnyttja flera enheter eller maskiner, vilket resulterar i snabbare och effektivare träning av sina modeller.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hur kan man använda ett inbäddningslager för att automatiskt tilldela korrekta axlar för en plot av representation av ord som vektorer?
- Vad är syftet med maximal pooling i ett CNN?
- Hur tillämpas funktionsextraktionsprocessen i ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för bildigenkänning?
- Är det nödvändigt att använda en asynkron inlärningsfunktion för maskininlärningsmodeller som körs i TensorFlow.js?
- Vad är TensorFlow Keras Tokenizer API:s maximala antal ord parameter?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API användas för att hitta de vanligaste orden?
- Vad är TOCO?
- Vilket är förhållandet mellan ett antal epoker i en maskininlärningsmodell och noggrannheten av förutsägelse från att köra modellen?
- Ger pack grannarnas API i Neural Structured Learning av TensorFlow en utökad träningsdatauppsättning baserad på naturliga grafdata?
- Vad är pack grann-APIet i Neural Structured Learning av TensorFlow?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals