La distribustrategia API en TensorFlow 2.0 estas potenca ilo, kiu simpligas distribuitan trejnadon provizante altnivelan interfacon por distribuado kaj skalo de komputadoj tra pluraj aparatoj kaj maŝinoj. Ĝi permesas al programistoj facile utiligi la komputilan potencon de pluraj GPU-oj aŭ eĉ plurajn maŝinojn por trejni siajn modelojn pli rapide kaj pli efike.
Distribuita trejnado estas esenca por pritrakti grandajn datumarojn kaj kompleksajn modelojn, kiuj postulas signifajn komputilajn rimedojn. Kun la distribustrategia API, TensorFlow 2.0 disponigas senjuntan manieron distribui komputadojn tra pluraj aparatoj, kiel ekzemple GPUoj, ene de ununura maŝino aŭ tra pluraj maŝinoj. Ĉi tio ebligas paralelan prilaboradon kaj permesas pli rapidajn trejnajn tempojn.
La distribustrategia API en TensorFlow 2.0 subtenas diversajn strategiojn por distribuado de komputadoj, inkluzive de sinkrona trejnado, nesinkrona trejnado kaj parametroserviloj. Sinkrona trejnado certigas, ke ĉiuj aparatoj aŭ maŝinoj estas sinkronigitaj dum trejnado, dum nesinkrona trejnado ebligas pli da fleksebleco rilate al aparato aŭ maŝina havebleco. Parametroserviloj, aliflanke, ebligas efikan parametran kundividon tra pluraj aparatoj aŭ maŝinoj.
Por uzi la distribustrategian API, programistoj devas difini sian modelon kaj trejnan buklon ene de strategia amplekso. Ĉi tiu amplekso precizigas la distribuostrategion por esti uzata kaj certigas ke ĉiuj signifaj komputadoj estas distribuitaj sekve. TensorFlow 2.0 disponigas plurajn enkonstruitajn distribuajn strategiojn, kiel MirroredStrategy, kiu sinkrone trejnas la modelon tra pluraj GPUoj, kaj MultiWorkerMirroredStrategy, kiu etendas MirroredStrategy por subteni trejnadon tra pluraj maŝinoj.
Jen ekzemplo de kiel la distribustrategia API povas esti uzata en 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))
En ĉi tiu ekzemplo, ni unue kreas MirroredStrategy-objekton, kiu distribuos la komputadon tra ĉiuj disponeblaj GPUoj. Ni tiam difinas nian modelon, optimumiganton, perdan funkcion kaj trejnan datumaron ene de la strategia amplekso. La funkcio `distributed_train_step` estas ornamita per `@tf.function` por igi ĝin TensorFlow-grafo-kongrua kaj optimumigi ĝian ekzekuton.
Dum trejnado, ni ripetas super la aroj de la trejna datumaro kaj vokas la metodon `strategy.run` por ekzekuti la funkcion `distributed_train_step` sur ĉiu kopio. La per-replikaj perdoj tiam estas reduktitaj per la metodo `strategy.reduce`, kaj la meza perdo estas komputita kaj presita por ĉiu epoko.
Uzante la distribustrategion API en TensorFlow 2.0, programistoj povas facile skali sian trejnadprocezon por utiligi plurajn aparatojn aŭ maŝinojn, rezultigante pli rapidan kaj pli efikan trejnadon de siaj modeloj.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kiel oni povas uzi enkonstruan tavolon por aŭtomate asigni taŭgajn aksojn por intrigo de reprezentado de vortoj kiel vektoroj?
- Kio estas la celo de maksimuma kunigo en CNN?
- Kiel estas la procedo de eltiro de trajto en konvolucia neŭrala reto (CNN) aplikata al bildrekono?
- Ĉu necesas uzi nesinkronan lernan funkcion por maŝinlernado-modeloj, kiuj funkcias en TensorFlow.js?
- Kio estas la parametro de maksimuma nombro da vortoj de TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Ĉu TensorFlow Keras Tokenizer API povas esti uzata por trovi plej oftajn vortojn?
- Kio estas TOCO?
- Kio estas la rilato inter kelkaj epokoj en maŝinlernada modelo kaj la precizeco de antaŭdiro de funkciado de la modelo?
- Ĉu la paka najbara API en Neŭrala Strukturita Lernado de TensorFlow produktas pliigitan trejnan datumon bazitan sur naturaj grafikaj datumoj?
- Kio estas la paka najbara API en Neŭrala Strukturita Lernado de TensorFlow?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals