АПИ стратегије дистрибуције у ТенсорФлов 2.0 је моћан алат који поједностављује дистрибуирану обуку тако што обезбеђује интерфејс високог нивоа за дистрибуцију и скалирање израчунавања на више уређаја и машина. Омогућава програмерима да лако искористе рачунарску снагу више ГПУ-а или чак више машина како би брже и ефикасније тренирали своје моделе.
Дистрибуирана обука је неопходна за руковање великим скуповима података и сложеним моделима који захтевају значајне рачунарске ресурсе. Са АПИ-јем стратегије дистрибуције, ТенсорФлов 2.0 пружа беспрекоран начин за дистрибуцију прорачуна на више уређаја, као што су ГПУ, унутар једне машине или на више машина. Ово омогућава паралелну обраду и омогућава брже време обуке.
АПИ стратегије дистрибуције у ТенсорФлов 2.0 подржава различите стратегије за дистрибуцију прорачуна, укључујући синхрони тренинг, асинхрони тренинг и сервере параметара. Синхрони тренинг осигурава да се сви уређаји или машине одржавају у синхронизацији током тренинга, док асинхрони тренинг омогућава већу флексибилност у погледу доступности уређаја или машина. Параметарски сервери, с друге стране, омогућавају ефикасно дељење параметара на више уређаја или машина.
Да би користили АПИ стратегије дистрибуције, програмери треба да дефинишу свој модел и циклус обуке у оквиру стратегије. Овај опсег специфицира стратегију дистрибуције која ће се користити и осигурава да се сви релевантни прорачуни дистрибуирају у складу са тим. ТенсорФлов 2.0 пружа неколико уграђених стратегија дистрибуције, као што је МирроредСтратеги, која синхроно обучава модел на више ГПУ-а, и МултиВоркерМирроредСтратеги, која проширује МирроредСтратеги да подржи обуку на више машина.
Ево примера како се АПИ стратегије дистрибуције може користити у ТенсорФлов 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))
У овом примеру прво креирамо објекат МирроредСтратеги, који ће дистрибуирати прорачуне на све доступне ГПУ-ове. Затим дефинишемо наш модел, оптимизатор, функцију губитка и скуп података за обуку у оквиру стратегије. Функција `дистрибутед_траин_степ` је украшена са `@тф.фунцтион` да би била компатибилна са ТенсорФлов графом и оптимизовала њено извршавање.
Током обуке, понављамо низ скупова података за обуку и позивамо метод `стратеги.рун` да бисмо извршили функцију `дистрибутед_траин_степ` на свакој реплици. Губици по реплици се затим смањују коришћењем методе `стратеги.редуце`, а просечни губитак се израчунава и штампа за сваку епоху.
Користећи АПИ стратегије дистрибуције у ТенсорФлов 2.0, програмери могу лако да скалирају свој процес обуке како би искористили више уређаја или машина, што резултира бржом и ефикаснијом обуком својих модела.
Остала недавна питања и одговори у вези Основе ЕИТЦ/АИ/ТФФ ТенсорФлов:
- Како се може користити слој за уграђивање да се аутоматски додељују одговарајуће осе за графику представљања речи као вектора?
- Која је сврха максималног удруживања у ЦНН-у?
- Како се процес екстракције обележја у конволуционој неуронској мрежи (ЦНН) примењује на препознавање слика?
- Да ли је неопходно користити функцију асинхроног учења за моделе машинског учења који раде у ТенсорФлов.јс?
- Шта је параметар максималног броја речи за ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ?
- Може ли се ТенсорФлов Керас Токенизер АПИ користити за проналажење најчешћих речи?
- Шта је ТОЦО?
- Какав је однос између одређеног броја епоха у моделу машинског учења и тачности предвиђања из покретања модела?
- Да ли АПИ суседа пакета у неуронском структурираном учењу ТенсорФлов-а производи проширени скуп података за обуку заснован на подацима природног графикона?
- Шта је АПИ суседа пакета у Неурално структурираном учењу ТенсорФлов-а?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ТФФ ТенсорФлов Фундаменталс