Το API στρατηγικής διανομής στο TensorFlow 2.0 είναι ένα ισχυρό εργαλείο που απλοποιεί την κατανεμημένη εκπαίδευση παρέχοντας μια διεπαφή υψηλού επιπέδου για τη διανομή και την κλιμάκωση των υπολογισμών σε πολλαπλές συσκευές και μηχανήματα. Επιτρέπει στους προγραμματιστές να αξιοποιήσουν εύκολα την υπολογιστική ισχύ πολλών GPU ή ακόμα και πολλαπλών μηχανημάτων για να εκπαιδεύσουν τα μοντέλα τους πιο γρήγορα και πιο αποτελεσματικά.
Η κατανεμημένη εκπαίδευση είναι απαραίτητη για το χειρισμό μεγάλων συνόλων δεδομένων και πολύπλοκων μοντέλων που απαιτούν σημαντικούς υπολογιστικούς πόρους. Με το API στρατηγικής διανομής, το TensorFlow 2.0 παρέχει έναν απρόσκοπτο τρόπο διανομής υπολογισμών σε πολλαπλές συσκευές, όπως GPU, μέσα σε ένα μόνο μηχάνημα ή σε πολλαπλά μηχανήματα. Αυτό επιτρέπει την παράλληλη επεξεργασία και επιτρέπει ταχύτερους χρόνους προπόνησης.
Το API στρατηγικής διανομής στο TensorFlow 2.0 υποστηρίζει διάφορες στρατηγικές για τη διανομή υπολογισμών, συμπεριλαμβανομένων της σύγχρονης εκπαίδευσης, της ασύγχρονης εκπαίδευσης και των διακομιστών παραμέτρων. Η σύγχρονη εκπαίδευση διασφαλίζει ότι όλες οι συσκευές ή τα μηχανήματα διατηρούνται σε συγχρονισμό κατά τη διάρκεια της προπόνησης, ενώ η ασύγχρονη εκπαίδευση επιτρέπει μεγαλύτερη ευελιξία όσον αφορά τη διαθεσιμότητα της συσκευής ή του μηχανήματος. Οι διακομιστές παραμέτρων, από την άλλη πλευρά, επιτρέπουν την αποτελεσματική κοινή χρήση παραμέτρων σε πολλές συσκευές ή μηχανήματα.
Για να χρησιμοποιήσουν το API στρατηγικής διανομής, οι προγραμματιστές πρέπει να ορίσουν το μοντέλο και τον βρόχο εκπαίδευσης μέσα σε ένα εύρος στρατηγικής. Αυτό το πεδίο εφαρμογής καθορίζει τη στρατηγική διανομής που θα χρησιμοποιηθεί και διασφαλίζει ότι όλοι οι σχετικοί υπολογισμοί κατανέμονται ανάλογα. Το TensorFlow 2.0 παρέχει πολλές ενσωματωμένες στρατηγικές διανομής, όπως το MirroredStrategy, το οποίο εκπαιδεύει συγχρόνως το μοντέλο σε πολλαπλές GPU και το MultiWorkerMirroredStrategy, το οποίο επεκτείνει το MirroredStrategy για να υποστηρίζει την εκπαίδευση σε πολλαπλά μηχανήματα.
Ακολουθεί ένα παράδειγμα του τρόπου με τον οποίο μπορεί να χρησιμοποιηθεί το API στρατηγικής διανομής στο 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))
Σε αυτό το παράδειγμα, δημιουργούμε πρώτα ένα αντικείμενο MirroredStrategy, το οποίο θα κατανείμει τους υπολογισμούς σε όλες τις διαθέσιμες GPU. Στη συνέχεια, ορίζουμε το μοντέλο, το εργαλείο βελτιστοποίησης, τη συνάρτηση απώλειας και το σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης εντός του εύρους στρατηγικής. Η συνάρτηση «distributed_train_step» είναι διακοσμημένη με «@tf.function» για να γίνει συμβατή με το γράφημα TensorFlow και να βελτιστοποιηθεί η εκτέλεσή της.
Κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, επαναλαμβάνουμε τις παρτίδες του συνόλου εκπαίδευσης και καλούμε τη μέθοδο «strategy.run» για να εκτελέσουμε τη συνάρτηση «distributed_train_step» σε κάθε αντίγραφο. Οι απώλειες ανά αντίγραφο μειώνονται στη συνέχεια χρησιμοποιώντας τη μέθοδο «strategy.reduce» και η μέση απώλεια υπολογίζεται και εκτυπώνεται για κάθε εποχή.
Χρησιμοποιώντας το API στρατηγικής διανομής στο TensorFlow 2.0, οι προγραμματιστές μπορούν εύκολα να κλιμακώσουν τη διαδικασία εκπαίδευσής τους για να αξιοποιήσουν πολλαπλές συσκευές ή μηχανήματα, με αποτέλεσμα την ταχύτερη και πιο αποτελεσματική εκπαίδευση των μοντέλων τους.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με Βασικές αρχές EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Πώς μπορεί κανείς να χρησιμοποιήσει ένα επίπεδο ενσωμάτωσης για να εκχωρήσει αυτόματα τους κατάλληλους άξονες για μια γραφική παράσταση αναπαράστασης λέξεων ως διανυσμάτων;
- Ποιος είναι ο σκοπός του max pooling σε ένα CNN;
- Πώς εφαρμόζεται η διαδικασία εξαγωγής χαρακτηριστικών σε ένα συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο (CNN) στην αναγνώριση εικόνας;
- Είναι απαραίτητο να χρησιμοποιήσετε μια συνάρτηση ασύγχρονης εκμάθησης για μοντέλα μηχανικής εκμάθησης που εκτελούνται στο TensorFlow.js;
- Ποια είναι η παράμετρος μέγιστου αριθμού λέξεων API TensorFlow Keras Tokenizer;
- Μπορεί το TensorFlow Keras Tokenizer API να χρησιμοποιηθεί για την εύρεση των πιο συχνών λέξεων;
- Τι είναι το TOCO;
- Ποια είναι η σχέση μεταξύ ενός αριθμού εποχών σε ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης και της ακρίβειας της πρόβλεψης από την εκτέλεση του μοντέλου;
- Το πακέτο γειτονικών API στο Neural Structured Learning of TensorFlow παράγει ένα επαυξημένο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης που βασίζεται σε δεδομένα φυσικών γραφημάτων;
- Τι είναι το API γειτονικών πακέτων στο Neural Structured Learning of TensorFlow;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals