Šta je API strategije distribucije u TensorFlow 2.0 i kako pojednostavljuje distribuiranu obuku?
API strategije distribucije u TensorFlow 2.0 je moćan alat koji pojednostavljuje distribuiranu obuku tako što pruža interfejs visokog nivoa za distribuciju i skaliranje izračunavanja na više uređaja i mašina. Omogućava programerima da lako iskoriste računsku snagu više GPU-a ili čak više mašina kako bi brže i efikasnije trenirali svoje modele.
Distribuirana obuka je neophodna za rukovanje velikim skupovima podataka i složenim modelima koji zahtijevaju značajne računske resurse. Uz API strategije distribucije, TensorFlow 2.0 pruža besprijekoran način za distribuciju računanja na više uređaja, kao što su GPU, unutar jedne mašine ili na više mašina. Ovo omogućava paralelnu obradu i omogućava brže vrijeme treninga.
API strategije distribucije u TensorFlow 2.0 podržava različite strategije za distribuciju proračuna, uključujući sinhroni trening, asinhroni trening i servere parametara. Sinhroni trening osigurava da se svi uređaji ili mašine održavaju u sinhronizaciji tokom treninga, dok asinhroni trening omogućava veću fleksibilnost u pogledu dostupnosti uređaja ili mašine. Parametarski serveri, s druge strane, omogućavaju efikasno dijeljenje parametara na više uređaja ili mašina.
Da bi koristili API strategije distribucije, programeri moraju definirati svoj model i petlju obuke u okviru strategije. Ovaj opseg specificira strategiju distribucije koja će se koristiti i osigurava da se svi relevantni proračuni distribuiraju u skladu s tim. TensorFlow 2.0 pruža nekoliko ugrađenih strategija distribucije, kao što je MirroredStrategy, koja sinhrono trenira model na više GPU-ova, i MultiWorkerMirroredStrategy, koja proširuje MirroredStrategy da podrži obuku na više mašina.
Evo primjera kako se API strategije distribucije može koristiti u 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))
U ovom primjeru prvo kreiramo objekt MirroredStrategy, koji će distribuirati proračune na sve dostupne GPU-ove. Zatim definiramo naš model, optimizator, funkciju gubitka i skup podataka za obuku u okviru strategije. Funkcija `distributed_train_step` je ukrašena sa `@tf.function` kako bi bila kompatibilna s TensorFlow grafom i optimizirala njeno izvršavanje.
Tokom treninga, ponavljamo skupove podataka za obuku i pozivamo metodu `strategy.run` da izvršimo funkciju `distributed_train_step` na svakoj replici. Gubici po replici se zatim smanjuju korištenjem metode `strategy.reduce`, a prosječni gubitak se izračunava i ispisuje za svaku epohu.
Koristeći API strategije distribucije u TensorFlow 2.0, programeri mogu lako skalirati svoj proces obuke kako bi iskoristili više uređaja ili mašina, što rezultira bržom i efikasnijom obukom svojih modela.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Koliki je maksimalni broj koraka koje RNN može zapamtiti izbjegavajući problem nestajanja gradijenta i maksimalan broj koraka koje LSTM može zapamtiti?
- Da li je neuronska mreža s povratnim širenjem slična rekurentnoj neuronskoj mreži?
- Kako se može koristiti sloj za ugrađivanje da se automatski dodijele odgovarajuće ose za dijagram reprezentacije riječi kao vektora?
- Koja je svrha maksimalnog udruživanja u CNN?
- Kako se proces izdvajanja karakteristika u konvolucionoj neuronskoj mreži (CNN) primjenjuje na prepoznavanje slika?
- Da li je potrebno koristiti funkciju asinhronog učenja za modele mašinskog učenja koji rade u TensorFlow.js?
- Koji je parametar maksimalnog broja riječi TensorFlow Keras Tokenizer API-ja?
- Može li se TensorFlow Keras Tokenizer API koristiti za pronalaženje najčešćih riječi?
- Šta je TOCO?
- Kakav je odnos između brojnih epoha u modelu mašinskog učenja i tačnosti predviđanja iz pokretanja modela?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals