API стратэгіі размеркавання ў TensorFlow 2.0 - гэта магутны інструмент, які спрашчае размеркаванае навучанне, забяспечваючы інтэрфейс высокага ўзроўню для размеркавання і маштабавання вылічэнняў на некалькіх прыладах і машынах. Гэта дазваляе распрацоўшчыкам лёгка выкарыстоўваць вылічальную магутнасць некалькіх графічных працэсараў або нават некалькіх машын, каб хутчэй і больш эфектыўна навучаць свае мадэлі.
Размеркаванае навучанне вельмі важна для працы з вялікімі наборамі даных і складанымі мадэлямі, якія патрабуюць значных вылічальных рэсурсаў. Дзякуючы API стратэгіі размеркавання, TensorFlow 2.0 забяспечвае просты спосаб размеркавання вылічэнняў на некалькіх прыладах, такіх як графічныя працэсары, на адной машыне або на некалькіх машынах. Гэта забяспечвае паралельную апрацоўку і дазваляе паскорыць навучанне.
API стратэгіі размеркавання ў TensorFlow 2.0 падтрымлівае розныя стратэгіі размеркавання вылічэнняў, уключаючы сінхроннае навучанне, асінхроннае навучанне і серверы параметраў. Сінхроннае навучанне забяспечвае сінхранізацыю ўсіх прылад або машын падчас навучання, у той час як асінхроннае навучанне дае большую гнуткасць з пункту гледжання даступнасці прылад або машын. Серверы параметраў, з іншага боку, забяспечваюць эфектыўнае сумеснае выкарыстанне параметраў паміж некалькімі прыладамі або машынамі.
Каб выкарыстоўваць API стратэгіі размеркавання, распрацоўшчыкі павінны вызначыць сваю мадэль і цыкл навучання ў межах стратэгіі. Гэты аб'ём вызначае стратэгію размеркавання, якая будзе выкарыстоўвацца, і забяспечвае адпаведнае размеркаванне ўсіх адпаведных вылічэнняў. TensorFlow 2.0 забяспечвае некалькі ўбудаваных стратэгій размеркавання, такіх як MirroredStrategy, якая сінхронна навучае мадэль на некалькіх графічных працэсарах, і MultiWorkerMirroredStrategy, якая пашырае MirroredStrategy для падтрымкі навучання на некалькіх машынах.
Вось прыклад таго, як можна выкарыстоўваць API стратэгіі размеркавання ў 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))
У гэтым прыкладзе мы спачатку ствараем аб'ект MirroredStrategy, які будзе размяркоўваць вылічэнні па ўсіх даступных графічных працэсарах. Затым мы вызначаем нашу мадэль, аптымізатар, функцыю страт і навучальны набор даных у рамках стратэгіі. Функцыя `distributed_train_step` упрыгожана `@tf.function`, каб зрабіць яе сумяшчальнай з графікам TensorFlow і аптымізаваць яе выкананне.
Падчас навучання мы перабіраем пакеты навучальнага набору даных і выклікаем метад `strategy.run` для выканання функцыі `distributed_train_step` для кожнай копіі. Затым страты на кожную рэпліку памяншаюцца з дапамогай метаду `strategy.reduce`, а сярэдняя страта вылічваецца і друкуецца для кожнай эпохі.
Выкарыстоўваючы API стратэгіі распаўсюджвання ў TensorFlow 2.0, распрацоўшчыкі могуць лёгка маштабаваць свой працэс навучання, каб выкарыстоўваць некалькі прылад або машын, што прыводзіць да больш хуткага і эфектыўнага навучання іх мадэляў.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Асновы EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Як можна выкарыстоўваць пласт убудавання для аўтаматычнага прызначэння правільных восяў для графіка прадстаўлення слоў у выглядзе вектараў?
- Якая мэта максімальнага аб'яднання ў CNN?
- Як працэс вылучэння прыкмет у сверточной нейронавай сетцы (CNN) прымяняецца да распазнавання малюнкаў?
- Ці неабходна выкарыстоўваць функцыю асінхроннага навучання для мадэляў машыннага навучання, якія працуюць у TensorFlow.js?
- Што такое параметр максімальнай колькасці слоў TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Ці можна выкарыстоўваць TensorFlow Keras Tokenizer API для пошуку найбольш частых слоў?
- Што такое TOCO?
- Якая ўзаемасувязь паміж колькасцю эпох у мадэлі машыннага навучання і дакладнасцю прагназавання ад запуску мадэлі?
- Ці стварае API суседніх пакетаў у Neural Structured Learning TensorFlow дапоўнены навучальны набор даных на аснове натуральных графічных даных?
- Што такое API суседніх пакетаў у нейронавым структураваным навучанні TensorFlow?
Глядзіце больш пытанняў і адказаў у EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals