ה-API של אסטרטגיית ההפצה ב-TensorFlow 2.0 הוא כלי רב עוצמה המפשט הכשרה מבוזרת על ידי מתן ממשק ברמה גבוהה להפצה ושינוי קנה מידה של חישובים על פני מספר מכשירים ומכונות. זה מאפשר למפתחים למנף בקלות את כוח החישוב של מספר GPUs או אפילו מספר מכונות כדי לאמן את הדגמים שלהם מהר יותר ויעילה יותר.
הכשרה מבוזרת חיונית לטיפול במערכי נתונים גדולים ובמודלים מורכבים הדורשים משאבי חישוב משמעותיים. עם ה-API של אסטרטגיית ההפצה, TensorFlow 2.0 מספק דרך חלקה להפצת חישובים על פני התקנים מרובים, כגון GPUs, בתוך מכונה אחת או על פני מספר מכונות. זה מאפשר עיבוד מקביל ומאפשר זמני אימון מהירים יותר.
ה-API של אסטרטגיית ההפצה ב-TensorFlow 2.0 תומך באסטרטגיות שונות להפצת חישובים, כולל אימון סינכרוני, אימון אסינכרוני ושרתי פרמטרים. אימון סינכרוני מבטיח שכל המכשירים או המכונות נשמרים מסונכרנים במהלך האימון, בעוד אימון אסינכרוני מאפשר גמישות רבה יותר מבחינת זמינות המכשיר או המכונה. שרתי פרמטרים, לעומת זאת, מאפשרים שיתוף פרמטרים יעיל על פני מספר מכשירים או מכונות.
כדי להשתמש ב-API של אסטרטגיית ההפצה, מפתחים צריכים להגדיר את המודל ואת לולאת ההדרכה שלהם במסגרת אסטרטגיה. היקף זה מפרט את אסטרטגיית ההפצה שבה יש להשתמש ומבטיח שכל החישובים הרלוונטיים מופצים בהתאם. TensorFlow 2.0 מספק מספר אסטרטגיות הפצה מובנות, כגון MirroredStrategy, המאמנת את המודל באופן סינכרוני על פני מספר GPUs, ו-MultiWorkerMirroredStrategy, המרחיבה את MirroredStrategy לתמיכה באימון על פני מספר מכונות.
הנה דוגמה לאופן שבו ניתן להשתמש ב-API של אסטרטגיית ההפצה ב-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))
בדוגמה זו, אנו יוצרים תחילה אובייקט MirroredStrategy, אשר יפיץ את החישובים על פני כל ה-GPUs הזמינים. לאחר מכן, אנו מגדירים את המודל, האופטימיזציה, פונקציית האובדן ומערך ההדרכה שלנו במסגרת האסטרטגיה. הפונקציה `distributed_train_step` מעוטרת ב-`@tf.function` כדי להפוך אותה לתואמת גרף TensorFlow ולייעל את הביצוע שלה.
במהלך האימון, אנו חוזרים על הקבוצות של מערך ההדרכה וקוראים לשיטת `strategy.run` כדי לבצע את הפונקציה `Distributed_train_step` בכל העתק. לאחר מכן מצטמצמים ההפסדים לכל העתק בשיטת `strategy.reduce`, וההפסד הממוצע מחושב ומודפס עבור כל תקופה.
על ידי שימוש ב-API של אסטרטגיית ההפצה ב-TensorFlow 2.0, מפתחים יכולים להתאים בקלות את תהליך האימון שלהם כדי למנף מכשירים או מכונות מרובים, וכתוצאה מכך הדרכה מהירה ויעילה יותר של המודלים שלהם.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא יסודות EITC/AI/TFF TensorFlow:
- כיצד ניתן להשתמש בשכבת הטבעה כדי להקצות אוטומטית צירים מתאימים לחלקת ייצוג של מילים כווקטורים?
- מהי המטרה של איגוד מקסימלי ב-CNN?
- כיצד מיושם תהליך חילוץ התכונות ברשת עצבית קונבולוציונית (CNN) לזיהוי תמונה?
- האם יש צורך להשתמש בפונקציית למידה אסינכרונית עבור מודלים של למידת מכונה הפועלים ב- TensorFlow.js?
- מהו פרמטר מספר המילים המקסימלי של TensorFlow Keras Tokenizer API?
- האם ניתן להשתמש ב- TensorFlow Keras Tokenizer API כדי למצוא את המילים השכיחות ביותר?
- מה זה TOCO?
- מה הקשר בין מספר תקופות במודל למידת מכונה לבין דיוק החיזוי מהפעלת המודל?
- האם ה-API של חבילת השכנים ב-Neural Structured Learning של TensorFlow מייצר מערך אימון מוגבר המבוסס על נתוני גרפים טבעיים?
- מהו ה-Pack neighbors API בלמידה מובנית עצבית של TensorFlow?
הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals