განაწილების სტრატეგია API TensorFlow 2.0-ში არის მძლავრი ინსტრუმენტი, რომელიც ამარტივებს განაწილებულ ტრენინგს მაღალი დონის ინტერფეისის უზრუნველსაყოფად მრავალ მოწყობილობასა და მანქანაში გამოთვლების განაწილებისა და სკალირების მიზნით. ის დეველოპერებს საშუალებას აძლევს ადვილად გამოიყენონ მრავალი GPU-ის ან თუნდაც მრავალი აპარატის გამოთვლითი ძალა, რათა მოამზადონ თავიანთი მოდელები უფრო სწრაფად და ეფექტურად.
განაწილებული ტრენინგი აუცილებელია დიდი მონაცემთა ნაკრებისა და რთული მოდელების მართვისთვის, რომლებიც საჭიროებენ მნიშვნელოვან გამოთვლით რესურსებს. განაწილების სტრატეგიის API-ით, TensorFlow 2.0 უზრუნველყოფს გამოთვლების განაწილების უწყვეტ გზას მრავალ მოწყობილობაზე, როგორიცაა GPU, ერთ მანქანაში ან რამდენიმე მანქანაზე. ეს იძლევა პარალელურად დამუშავებას და საშუალებას იძლევა უფრო სწრაფი ვარჯიშის დრო.
განაწილების სტრატეგიის API TensorFlow 2.0-ში მხარს უჭერს სხვადასხვა სტრატეგიას გამოთვლების განაწილებისთვის, მათ შორის სინქრონული ტრენინგის, ასინქრონული ტრენინგის და პარამეტრული სერვერების ჩათვლით. სინქრონული ვარჯიში უზრუნველყოფს ყველა მოწყობილობის ან აპარატის სინქრონიზაციას ვარჯიშის დროს, ხოლო ასინქრონული ვარჯიში უფრო მოქნილობის საშუალებას იძლევა მოწყობილობის ან აპარატის ხელმისაწვდომობის თვალსაზრისით. პარამეტრული სერვერები, მეორეს მხრივ, იძლევა პარამეტრის ეფექტურ გაზიარებას მრავალ მოწყობილობასა თუ მანქანაში.
განაწილების სტრატეგიის API-ს გამოსაყენებლად, დეველოპერებმა უნდა განსაზღვრონ თავიანთი მოდელი და სასწავლო ციკლი სტრატეგიის ფარგლებში. ეს სფერო განსაზღვრავს გამოსაყენებელ განაწილების სტრატეგიას და უზრუნველყოფს ყველა შესაბამისი გამოთვლების შესაბამისად განაწილებას. TensorFlow 2.0 გთავაზობთ რამდენიმე ჩაშენებულ განაწილების სტრატეგიას, როგორიცაა MirroredStrategy, რომელიც სინქრონულად ავარჯიშებს მოდელს რამდენიმე GPU-ზე და MultiWorkerMirroredStrategy, რომელიც ავრცელებს MirroredStrategy-ს, რათა დაეხმაროს ტრენინგს მრავალ მანქანაში.
აქ არის მაგალითი იმისა, თუ როგორ შეიძლება გამოყენებულ იქნას განაწილების სტრატეგიის API TensorFlow 2.0-ში:
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))
ამ მაგალითში, ჩვენ ჯერ ვქმნით MirroredStrategy ობიექტს, რომელიც გაანაწილებს გამოთვლებს ყველა ხელმისაწვდომ GPU-ზე. შემდეგ ჩვენ განვსაზღვრავთ ჩვენს მოდელს, ოპტიმიზატორს, დაკარგვის ფუნქციას და სასწავლო მონაცემთა ბაზას სტრატეგიის ფარგლებში. `distributed_train_step` ფუნქცია მორთულია `@tf.function`, რათა ის TensorFlow გრაფიკთან იყოს თავსებადი და მისი შესრულების ოპტიმიზაცია.
ტრენინგის დროს ჩვენ ვიმეორებთ ტრენინგის მონაცემთა ნაკრების პარტიებს და მოვუწოდებთ `strategy.run` მეთოდს, რათა განვახორციელოთ `distributed_train_step` ფუნქცია თითოეულ რეპლიკაზე. შემდეგ დანაკარგები თითო რეპლიკაზე მცირდება `strategy.reduce` მეთოდის გამოყენებით, ხოლო საშუალო დანაკარგი გამოითვლება და იბეჭდება თითოეული ეპოქისთვის.
TensorFlow 2.0-ში განაწილების სტრატეგიის API-ს გამოყენებით, დეველოპერებს შეუძლიათ მარტივად გააფართოვონ ტრენინგის პროცესი, რათა გამოიყენონ მრავალი მოწყობილობა ან მანქანა, რაც გამოიწვევს მათი მოდელების უფრო სწრაფ და ეფექტურ მომზადებას.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/TFF TensorFlow საფუძვლები:
- როგორ შეიძლება გამოვიყენოთ ჩაშენებული ფენა სიტყვების ვექტორებად წარმოდგენის ნაკვეთისთვის სათანადო ღერძების ავტომატურად მინიჭებისთვის?
- რა არის CNN-ში მაქსიმალური გაერთიანების მიზანი?
- როგორ გამოიყენება ფუნქციის ამოღების პროცესი კონვოლუციურ ნერვულ ქსელში (CNN) გამოსახულების ამოცნობაზე?
- საჭიროა თუ არა ასინქრონული სწავლის ფუნქციის გამოყენება TensorFlow.js-ში გაშვებული მანქანური სწავლების მოდელებისთვის?
- რა არის TensorFlow Keras Tokenizer API სიტყვების მაქსიმალური რაოდენობის პარამეტრი?
- შეიძლება თუ არა TensorFlow Keras Tokenizer API-ის გამოყენება ყველაზე ხშირი სიტყვების მოსაძებნად?
- რა არის TOCO?
- რა კავშირია მანქანური სწავლის მოდელში რამდენიმე ეპოქასა და მოდელის გაშვების პროგნოზის სიზუსტეს შორის?
- აწარმოებს თუ არა API მეზობლების პაკეტი TensorFlow-ის ნერვულ სტრუქტურირებულ სწავლებას, აწარმოებს გაძლიერებულ სასწავლო მონაცემთა ბაზას ბუნებრივი გრაფიკის მონაცემებზე დაყრდნობით?
- რა არის პაკეტის მეზობლების API TensorFlow-ის ნერვულ სტრუქტურულ სწავლებაში?
იხილეთ მეტი კითხვა და პასუხი EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals-ში