API استراتژی توزیع در TensorFlow 2.0 ابزار قدرتمندی است که آموزش توزیع شده را با ارائه یک رابط سطح بالا برای توزیع و مقیاس بندی محاسبات در چندین دستگاه و ماشین ساده می کند. این به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا به راحتی از قدرت محاسباتی چندین GPU یا حتی چندین ماشین استفاده کنند تا مدل های خود را سریع تر و کارآمدتر آموزش دهند.
آموزش توزیع شده برای مدیریت مجموعه داده های بزرگ و مدل های پیچیده که به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز دارند ضروری است. با استفاده از API استراتژی توزیع، TensorFlow 2.0 روشی یکپارچه برای توزیع محاسبات در چندین دستگاه، مانند GPU، در یک ماشین واحد یا در چندین ماشین فراهم میکند. این امکان پردازش موازی را فراهم میکند و امکان آموزش سریعتر را فراهم میکند.
API استراتژی توزیع در TensorFlow 2.0 از استراتژی های مختلف برای توزیع محاسبات، از جمله آموزش همزمان، آموزش ناهمزمان و سرورهای پارامتر پشتیبانی می کند. آموزش همزمان تضمین میکند که همه دستگاهها یا ماشینها در طول آموزش همگام نگه داشته میشوند، در حالی که آموزش ناهمزمان به انعطافپذیری بیشتری از نظر در دسترس بودن دستگاه یا ماشین اجازه میدهد. از طرف دیگر، سرورهای پارامتر، اشتراک گذاری موثر پارامترها را در چندین دستگاه یا ماشین امکان پذیر می کنند.
برای استفاده از API استراتژی توزیع، توسعه دهندگان باید مدل و حلقه آموزشی خود را در محدوده استراتژی تعریف کنند. این محدوده استراتژی توزیع مورد استفاده را مشخص می کند و تضمین می کند که همه محاسبات مربوطه بر اساس آن توزیع شده اند. TensorFlow 2.0 چندین استراتژی توزیع داخلی را ارائه می دهد، مانند MirroredStrategy، که به طور همزمان مدل را در چندین GPU آموزش می دهد، و MultiWorkerMirroredStrategy، که MirroredStrategy را برای پشتیبانی از آموزش در چندین ماشین گسترش می دهد.
در اینجا مثالی از نحوه استفاده از API استراتژی توزیع در TensorFlow 2.0 آورده شده است:
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))
در این مثال، ابتدا یک شی MirroredStrategy ایجاد می کنیم که محاسبات را در تمام GPU های موجود توزیع می کند. سپس مدل، بهینه ساز، تابع ضرر و مجموعه داده آموزشی خود را در محدوده استراتژی تعریف می کنیم. تابع 'train_step' توزیع شده با '@tf.function' تزئین شده است تا با نمودار TensorFlow سازگار شود و اجرای آن بهینه شود.
در طول آموزش، ما روی دستههای مجموعه داده آموزشی تکرار میکنیم و روش «strategy.run» را فراخوانی میکنیم تا تابع «train_step» توزیعشده را روی هر کپی اجرا کنیم. سپس با استفاده از روش «strategy.reduce» تلفات هر ماکت کاهش مییابد و میانگین تلفات برای هر دوره محاسبه و چاپ میشود.
با استفاده از API استراتژی توزیع در TensorFlow 2.0، توسعه دهندگان می توانند به راحتی فرآیند آموزشی خود را برای استفاده از چندین دستگاه یا ماشین افزایش دهند و در نتیجه آموزش سریعتر و کارآمدتر مدل های خود را انجام دهند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد اصول EITC/AI/TFF TensorFlow:
- چگونه می توان از یک لایه جاسازی برای اختصاص خودکار محورهای مناسب برای نمودار نمایش کلمات به عنوان بردار استفاده کرد؟
- هدف از تجمع حداکثری در CNN چیست؟
- فرآیند استخراج ویژگی در یک شبکه عصبی کانولوشن (CNN) چگونه برای تشخیص تصویر اعمال می شود؟
- آیا استفاده از تابع یادگیری ناهمزمان برای مدل های یادگیری ماشینی که در TensorFlow.js اجرا می شوند ضروری است؟
- پارامتر حداکثر تعداد کلمات TensorFlow Keras Tokenizer API چیست؟
- آیا می توان از TensorFlow Keras Tokenizer API برای یافتن بیشترین کلمات استفاده کرد؟
- TOCO چیست؟
- رابطه بین تعدادی از دورهها در یک مدل یادگیری ماشینی و دقت پیشبینی از اجرای مدل چیست؟
- آیا بسته همسایه API در Neural Structured Learning TensorFlow یک مجموعه آموزشی تقویت شده بر اساس داده های نمودار طبیعی تولید می کند؟
- بسته همسایه API در یادگیری ساختار عصبی تنسورفلو چیست؟
سوالات و پاسخ های بیشتر را در EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals مشاهده کنید