Ang Diskarte sa Pamamahagi ng API sa TensorFlow 2.0 ay isang mahusay na tool na nagpapasimple sa ipinamahagi na pagsasanay sa pamamagitan ng pagbibigay ng mataas na antas na interface para sa pamamahagi at pag-scale ng mga computations sa maraming device at machine. Nagbibigay-daan ito sa mga developer na madaling magamit ang computational power ng maraming GPU o kahit na maraming machine para sanayin ang kanilang mga modelo nang mas mabilis at mas mahusay.
Ang distributed na pagsasanay ay mahalaga para sa paghawak ng malalaking dataset at kumplikadong mga modelo na nangangailangan ng makabuluhang computational resources. Gamit ang diskarte sa pamamahagi ng API, ang TensorFlow 2.0 ay nagbibigay ng isang walang putol na paraan upang ipamahagi ang mga pag-compute sa maraming device, gaya ng mga GPU, sa loob ng isang makina o sa maraming machine. Nagbibigay-daan ito sa parallel processing at nagbibigay-daan para sa mas mabilis na mga oras ng pagsasanay.
Ang diskarte sa pamamahagi ng API sa TensorFlow 2.0 ay sumusuporta sa iba't ibang mga diskarte para sa pamamahagi ng mga pagkalkula, kabilang ang kasabay na pagsasanay, asynchronous na pagsasanay, at mga server ng parameter. Tinitiyak ng sabay-sabay na pagsasanay na ang lahat ng device o machine ay pinananatiling naka-sync sa panahon ng pagsasanay, habang ang asynchronous na pagsasanay ay nagbibigay-daan para sa higit na kakayahang umangkop sa mga tuntunin ng pagkakaroon ng device o machine. Ang mga server ng parameter, sa kabilang banda, ay nagbibigay-daan sa mahusay na pagbabahagi ng parameter sa maraming device o machine.
Para magamit ang distribution strategy API, kailangang tukuyin ng mga developer ang kanilang modelo at training loop sa loob ng saklaw ng diskarte. Tinutukoy ng saklaw na ito ang diskarte sa pamamahagi na gagamitin at tinitiyak na ang lahat ng nauugnay na pagkalkula ay ipinamamahagi nang naaayon. Nagbibigay ang TensorFlow 2.0 ng ilang built-in na diskarte sa pamamahagi, tulad ng MirroredStrategy, na sabay-sabay na nagsasanay sa modelo sa maraming GPU, at MultiWorkerMirroredStrategy, na nagpapalawak ng MirroredStrategy upang suportahan ang pagsasanay sa maraming machine.
Narito ang isang halimbawa kung paano magagamit ang diskarte sa pamamahagi ng API sa 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))
Sa halimbawang ito, gumawa muna kami ng MirroredStrategy object, na ibabahagi ang mga pagkalkula sa lahat ng available na GPU. Pagkatapos ay tutukuyin namin ang aming modelo, optimizer, function ng pagkawala, at dataset ng pagsasanay sa loob ng saklaw ng diskarte. Ang function na `distributed_train_step` ay pinalamutian ng `@tf.function` upang gawin itong TensorFlow graph-compatible at i-optimize ang pagpapatupad nito.
Sa panahon ng pagsasanay, inuulit namin ang mga batch ng dataset ng pagsasanay at tinatawagan ang paraan ng `strategy.run` para isagawa ang function na `distributed_train_step` sa bawat replica. Ang bawat-replica na pagkalugi ay binabawasan gamit ang `diskarte.bawasan` na paraan, at ang average na pagkawala ay kinukuwenta at nai-print para sa bawat panahon.
Sa pamamagitan ng paggamit ng diskarte sa pamamahagi ng API sa TensorFlow 2.0, madaling masusukat ng mga developer ang kanilang proseso ng pagsasanay upang magamit ang maraming device o machine, na nagreresulta sa mas mabilis at mas mahusay na pagsasanay ng kanilang mga modelo.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Paano magagamit ng isang tao ang isang layer ng pag-embed upang awtomatikong magtalaga ng mga wastong axes para sa isang plot ng representasyon ng mga salita bilang mga vector?
- Ano ang layunin ng max pooling sa isang CNN?
- Paano inilalapat ang proseso ng pagkuha ng tampok sa isang convolutional neural network (CNN) sa pagkilala ng imahe?
- Kailangan bang gumamit ng asynchronous learning function para sa mga machine learning model na tumatakbo sa TensorFlow.js?
- Ano ang maximum na bilang ng mga salita ng parameter ng TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Maaari bang magamit ang TensorFlow Keras Tokenizer API upang mahanap ang pinakamadalas na salita?
- Ano ang TOCO?
- Ano ang kaugnayan sa pagitan ng ilang panahon sa isang machine learning model at ang katumpakan ng hula mula sa pagpapatakbo ng modelo?
- Gumagawa ba ang pack neighbors API sa Neural Structured Learning ng TensorFlow ng augmented training dataset batay sa natural na data ng graph?
- Ano ang pack neighbors API sa Neural Structured Learning ng TensorFlow ?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals