API strategi distribusi di TensorFlow 2.0 adalah alat canggih yang menyederhanakan pelatihan terdistribusi dengan menyediakan antarmuka tingkat tinggi untuk mendistribusikan dan menskalakan perhitungan di beberapa perangkat dan mesin. Hal ini memungkinkan pengembang untuk dengan mudah memanfaatkan daya komputasi beberapa GPU atau bahkan beberapa mesin untuk melatih model mereka lebih cepat dan lebih efisien.
Pelatihan terdistribusi sangat penting untuk menangani kumpulan data besar dan model kompleks yang membutuhkan sumber daya komputasi yang signifikan. Dengan API strategi distribusi, TensorFlow 2.0 menyediakan cara yang mulus untuk mendistribusikan perhitungan di beberapa perangkat, seperti GPU, dalam satu mesin atau beberapa mesin. Ini memungkinkan pemrosesan paralel dan memungkinkan waktu pelatihan yang lebih cepat.
API strategi distribusi di TensorFlow 2.0 mendukung berbagai strategi untuk mendistribusikan komputasi, termasuk pelatihan sinkron, pelatihan asinkron, dan server parameter. Pelatihan sinkron memastikan bahwa semua perangkat atau mesin tetap sinkron selama pelatihan, sedangkan pelatihan asinkron memungkinkan lebih banyak fleksibilitas dalam hal ketersediaan perangkat atau mesin. Server parameter, di sisi lain, memungkinkan pembagian parameter yang efisien di beberapa perangkat atau mesin.
Untuk menggunakan API strategi distribusi, developer perlu menentukan model dan loop pelatihan mereka dalam lingkup strategi. Cakupan ini menentukan strategi distribusi yang akan digunakan dan memastikan bahwa semua perhitungan yang relevan didistribusikan sesuai dengan itu. TensorFlow 2.0 menyediakan beberapa strategi distribusi bawaan, seperti MirroredStrategy, yang melatih model secara sinkron di beberapa GPU, dan MultiWorkerMirroredStrategy, yang memperluas MirroredStrategy untuk mendukung pelatihan di beberapa mesin.
Berikut adalah contoh bagaimana API strategi distribusi dapat digunakan di 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))
Dalam contoh ini, pertama-tama kita membuat objek MirroredStrategy, yang akan mendistribusikan komputasi ke semua GPU yang tersedia. Kami kemudian menentukan model, pengoptimal, fungsi kerugian, dan kumpulan data pelatihan kami dalam ruang lingkup strategi. Fungsi `distributed_train_step` didekorasi dengan `@tf.function` agar kompatibel dengan grafik TensorFlow dan mengoptimalkan eksekusinya.
Selama pelatihan, kami mengulangi kumpulan dataset pelatihan dan memanggil metode `strategy.run` untuk menjalankan fungsi `distributed_train_step` pada setiap replika. Kerugian per replika kemudian dikurangi menggunakan metode `strategy.reduce`, dan kerugian rata-rata dihitung dan dicetak untuk setiap zaman.
Dengan menggunakan API strategi distribusi di TensorFlow 2.0, developer dapat dengan mudah menskalakan proses pelatihan mereka untuk memanfaatkan beberapa perangkat atau mesin, menghasilkan pelatihan model mereka yang lebih cepat dan lebih efisien.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Dasar-dasar TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Bagaimana cara menggunakan lapisan penyematan untuk secara otomatis menetapkan sumbu yang tepat untuk plot representasi kata sebagai vektor?
- Apa tujuan pengumpulan maksimal di CNN?
- Bagaimana proses ekstraksi fitur dalam jaringan saraf konvolusional (CNN) diterapkan pada pengenalan gambar?
- Apakah fungsi pembelajaran asinkron perlu digunakan untuk model pembelajaran mesin yang berjalan di TensorFlow.js?
- Berapa parameter jumlah kata maksimum TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Bisakah TensorFlow Keras Tokenizer API digunakan untuk menemukan kata yang paling sering digunakan?
- Apa itu TOCO?
- Apa hubungan antara jumlah epoch dalam model pembelajaran mesin dan keakuratan prediksi dari menjalankan model?
- Apakah API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow menghasilkan kumpulan data pelatihan tambahan berdasarkan data grafik alami?
- Apa yang dimaksud dengan API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals