TensorFlow 2.0'daki dağıtım stratejisi API'si, hesaplamaları birden çok cihaz ve makineye dağıtmak ve ölçeklendirmek için üst düzey bir arabirim sağlayarak dağıtılmış eğitimi basitleştiren güçlü bir araçtır. Geliştiricilerin, modellerini daha hızlı ve daha verimli bir şekilde eğitmek için birden çok GPU'nun ve hatta birden çok makinenin hesaplama gücünden kolayca yararlanmasına olanak tanır.
Dağıtılmış eğitim, önemli hesaplama kaynakları gerektiren büyük veri kümelerini ve karmaşık modelleri işlemek için gereklidir. Dağıtım stratejisi API'si ile TensorFlow 2.0, hesaplamaları tek bir makinede veya birden çok makinede GPU'lar gibi birden çok cihaza dağıtmanın sorunsuz bir yolunu sunar. Bu, paralel işlemeyi etkinleştirir ve daha hızlı eğitim süreleri sağlar.
TensorFlow 2.0'daki dağıtım stratejisi API'si, eşzamanlı eğitim, eşzamansız eğitim ve parametre sunucuları dahil olmak üzere hesaplamaları dağıtmak için çeşitli stratejileri destekler. Eşzamanlı eğitim, eğitim sırasında tüm cihazların veya makinelerin senkronize durumda kalmasını sağlarken, eşzamansız eğitim, cihaz veya makine kullanılabilirliği açısından daha fazla esneklik sağlar. Öte yandan parametre sunucuları, birden fazla cihaz veya makine arasında verimli parametre paylaşımını mümkün kılar.
Dağıtım stratejisi API'sini kullanmak için geliştiricilerin modellerini ve eğitim döngülerini bir strateji kapsamında tanımlamaları gerekir. Bu kapsam, kullanılacak dağıtım stratejisini belirtir ve ilgili tüm hesaplamaların buna göre dağıtılmasını sağlar. TensorFlow 2.0, modeli birden çok GPU'da eşzamanlı olarak eğiten MirroredStrategy ve MirroredStrategy'yi birden çok makinede eğitimi destekleyecek şekilde genişleten MultiWorkerMirroredStrategy gibi çeşitli yerleşik dağıtım stratejileri sağlar.
İşte dağıtım stratejisi API'sinin TensorFlow 2.0'da nasıl kullanılabileceğine dair bir örnek:
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))
Bu örnekte, önce hesaplamaları mevcut tüm GPU'lara dağıtacak bir MirroredStrategy nesnesi oluşturuyoruz. Daha sonra strateji kapsamında modelimizi, optimize edicimizi, kayıp fonksiyonumuzu ve eğitim veri setimizi tanımlarız. "distributed_train_step" işlevi, TensorFlow grafiğiyle uyumlu olması ve yürütmesini optimize etmesi için "@tf.function" ile dekore edilmiştir.
Eğitim sırasında, eğitim veri kümesinin yığınlarını yineleriz ve her kopyada "distributed_train_step" işlevini yürütmek için "strategy.run" yöntemini çağırırız. Çoğaltma başına kayıplar daha sonra "strategy.reduce" yöntemi kullanılarak azaltılır ve her dönem için ortalama kayıp hesaplanır ve yazdırılır.
Geliştiriciler, TensorFlow 2.0'daki dağıtım stratejisi API'sini kullanarak, eğitim süreçlerini birden fazla cihaz veya makineden yararlanacak şekilde kolayca ölçeklendirebilir ve bu da modellerinin daha hızlı ve daha verimli eğitimiyle sonuçlanır.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri:
- Kelimelerin vektör olarak temsil edildiği bir çizim için uygun eksenleri otomatik olarak atamak amacıyla bir gömme katmanı nasıl kullanılabilir?
- Bir CNN'de maksimum havuzlamanın amacı nedir?
- Evrişimli sinir ağındaki (CNN) özellik çıkarma işlemi görüntü tanımaya nasıl uygulanır?
- TensorFlow.js'de çalışan makine öğrenimi modelleri için eşzamansız öğrenme işlevinin kullanılması gerekli midir?
- TensorFlow Keras Tokenizer API maksimum kelime sayısı parametresi nedir?
- TensorFlow Keras Tokenizer API'si en sık kullanılan kelimeleri bulmak için kullanılabilir mi?
- TOKO nedir?
- Bir makine öğrenimi modelindeki birkaç dönem ile modelin çalıştırılmasından elde edilen tahminin doğruluğu arasındaki ilişki nedir?
- TensorFlow'un Nöral Yapılandırılmış Öğrenimindeki paket komşuları API'si, doğal grafik verilerine dayalı artırılmış bir eğitim veri seti üretiyor mu?
- TensorFlow'un Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenimindeki paket komşuları API'si nedir?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals'ta daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin