API strategi distribusi ing TensorFlow 2.0 minangka alat sing kuat sing nyederhanakake pelatihan sing disebarake kanthi menehi antarmuka tingkat dhuwur kanggo nyebarake lan ngitung komputasi ing pirang-pirang piranti lan mesin. Iki ngidini pangembang kanthi gampang nggunakake daya komputasi sawetara GPU utawa malah sawetara mesin kanggo nglatih model sing luwih cepet lan luwih efisien.
Latihan sing disebarake penting kanggo nangani set data gedhe lan model kompleks sing mbutuhake sumber daya komputasi sing signifikan. Kanthi API strategi distribusi, TensorFlow 2.0 nyedhiyakake cara sing lancar kanggo nyebarake komputasi ing pirang-pirang piranti, kayata GPU, ing siji mesin utawa ing pirang-pirang mesin. Iki mbisakake pangolahan paralel lan ngidini wektu latihan luwih cepet.
API strategi distribusi ing TensorFlow 2.0 ndhukung macem-macem strategi kanggo nyebarake komputasi, kalebu latihan sinkron, latihan asinkron, lan server parameter. Latihan sinkron mesthekake yen kabeh piranti utawa mesin tetep sinkron sajrone latihan, dene latihan ora sinkron ngidini luwih fleksibel babagan kasedhiyan piranti utawa mesin. Server parameter, ing sisih liya, mbisakake enggo bareng parameter sing efisien ing pirang-pirang piranti utawa mesin.
Kanggo nggunakake API strategi distribusi, pangembang kudu nemtokake model lan loop latihan ing ruang lingkup strategi. Ruang lingkup iki nemtokake strategi distribusi sing bakal digunakake lan mesthekake yen kabeh komputasi sing relevan disebarake. TensorFlow 2.0 nyedhiyakake sawetara strategi distribusi sing dibangun, kayata MirroredStrategy, sing bebarengan nglatih model ing macem-macem GPU, lan MultiWorkerMirroredStrategy, sing ngluwihi MirroredStrategy kanggo ndhukung latihan ing macem-macem mesin.
Iki conto carane API strategi distribusi bisa digunakake ing 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))
Ing conto iki, pisanan nggawe obyek MirroredStrategy, sing bakal nyebarake komputasi ing kabeh GPU sing kasedhiya. Kita banjur nemtokake model, pangoptimal, fungsi mundhut, lan set data latihan ing ruang lingkup strategi. Fungsi `distributed_train_step` dihiasi nganggo `@tf.function` kanggo nggawe grafik TensorFlow sing kompatibel lan ngoptimalake eksekusi.
Sajrone latihan, kita ngulang kumpulan set data latihan lan nelpon metode `strategy.run` kanggo nglakokake fungsi `distributed_train_step` ing saben replika. Kerugian saben replika banjur dikurangi nggunakake metode `strategi.reduce`, lan kerugian rata-rata diitung lan dicithak kanggo saben jaman.
Kanthi nggunakake API strategi distribusi ing TensorFlow 2.0, pangembang bisa nggedhekake proses latihan kanthi gampang kanggo nggunakake macem-macem piranti utawa mesin, sing nyebabake latihan model sing luwih cepet lan luwih efisien.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Kepiye carane bisa nggunakake lapisan embedding kanthi otomatis nemtokake sumbu sing cocog kanggo plot representasi tembung minangka vektor?
- Apa tujuan nglumpukake maksimal ing CNN?
- Kepiye proses ekstraksi fitur ing jaringan saraf convolutional (CNN) ditrapake kanggo pangenalan gambar?
- Apa perlu nggunakake fungsi sinau ora sinkron kanggo model pembelajaran mesin sing mlaku ing TensorFlow.js?
- Apa parameter maksimum tembung TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Apa TensorFlow Keras Tokenizer API bisa digunakake kanggo nemokake tembung sing paling kerep?
- Apa iku TOCO?
- Apa hubungane antarane sawetara jaman ing model pembelajaran mesin lan akurasi prediksi saka model kasebut?
- Apa API tetanggan paket ing Neural Structured Learning saka TensorFlow ngasilake set data latihan sing ditambahake adhedhasar data grafik alami?
- Apa API tetangga paket ing Neural Structured Learning saka TensorFlow?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals