L'API de stratégie de distribution de TensorFlow 2.0 est un outil puissant qui simplifie la formation distribuée en fournissant une interface de haut niveau pour distribuer et mettre à l'échelle les calculs sur plusieurs appareils et machines. Il permet aux développeurs d'exploiter facilement la puissance de calcul de plusieurs GPU ou même de plusieurs machines pour entraîner leurs modèles plus rapidement et plus efficacement.
La formation distribuée est essentielle pour gérer de grands ensembles de données et des modèles complexes qui nécessitent des ressources informatiques importantes. Grâce à l'API de stratégie de distribution, TensorFlow 2.0 offre un moyen transparent de distribuer les calculs sur plusieurs appareils, tels que les GPU, au sein d'une seule machine ou sur plusieurs machines. Cela permet un traitement parallèle et permet des temps de formation plus rapides.
L'API de stratégie de distribution de TensorFlow 2.0 prend en charge diverses stratégies de distribution des calculs, notamment l'entraînement synchrone, l'entraînement asynchrone et les serveurs de paramètres. La formation synchrone garantit que tous les appareils ou machines restent synchronisés pendant la formation, tandis que la formation asynchrone permet plus de flexibilité en termes de disponibilité des appareils ou des machines. Les serveurs de paramètres, quant à eux, permettent un partage efficace des paramètres sur plusieurs appareils ou machines.
Pour utiliser l'API de stratégie de distribution, les développeurs doivent définir leur modèle et leur boucle de formation dans le cadre d'une stratégie. Cette portée spécifie la stratégie de distribution à utiliser et garantit que tous les calculs pertinents sont distribués en conséquence. TensorFlow 2.0 fournit plusieurs stratégies de distribution intégrées, telles que MirroredStrategy, qui entraîne le modèle de manière synchrone sur plusieurs GPU, et MultiWorkerMirroredStrategy, qui étend MirroredStrategy pour prendre en charge l'entraînement sur plusieurs machines.
Voici un exemple de la façon dont l'API de stratégie de distribution peut être utilisée dans 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))
Dans cet exemple, nous créons d'abord un objet MirroredStrategy, qui répartira les calculs sur tous les GPU disponibles. Nous définissons ensuite notre modèle, notre optimiseur, notre fonction de perte et notre ensemble de données de formation dans le cadre de la stratégie. La fonction `distributed_train_step` est décorée avec `@tf.function` pour la rendre compatible avec le graphique TensorFlow et optimiser son exécution.
Pendant la formation, nous parcourons les lots de l'ensemble de données de formation et appelons la méthode « strategy.run » pour exécuter la fonction « distributed_train_step » sur chaque réplica. Les pertes par réplique sont ensuite réduites à l'aide de la méthode « strategy.reduce », et la perte moyenne est calculée et imprimée pour chaque époque.
En utilisant l'API de stratégie de distribution de TensorFlow 2.0, les développeurs peuvent facilement faire évoluer leur processus de formation pour exploiter plusieurs appareils ou machines, ce qui entraîne une formation plus rapide et plus efficace de leurs modèles.
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