TensorFlow 2.0 मा वितरण रणनीति API एक शक्तिशाली उपकरण हो जसले धेरै यन्त्रहरू र मेसिनहरूमा गणनाहरू वितरण र स्केलिंगको लागि उच्च-स्तरको इन्टरफेस प्रदान गरेर वितरित प्रशिक्षणलाई सरल बनाउँछ। यसले विकासकर्ताहरूलाई सजिलैसँग धेरै GPU हरू वा धेरै मेसिनहरूको कम्प्युटेसनल शक्तिलाई तिनीहरूको मोडेलहरू छिटो र अधिक कुशलतापूर्वक तालिम दिन अनुमति दिन्छ।
ठूला डाटासेटहरू र महत्त्वपूर्ण कम्प्युटेशनल स्रोतहरू आवश्यक पर्ने जटिल मोडेलहरू ह्यान्डल गर्नको लागि वितरित प्रशिक्षण आवश्यक छ। वितरण रणनीति API को साथ, TensorFlow 2.0 ले एकल मेसिन भित्र वा धेरै मेसिनहरूमा GPUs जस्ता धेरै यन्त्रहरूमा गणनाहरू वितरण गर्न सहज तरिका प्रदान गर्दछ। यसले समानान्तर प्रशोधन सक्षम गर्दछ र छिटो प्रशिक्षण समयको लागि अनुमति दिन्छ।
TensorFlow 2.0 मा वितरण रणनीति API ले सिंक्रोनस प्रशिक्षण, एसिन्क्रोनस प्रशिक्षण, र प्यारामिटर सर्भरहरू सहित गणनाहरू वितरण गर्न विभिन्न रणनीतिहरूलाई समर्थन गर्दछ। सिंक्रोनस प्रशिक्षणले सुनिश्चित गर्दछ कि सबै यन्त्रहरू वा मेसिनहरू तालिमको समयमा सिङ्कमा राखिएको छ, जबकि एसिन्क्रोनस प्रशिक्षणले उपकरण वा मेसिन उपलब्धताको सन्दर्भमा थप लचिलोपनको लागि अनुमति दिन्छ। प्यारामिटर सर्भरहरू, अर्कोतर्फ, धेरै यन्त्रहरू वा मेसिनहरूमा कुशल प्यारामिटर साझेदारी सक्षम गर्नुहोस्।
वितरण रणनीति API प्रयोग गर्न, विकासकर्ताहरूले रणनीति दायरा भित्र आफ्नो मोडेल र प्रशिक्षण लूप परिभाषित गर्न आवश्यक छ। यो दायराले प्रयोग गरिने वितरण रणनीति निर्दिष्ट गर्दछ र सबै सान्दर्भिक गणनाहरू तदनुसार वितरण गरिएको सुनिश्चित गर्दछ। TensorFlow 2.0 ले धेरै बिल्ट-इन वितरण रणनीतिहरू प्रदान गर्दछ, जस्तै MirroredStrategy, जसले सिंक्रोनस रूपमा मोडेललाई धेरै GPU हरूमा तालिम दिन्छ, र MultiWorkerMirroredStrategy, जसले धेरै मेसिनहरूमा प्रशिक्षणलाई समर्थन गर्न MirroredStrategy विस्तार गर्दछ।
यहाँ TensorFlow 2.0 मा वितरण रणनीति API कसरी प्रयोग गर्न सकिन्छ भन्ने उदाहरण छ:
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))
यस उदाहरणमा, हामीले पहिले एउटा MirroredStrategy वस्तु सिर्जना गर्छौं, जसले सबै उपलब्ध GPU हरूमा गणनाहरू वितरण गर्नेछ। त्यसपछि हामी रणनीति दायरा भित्र हाम्रो मोडेल, अप्टिमाइजर, हानि प्रकार्य, र प्रशिक्षण डेटासेट परिभाषित गर्छौं। 'distributed_train_step' प्रकार्यलाई TensorFlow ग्राफ-कम्प्याटिबल बनाउन र यसको कार्यान्वयनलाई अनुकूलन गर्नको लागि `@tf.function` ले सजाइएको छ।
प्रशिक्षणको क्रममा, हामी प्रशिक्षण डेटासेटको ब्याचहरूमा दोहोर्याउँछौं र प्रत्येक प्रतिकृतिमा `distributed_train_step` प्रकार्य कार्यान्वयन गर्न `strategy.run` विधिलाई कल गर्छौं। प्रति-प्रतिकृति घाटा त्यसपछि `strategy.reduce` विधि प्रयोग गरेर घटाइन्छ, र औसत घाटा गणना गरिन्छ र प्रत्येक युगको लागि छापिन्छ।
TensorFlow 2.0 मा वितरण रणनीति API को प्रयोग गरेर, विकासकर्ताहरूले सजिलैसँग धेरै यन्त्रहरू वा मेसिनहरूलाई लाभ उठाउनको लागि आफ्नो प्रशिक्षण प्रक्रियालाई मापन गर्न सक्छन्, जसले गर्दा तिनीहरूको मोडेलहरूको छिटो र अधिक कुशल प्रशिक्षण हुन्छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू:
- भेक्टरको रूपमा शब्दहरूको प्रतिनिधित्वको प्लटको लागि स्वचालित रूपमा उचित अक्षहरू तोक्न एक इम्बेडिङ तह कसरी प्रयोग गर्न सकिन्छ?
- CNN मा अधिकतम पूलिङको उद्देश्य के हो?
- कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) मा सुविधा निकासी प्रक्रिया छवि पहिचानमा कसरी लागू हुन्छ?
- के TensorFlow.js मा चलिरहेको मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको लागि एसिन्क्रोनस लर्निङ प्रकार्य प्रयोग गर्न आवश्यक छ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API अधिकतम संख्याको शब्द प्यारामिटर के हो?
- के TensorFlow Keras Tokenizer API को धेरै पटक शब्दहरू फेला पार्न प्रयोग गर्न सकिन्छ?
- TOCO के हो?
- मेसिन लर्निङ मोडेलमा धेरै युगहरू र मोडेल चलाउँदा भविष्यवाणीको शुद्धता बीचको सम्बन्ध के हो?
- के न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ अफ टेन्सरफ्लोमा प्याक छिमेकी API ले प्राकृतिक ग्राफ डेटामा आधारित एक संवर्धित प्रशिक्षण डेटासेट उत्पादन गर्छ?
- TensorFlow को न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङमा प्याक छिमेकी API के हो?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्