Tensorflow 2.0: 再造訪Distribute Strategy API - iT 邦幫忙 | tf分配
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Distribute Strategy API 提供使用者不同的策略去 deploy 計算圖到不同的 CPUs,GPUs 或 TPUs 上。這個 API 整合了 Tensorflow 1.x 的函式,並在 Tensorflow 2.0 不止支援 graph mode,更支援 eager mode。更具體的說明 Distribute Strategy API 所涵蓋的使用者情境包括了:
資料平行話: API 可以應用在同步化訓練,或非同步訓練。同步化訓練,將會採用多個執行程序,載入部分非重疊的訓練資料做訓練,最後再用 all-reduce 方法算出統計值,如 sum 或 mean。 異質化運算平台的資源分配這個 API 總共支援六個 strategies,他們是:
MirroredStrategy:這個策略適用於一個機器上有多個不同的 device,如多個 CPU 和 GPU等,並且在每個 GPU 提供 一個 replica。策略中會將變數鏡像拷貝到 replica 上,以確保每一個變數都可以在不同的 device 讀到,並以一個統一的變數來讀取,那就是 MirroredVariable。要建立一個 MirroredStrategy 的物件則需呼叫 distribute API 的 mirrored_strategy = tf.distribute.MirroredStrategy() 物件。在此物件中,有幾個參數特別重要,這些是: devices:這個引數要傳入一個 python list,裡面的元素為字串,每一個字串寫明了需要用到的 device 名稱,這個引數允許使用者使用在運行機器上設備的子集,而非使用所有設備。 cross_device_ops:在 all-reduce 的運算元中預設使用 NVIDIA NCCL 來做跨 device 的溝通,或是給定 tf.distribute.NcclAllReduce() 。該選項可以複寫。複寫的選項包括:tf.distribute.HierarchicalCopyAllReduce() 和`tf.distribute.ReductionToOneDevice()`。...取得本站獨家住宿推薦 15%OFF 訂房優惠
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