TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਰਣਨੀਤੀ API ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਕਈ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਅਤੇ ਸਕੇਲਿੰਗ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਵਿਤਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਮਲਟੀਪਲ GPUs ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਮਲਟੀਪਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਵਿਤਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗਣਨਾਤਮਕ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਰਣਨੀਤੀ API ਦੇ ਨਾਲ, TensorFlow 2.0 ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਜਾਂ ਮਲਟੀਪਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਈ ਡਿਵਾਈਸਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ GPUs ਵਿੱਚ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਦਾ ਇੱਕ ਸਹਿਜ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੈਰਲਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਰਣਨੀਤੀ API ਗਣਨਾ ਵੰਡਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਮਕਾਲੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸਰਵਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਸਮਕਾਲੀ ਸਿਖਲਾਈ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਸਾਰੀਆਂ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਜਾਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਕਾਲੀ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਸਿਖਲਾਈ ਡਿਵਾਈਸ ਜਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਤਾ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸਰਵਰ, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਕਈ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਜਾਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਰਣਨੀਤੀ API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤੀ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲੂਪ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਕੋਪ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਵੰਡ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਗਣਨਾਵਾਂ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਵੰਡੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ। TensorFlow 2.0 ਕਈ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ MirroredStrategy, ਜੋ ਸਮਕਾਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਈ GPUs ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ MultiWorkerMirroredStrategy, ਜੋ ਕਿ ਕਈ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ MirroredStrategy ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਰਣਨੀਤੀ API ਨੂੰ TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
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))
ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ MirroredStrategy ਆਬਜੈਕਟ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ, ਜੋ ਸਾਰੇ ਉਪਲਬਧ GPUs ਵਿੱਚ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡੇਗਾ। ਫਿਰ ਅਸੀਂ ਰਣਨੀਤੀ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਾਡੇ ਮਾਡਲ, ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ, ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। 'distributed_train_step' ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ '@tf.function' ਨਾਲ ਸਜਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸਨੂੰ TensorFlow ਗ੍ਰਾਫ-ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ, ਅਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਬੈਚਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀ 'ਤੇ 'distributed_train_step' ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ `strategy.run` ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਪ੍ਰਤੀ-ਰਿਪਲੀਕਾ ਨੁਕਸਾਨ ਫਿਰ `strategy.reduce` ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਘਟਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਔਸਤ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਯੁੱਗ ਲਈ ਛਾਪੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
TensorFlow 2.0 ਵਿੱਚ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਰਣਨੀਤੀ API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਜਾਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਲਈ ਆਪਣੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਸਿਖਲਾਈ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਟੀਐਫਐਫ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਫੰਡਮੈਂਟਲ:
- ਵੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦੇ ਪਲਾਟ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਸਹੀ ਧੁਰੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਲੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ CNN ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੂਲਿੰਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ TensorFlow.js ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਰਹੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਲਰਨਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API ਅਧਿਕਤਮ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕੀ ਹੈ?
- ਕੀ TensorFlow Keras Tokenizer API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- TOCO ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਕਈ ਯੁੱਗਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਕੀ ਸਬੰਧ ਹੈ?
- ਕੀ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਕੁਦਰਤੀ ਗ੍ਰਾਫ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਨੇਵਰਸ API ਕੀ ਹੈ?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ
ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ:
- ਫੀਲਡ: ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ
- ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ: ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਟੀਐਫਐਫ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਫੰਡਮੈਂਟਲ (ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਪਾਠ: ਟੈਂਸਰਫਲੋ 2.0 (ਸੰਬੰਧਿਤ ਪਾਠ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਵਿਸ਼ਾ: ਟੈਂਸਰਫਲੋ 2.0 ਦੀ ਜਾਣ ਪਛਾਣ (ਸਬੰਧਤ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ