TensorFlow 2.0의 분산 전략 API는 여러 기기와 기계에 계산을 분산하고 확장하기 위한 고급 인터페이스를 제공하여 분산 교육을 간소화하는 강력한 도구입니다. 이를 통해 개발자는 여러 GPU 또는 심지어 여러 머신의 계산 능력을 쉽게 활용하여 모델을 더 빠르고 효율적으로 교육할 수 있습니다.
분산 교육은 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요한 대규모 데이터 세트 및 복잡한 모델을 처리하는 데 필수적입니다. 배포 전략 API를 통해 TensorFlow 2.0은 GPU와 같은 여러 장치, 단일 시스템 내 또는 여러 시스템 간에 계산을 원활하게 배포할 수 있는 방법을 제공합니다. 이를 통해 병렬 처리가 가능하고 학습 시간이 빨라집니다.
TensorFlow 2.0의 배포 전략 API는 동기식 교육, 비동기식 교육 및 매개변수 서버를 포함하여 계산을 배포하기 위한 다양한 전략을 지원합니다. 동기식 훈련은 훈련 중에 모든 장치 또는 기계가 동기화되도록 보장하는 반면 비동기식 훈련은 장치 또는 기계 가용성 측면에서 더 많은 유연성을 허용합니다. 반면 매개변수 서버는 여러 장치 또는 기계에서 효율적인 매개변수 공유를 가능하게 합니다.
배포 전략 API를 사용하려면 개발자는 전략 범위 내에서 모델 및 교육 루프를 정의해야 합니다. 이 범위는 사용할 배포 전략을 지정하고 그에 따라 모든 관련 계산이 배포되도록 합니다. TensorFlow 2.0은 여러 GPU에서 동기식으로 모델을 교육하는 MirroredStrategy 및 여러 머신에서 교육을 지원하도록 MirroredStrategy를 확장하는 MultiWorkerMirroredStrategy와 같은 몇 가지 기본 배포 전략을 제공합니다.
다음은 TensorFlow 2.0에서 배포 전략 API를 사용하는 방법의 예입니다.
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))
이 예제에서는 먼저 사용 가능한 모든 GPU에 계산을 배포할 MirroredStrategy 개체를 만듭니다. 그런 다음 전략 범위 내에서 모델, 옵티마이저, 손실 함수 및 훈련 데이터 세트를 정의합니다. `distributed_train_step` 함수는 TensorFlow 그래프와 호환되고 실행을 최적화하기 위해 `@tf.function`으로 데코레이트됩니다.
훈련하는 동안 훈련 데이터 세트의 배치를 반복하고 `strategy.run` 메서드를 호출하여 각 복제본에서 `distributed_train_step` 함수를 실행합니다. 그런 다음 'strategy.reduce' 메서드를 사용하여 복제본당 손실을 줄이고 평균 손실을 각 에포크에 대해 계산하고 인쇄합니다.
TensorFlow 2.0의 배포 전략 API를 사용하여 개발자는 여러 장치 또는 기계를 활용하도록 교육 프로세스를 쉽게 확장할 수 있으므로 모델을 더 빠르고 효율적으로 교육할 수 있습니다.
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