TensorFlow 2.0-এ বন্টন কৌশল API হল একটি শক্তিশালী টুল যা একাধিক ডিভাইস এবং মেশিন জুড়ে গণনার বিতরণ এবং স্কেলিং করার জন্য একটি উচ্চ-স্তরের ইন্টারফেস প্রদান করে বিতরণ করা প্রশিক্ষণকে সহজ করে। এটি ডেভেলপারদের তাদের মডেলগুলিকে দ্রুত এবং আরও দক্ষতার সাথে প্রশিক্ষিত করার জন্য একাধিক GPU বা এমনকি একাধিক মেশিনের কম্পিউটেশনাল শক্তি সহজে লাভ করতে দেয়।
বৃহৎ ডেটাসেট এবং জটিল মডেলগুলি পরিচালনা করার জন্য বিতরণ করা প্রশিক্ষণ অপরিহার্য যার জন্য উল্লেখযোগ্য গণনামূলক সংস্থান প্রয়োজন। ডিস্ট্রিবিউশন স্ট্র্যাটেজি API এর সাথে, TensorFlow 2.0 একটি একক মেশিনের মধ্যে বা একাধিক মেশিন জুড়ে একাধিক ডিভাইস, যেমন GPUs জুড়ে গণনা বিতরণ করার একটি নিরবচ্ছিন্ন উপায় প্রদান করে। এটি সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণ সক্ষম করে এবং দ্রুত প্রশিক্ষণের সময়গুলির জন্য অনুমতি দেয়।
TensorFlow 2.0-এ বিতরণ কৌশল API সিঙ্ক্রোনাস প্রশিক্ষণ, অ্যাসিঙ্ক্রোনাস প্রশিক্ষণ এবং প্যারামিটার সার্ভার সহ গণনা বিতরণের জন্য বিভিন্ন কৌশল সমর্থন করে। সিঙ্ক্রোনাস প্রশিক্ষণ নিশ্চিত করে যে প্রশিক্ষণের সময় সমস্ত ডিভাইস বা মেশিন সিঙ্কে রাখা হয়, যখন অ্যাসিঙ্ক্রোনাস প্রশিক্ষণ ডিভাইস বা মেশিনের প্রাপ্যতার ক্ষেত্রে আরও নমনীয়তার অনুমতি দেয়। প্যারামিটার সার্ভার, অন্যদিকে, একাধিক ডিভাইস বা মেশিন জুড়ে দক্ষ প্যারামিটার শেয়ারিং সক্ষম করে।
ডিস্ট্রিবিউশন স্ট্র্যাটেজি এপিআই ব্যবহার করতে, ডেভেলপারদের তাদের মডেল এবং ট্রেনিং লুপকে একটি কৌশলের সুযোগের মধ্যে সংজ্ঞায়িত করতে হবে। এই সুযোগটি ব্যবহার করার জন্য বিতরণ কৌশল নির্দিষ্ট করে এবং নিশ্চিত করে যে সমস্ত প্রাসঙ্গিক গণনা সেই অনুযায়ী বিতরণ করা হয়েছে। TensorFlow 2.0 বেশ কিছু অন্তর্নির্মিত বিতরণ কৌশল প্রদান করে, যেমন MirroredStrategy, যা একাধিক GPU জুড়ে মডেলটিকে সিঙ্ক্রোনাসভাবে প্রশিক্ষণ দেয় এবং MultiWorkerMirroredStrategy, যা একাধিক মেশিন জুড়ে প্রশিক্ষণ সমর্থন করার জন্য MirroredStrategy প্রসারিত করে।
TensorFlow 2.0 এ কীভাবে বিতরণ কৌশল API ব্যবহার করা যেতে পারে তার একটি উদাহরণ এখানে দেওয়া হল:
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))
এই উদাহরণে, আমরা প্রথমে একটি MirroredStrategy অবজেক্ট তৈরি করি, যা সমস্ত উপলব্ধ GPU গুলিতে গণনাগুলি বিতরণ করবে। তারপরে আমরা কৌশলের সুযোগের মধ্যে আমাদের মডেল, অপ্টিমাইজার, লস ফাংশন এবং প্রশিক্ষণ ডেটাসেট সংজ্ঞায়িত করি। 'ডিস্ট্রিবিউটেড_ট্রেন_স্টেপ' ফাংশনটি '@tf.function' দিয়ে সজ্জিত করা হয়েছে যাতে এটিকে টেনসরফ্লো গ্রাফ-সামঞ্জস্যপূর্ণ করে তোলা যায় এবং এটি কার্যকর করা যায়।
প্রশিক্ষণের সময়, আমরা প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের ব্যাচগুলিকে পুনরাবৃত্তি করি এবং প্রতিটি প্রতিলিপিতে `distributed_train_step` ফাংশনটি কার্যকর করতে `strategy.run` পদ্ধতিতে কল করি। প্রতি-প্রতিলিপি ক্ষতি তারপর `strategy.reduce` পদ্ধতি ব্যবহার করে হ্রাস করা হয়, এবং গড় ক্ষতি প্রতিটি যুগের জন্য গণনা করা হয় এবং মুদ্রিত হয়।
TensorFlow 2.0-এ ডিস্ট্রিবিউশন স্ট্র্যাটেজি API ব্যবহার করে, ডেভেলপাররা একাধিক ডিভাইস বা মেশিনের সুবিধার জন্য তাদের প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াকে সহজেই স্কেল করতে পারে, যার ফলে তাদের মডেলগুলির দ্রুত এবং আরও দক্ষ প্রশিক্ষণ হয়।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর ইআইটিসি/এআই/টিএফএফ টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল:
- ভেক্টর হিসাবে শব্দের উপস্থাপনার একটি প্লটের জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে সঠিক অক্ষগুলি বরাদ্দ করতে কীভাবে কেউ একটি এমবেডিং স্তর ব্যবহার করতে পারে?
- সিএনএন-এ সর্বোচ্চ পুলিংয়ের উদ্দেশ্য কী?
- একটি কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কে (সিএনএন) বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন প্রক্রিয়া কীভাবে চিত্র স্বীকৃতিতে প্রয়োগ করা হয়?
- TensorFlow.js-এ চলমান মেশিন লার্নিং মডেলগুলির জন্য কি একটি অ্যাসিঙ্ক্রোনাস লার্নিং ফাংশন ব্যবহার করা প্রয়োজন?
- TensorFlow Keras Tokenizer API সর্বাধিক সংখ্যক শব্দ প্যারামিটার কত?
- TensorFlow Keras Tokenizer API সবচেয়ে ঘন ঘন শব্দ খুঁজে পেতে ব্যবহার করা যেতে পারে?
- TOCO কি?
- একটি মেশিন লার্নিং মডেল এবং মডেল চালানো থেকে ভবিষ্যদ্বাণীর যথার্থতার মধ্যে কয়েকটি যুগের সম্পর্ক কী?
- টেনসরফ্লো-এর নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং-এর প্যাক প্রতিবেশী API কি প্রাকৃতিক গ্রাফ ডেটার উপর ভিত্তি করে একটি বর্ধিত প্রশিক্ষণ ডেটাসেট তৈরি করে?
- টেনসরফ্লো-এর নিউরাল স্ট্রাকচার্ড লার্নিং-এ প্যাক প্রতিবেশী API কী?
EITC/AI/TFF টেনসরফ্লো ফান্ডামেন্টাল-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন