Spec-Zone.ru › TensorFlow

tf.distribute.experimental.ValueContext

Класс, содержащий сведения, необходимые функции распределения.

tf.distribute.experimental.ValueContext(
    replica_id_in_sync_group=0, num_replicas_in_sync=1
)

Это контекстный класс, который передается в value_fn в strategy.experimental_distribute_values_from_function и содержит сведения о вычислительных репликах. num_replicas_in_sync и replica_id можно использовать для настройки значения каждой реплики.

Пример использования:

  1. Создан напрямую.

    def value_fn(context):
      return context.replica_id_in_sync_group/context.num_replicas_in_sync
    context = tf.distribute.experimental.ValueContext(
      replica_id_in_sync_group=2, num_replicas_in_sync=4)
    per_replica_value = value_fn(context)
    per_replica_value
        0.5
        
  2. Передается через experimental_distribute_values_from_function.

    strategy = tf.distribute.MirroredStrategy(["GPU:0", "GPU:1"])
    def value_fn(value_context):
      return value_context.num_replicas_in_sync
    distributed_values = (
         strategy.experimental_distribute_values_from_function(
           value_fn))
    local_result = strategy.experimental_local_results(distributed_values)
    local_result
        (2, 2)
        
Аргументы
replica_id_in_sync_group идентификатор текущей реплики replica_id; должен быть целым числом в диапазоне [0,num_replicas_in_sync).
num_replicas_in_sync количество синхронизированных реплик.
Атрибуты
num_replicas_in_sync Возвращает количество синхронизированных вычислительных реплик.
replica_id_in_sync_group Возвращает идентификатор реплики.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/distribute/experimental/ValueContext

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API