Spec-Zone.ru › TensorFlow

tf.distribute.experimental.ValueContext

Класс, оборачивающий информацию, необходимую для функции распределения.

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

Это класс контекста, который передаётся в value_fn в strategy.experimental_distribute_values_from_function и содержит информацию о вычислительных репликах. num_replicas_in_sync и replica_id могут быть использованы для настройки значения на каждой реплике.

Пример использования:

  1. Прямое создание.

    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. Передача от 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 текущий идентификатор реплики, должен быть целым числом в диапазоне [0,num_replicas_in_sync).
num_replicas_in_sync количество реплик, которые синхронизированы.
Атрибуты
num_replicas_in_sync Возвращает количество вычислительных реплик в синхронизации.
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