Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.4

tf.distribute.ReductionToOneDevice

Просмотреть исходный код на GitHub

Реализация CrossDeviceOps, копирующая значения на один узел для вычисления сокращения.

Наследуется от: CrossDeviceOps

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.distribute.ReductionToOneDevice

tf.distribute.ReductionToOneDevice(
    reduce_to_device=None, accumulation_fn=None
)

Эта реализация всегда копирует значения на один узел для их сокращения, а затем транслирует полученные значения к узлам назначения. Она не поддерживает эффективное пакетное выполнение.

Вот как можно использовать ReductionToOneDevice в tf.distribute.MirroredStrategy:

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy(
  cross_device_ops=tf.distribute.ReductionToOneDevice())
Аргументы
reduce_to_device промежуточный узел для сокращения. Если None, сокращение происходит на первом узле в destinations метода reduce.
accumulation_fn функция для накопления. Если None, используется tf.math.add_n.

Методы

batch_reduce

Просмотреть исходный код

batch_reduce(
    reduce_op, value_destination_pairs, options=None
)

Вычисление сокращения значений для узлов назначения в пакетном режиме.

См. tf.distribute.StrategyExtended.batch_reduce_to. Это может быть вызвано только в контексте меж-реплицирующего выполнения.

Аргументы
reduce_op tf.distribute.ReduceOp определяющий, как значения должны быть объединены.
value_destination_pairs последовательность пар (значение, узлы назначения). См. tf.distribute.CrossDeviceOps.reduce для описаний.
options tf.distribute.experimental.CommunicationOptions. См. tf.distribute.experimental.CommunicationOptions для получения подробной информации.
Возвращаемое значение
Список tf.Tensor или tf.distribute.DistributedValues, по одному на пару в value_destination_pairs.
Исключения
ValueError если value_destination_pairs не является итерируемым списком кортежей из tf.distribute.DistributedValues и узлов назначения.

broadcast

Просмотреть исходный код

broadcast(
    tensor, destinations
)

Трансляция tensor на destinations.

Это можно вызвать только в меж-реплицирующем контексте.

Аргументы
tensor объект типа tf.Tensor. Передаваемое значение.
destinations tf.distribute.DistributedValues, tf.Variable, tf.Tensor или строка узла. Указывает узлы, на которые требуется трансляция. Обратите внимание, что если это tf.Variable, то значение транслируется на узлы этой переменной; этот метод не обновляет переменную.
Возвращаемое значение
tf.Tensor или tf.distribute.DistributedValues.

reduce

Просмотреть исходный код

reduce(
    reduce_op, per_replica_value, destinations, options=None
)

Сокращение per_replica_value до destinations.

См. tf.distribute.StrategyExtended.reduce_to. Это может быть вызвано только в меж-реплицирующем контексте.

Аргументы
reduce_op tf.distribute.ReduceOp определяющий, как значения должны быть объединены.
per_replica_value tf.distribute.DistributedValues или объект типа tf.Tensor.
destinations tf.distribute.DistributedValues, tf.Variable, tf.Tensor или строка узла. Для выполнения all-reduce передайте одинаковые значения в value и destinations. Обратите внимание, что если это tf.Variable, то значение сокращается до узлов этой переменной, и этот метод не обновляет переменную.
options tf.distribute.experimental.CommunicationOptions. См. tf.distribute.experimental.CommunicationOptions для получения подробной информации.
Возвращаемое значение
tf.Tensor или tf.distribute.DistributedValues.
Исключения
ValueError если per_replica_value не может быть преобразован в tf.distribute.DistributedValues или если destinations не является строкой, tf.Variable или tf.distribute.DistributedValues.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.4/api_docs/python/tf/distribute/ReductionToOneDevice

Spec-Zone.ru

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