Тренировки с: Тренировки дома онлайн бесплатно — комплекс домашних видео-тренировок

Фото: Lars Baron/Getty Images

Аргентинский форвард Лионель Месси вернулся к тренировкам в общей группе «Пари Сен-Жермен» перед матчем группового этапа Лиги чемпионов против «Манчестер Сити». ПСЖ в своем Twitter опубликовал фото нападающего с тренировки, где аргентинец занимается наравне с партнерами.

Встреча ПСЖ и «Манчестер Сити» пройдет во вторник в Париже.

Месси получил повреждение колена 19 сентября в матче чемпионата Франции против «Лиона». Из-за него он пропустил две встречи команды — против «Меца» и «Монпелье» в чемпионате Франции.

Аргентинский форвард перешел в парижский клуб 10 августа в статусе свободного агента из «Барселоны». В трех матчах за ПСЖ он не отметился ни одним результативным действием.

Автор

Иван Витченко

Тренировки с тренером в Примосрском районе Спб

Преимущества занятий с персональным тренером

Ходишь в зал каждый день и всё равно не худеешь? Работаешь над своей спиной, а она всё равно болит? Давайте будем честны, фитнес — это не только гантели и тренажёры, это огромный мир, в котором разобраться самому очень и очень не просто! Мы, профессиональные тренеры Таурас Фитнес, обучались не один год и собирали свои знания из разных сфер — профессиональный спорт, медицина, диетология, реабилитология и многое другое. Мы готовы поделиться своим опытом и знаниями с Вами, задать направление, исправить ошибки и, конечно же, мотивировать Вас. Персональный тренер — это наставник, перед которым у Вас формируется ответственность и спорт становится для Вас привычкой, хорошей и правильной привычкой. Именно Ваш тренер научит Вас правильно двигаться, будет пристально следить за техникой, подбодрит, подстрахует и не даст сойти с намеченного пути!

Правильное понимание цели

Самое главное понимать свою цель. Что мы в конечном счёте хотим видеть?! Просто похудеть и выглядеть в одежде худой, но при этом в купальнике быть дряблой и с отвисшей кожей или всё таки подтянутое, красивое тело с сочными формами в нужных местах. Тоже самое при наборе массы тела, просто набрать и стать большим?! Либо все-таки набрать сухую мышечную массу и быть не только большим, но и рельефным.

Правильная диета

Как дойти до этой цели?! Первое и самое важное — это Ваше грамотно подобранное питание. Где присутствует все витамины и микроэлементы для хорошего самочувствия, а если мы хорошо себя чувствуем, то и тренируемся в полную силу. Самое главное понимать разницу между диетой и здоровым питанием-образом жизни, если Вы действительно хотите быть всегда в прекрасной форме и хорошо себя чувствовать, то конечно разумно изменить на дальнейшую жизнь свои привычки, а не на месяц диеты и потом набрать ещё больше, чем скинули. Также и для набора качественной мышечной массы, нужно чёткий подсчёт белков,жиров и углеводов. Если этого не соблюдать, то скорее всего набор будет либо слишком медленный, либо не мышц, а жировой прослойки. Что снизит Вашу мотивацию. Ведь мы все хотим видеть быстрее результат.

Программа тренировок + тренер мотивирует

Второе и не менее важное — это правильно подобранная программа тренировок! Самое на первый взгляд простое, это кардио. Но если углубиться в этот вопрос, то можно понять почему многие не видят результата в зеркале. У каждого человека своя пульсовая зона жиросжигания. Если не доводить пульс до этой зоны, то и жир гореть не будет, а если превысить свою зону жиросжигания, то начнут гореть мышцы. Не говоря уже о силовых тренировках. В которых очень важна техника выполнения. От этого в первую очередь зависит Ваше здоровье. Взяв например слишком большой вес не правильно, можно заработать проблемы с позвоночником, коленями. Не говоря о дальнейшем прогрессе и о том что можно делать с умеренными весами и видеть результат. А можно тягать тяжести и при этом заработать себе только проблемы со здоровьем.

Из этого всего можно сделать вывод, что консультация специалиста просто не обходима на первых этапах. Тренер сможет правильно подобрать Вам питание , тренировки и поставит технику. Чтобы Вы быстрее дошли до желаемого результата.

Ефимов Александр

Инструктор тренажерного зала, персональный тренер

Образование

• Военный институт физической культуры,
• Сертификат инструктора TRX,
• Сертификат инструктора ЛФК, 
• Диплом по спортивному и классическому массажу.

Спортивные достижения

• Многократный участник семинаров и фитнес-конвенций,
• МС России по гребле,
• КМС по гиревому спорту.

Деятельность

• восстановление мышечной системы при проблемах опорно-двигательного аппарата,
• функциональный тренинг,
• набор мышечной массы и снижение веса.

Кордыш Владимир

Инструктор тренажерного зала, персональный тренер

Образование

• РГПУ им. Герцена, педагог по физической культуре.

Спортивные достижения

• юношеский КМС по пауэрлифтингу 1999 г.,
• многократный участник международных фитнес-конвенций.

Деятельность

• специалист по составлению программ по коррекции веса и набора мышечной массы,
• консультации по спортивному питанию,
• постановка правильной техники выполнения упражнений и развитие координации,
• разработка программ питания, как для набора мышечной массы так и для снижения веса.

Гапонова Евгения

Инструктор тренажерного зала, персональный тренер

Образование

• Колледж фитнеса и бодибилдинга им. Бена Вейдера 2019 год

Спортивные достижения

• Призёр международных соревнований в беге на средние дистанции (Швеция, Финляндия)

• Многократный чемпион в составе команды института им Лесгафта в звездных эстафетах приуроченных годовщине победы в ВОВ и открытию летнего спортивного сезона

• Многократный призёр чемпионатов города Санкт-Петербурга по бегу на средние дистанции

Деятельность

• Персональный тренер 

• Составление программ питания, и программ тренировок 

• Проведение персональных тренировок

Крымская Евгения

Координатор групповых направлений, персональный тренер, инструктор групповых программ

Образование

• Набережночелнинский медицинский колледж,
• НЧ Филиал Волгоградского государственного института физической культуры.
• Неоднократно участвовала в конвенциях — «Планета Фитнес», «World Class», «Olimpic», «Mioff».

Спортивные достижения

• КМС по плаванию.

Деятельность

инструктор групповых программ по направлениям:

• силовые классы,
• классы смешанного формата,
• функциональный тренинг,
• TRX,
• флекс,
• пилатес,
• миофасциальное релаксирование

Проведение персональных тренировок направленных на:

• изменение состава тела (снижение жировых отложений, набор мышечной массы),
• коррекция пропорций тела,
• повышение выносливости организма,
• улучшение гибкости тела,
• поддержание хорошей физической формы,
• восстановление в послеродовый  период,
• работа с особыми группами клиентов (варикозное расширение вен, проблемы с позвоночником),
• работа в тренажёрном зале в мини-группах (секция Strong body).

Иванов Дмитрий

Инструктор тренажерного зала, персональный тренер

Спортивные достижения

• МС по бодибилдингу,
• МС по плаванию,
• Чемпион России по бодибилдингу 2014 г.,
• финалист международного турнира «Кубок Сальникова»,
• Чемпион Оренбургской области по плаванию,
• многократный призёр чемпионатов Санкт-Петербурга и Северо-Запада по бодибилдингу.

Деятельность

• функциональный тренинг,
• составление программ здорового и спортивного питания,
• составление индивидуальных программ тренировок,
• коррекция фигуры (как набор мышечной массы, так и снижение веса).

Тренер соревнующихся атлетов по бодибилдингу, среди учеников многократные чемпионы и призеры Санкт-Петербурга и России по бодибилдингу и фитнесу.

Насколько эффективны тренировки с собственным весом?. Nike RU

Допустим, что человек весом 70 кг выполнил три подхода прыжков из приседа по 10 повторов — упражнение с двойной нагрузкой, которое укрепляет мышцы и сжигает калории. Может показаться, что он поднял 70 килограмм. Хотя, на самом деле, он поднял 2000 кг.

«При прыжке и приземлении мышцы подвергаются очень высокой нагрузке», — говорит Кристофер Минсон, доктор наук, профессор в области физиологии человека и соруководитель лаборатории экологической физиологии в Университете Орегона. Это нагрузка настолько высока, что интенсивных упражнений с собственным весом достаточно, «чтобы твои мышцы адаптировались к более тяжелым весам при занятиях в тренажерном зале», — говорит Кристофер.

Плиометрические нагрузки, или прыжки в быстром темпе, — не единственные высокоэффективные упражнения с собственным весом. В статье журнала Американского колледжа спортивной медицины говорится, что высокоинтенсивные тренировки без какого-либо снаряжения способствуют жиросжиганию и улучшают показатель максимального потребления кислорода VO2 Max (показатель аэробных способностей), а также мышечную выносливость наравне с тренировками с отягощением или еще эффективнее. Исследование, опубликованное в журнале The Journal of Strength and Conditioning Research показало, что отжимания могут быть такими же эффективными для укрепления и развития мышц верхней части тела, как и жим лежа. Исследование польских ученых продемонстрировало, что женщинам, которые на протяжении 10 недель тренировались исключительно с собственным весом, удалось развить мышечную силу и выносливость, а также повысить гибкость (по словам автора исследования, результаты должны быть аналогичными и для мужчин).

«Кроме того, поскольку обычно без снаряжения тренироваться легче, — говорит Кристофер, — то каждый повтор ты делаешь более качественно. А из-за того, что тебе не нужно поднимать вес, твой диапазон движений и проприоцепция (ощущение расположения конечностей в пространстве) улучшаются, позволяя двигаться быстро и без долгих раздумий. Это полезно во время занятий в зале, на поле или даже ходьбы по лестнице.

Проще говоря: среднестатистическому взрослому человеку достаточно собственного веса для нагрузки мышц без использования дополнительного отягощения. «Также существует много способов усложнить упражнения с собственным весом для постепенного повышения нагрузки на мышцы», — утверждает Кристофер. На самом деле, это ключевое условие для укрепления мышц и развития физической формы, с отягощением или без. Как это сделать, ты узнаешь дальше.

Международный марафон Тренировки с космонавтом Сергеем Рязанским

Сергей Рязанский

Идейный вдохновитель

Александр Чуранов

Директор ООО «Комбат-туры», директор марафона

Юлия Сологубова

PR-директор ООО «Комбат-туры», руководитель проекта

Павел Исаев

Арт-директор ООО «Комбат-туры», арт-директор проекта

Дарья Нитцан

Руководитель пресс-центра

Ксения Трунова

Координатор проекта от Госкорпорации «Роскосмос»

Василий Чуранов

Координатор по стратегическим партнёрам

Мария Тарасова

Ассистент Сергея Рязанского

Марина Буланова

Руководитель Космического лагеря Сергея Рязанского

Евгения Новикова

Специалист по SMM

Анастасия Зайцева

PR-менеджер проекта

Екатерина Алтухова

Руководитель проекта Vgosti.Biz, координация кураторов марафона

Русалина Теплова

Специалист по работе с партнерами

Дарья Мачко

Куратор детского направления

Татьяна Кулакова

Куратор административно-технического отдела марафона

Ольга Митюрич

Фотограф Комбат-туров и куратор фитнес-тренеров

Мария Колосова

Фотограф и соведущая Комбат-туров, куратор фитнес-тренеров

Сергей Дикарев

Куратор фитнес-тренеров

Татьяна Русина

Куратор фитнес-тренеров

Анна Щерблюк

Куратор фитнес-тренеров

Елена Шпинева

Менеджер сувенирной продукции проекта, дизайнер

Евгений Витол

Видеооператор и монтажер проекта

Юлия Бушуева

Руководитель проекта Batyrev.Camp

Лариса Володина

Специалист по правовым вопросам

Анна Петракова

Специалист по документообороту

Дария Бикбаева

Дизайнер эмоций проекта, работа с амбассадорами

Дмитрий Кузеняткин

Онлайн-ведущий марафона

Антон Дутляков

Автор образовательных программ для детей и молодежи

Александр Исмаилов

Руководитель интернет магазина BatyrevShop

Константин Перминов

Спортивный журналист, ведущий эфиров

Илона Яблонская

Международный координатор проекта

Узнайте о дрессировке собак Mark & ​​Reward с помощью кликеров

Собаки повторяют поведение, которое дает им то, чего они хотят. Вот почему дрессировка собак с положительным подкреплением направлена ​​на поощрение вашей собаки за поведение, которое вы хотите видеть. Например, если вы дадите собаке лакомство за лапу, она с большей вероятностью будет лаять вам в будущем.

Но при чем здесь кликеры и маркеры? Возможно, вы слышали об обучении с помощью кликера, также называемом обучением отметкам и наградам.Это ненужный трюк? Наоборот. Кликер (или маркер) — это инструмент, который может сделать тренировку с положительным подкреплением более эффективной. После того, как кликер неоднократно ассоциировался с угощением или наградой, он становится условным подкреплением. Узнайте, как дрессировка с помощью кликера может помочь вам лучше и эффективнее общаться с собакой во время тренировок.

Что такое обучение кликеру?

Тренировка с использованием кликера — это то же самое, что и тренировка с позитивным подкреплением, но с дополнительным преимуществом кликера.Щелчок — это просто небольшой механический шумоглушитель. Эти методы основаны на науке об обучении животных, которая гласит, что вознаграждаемое поведение с большей вероятностью будет повторяться в будущем. Поэтому вместо того, чтобы сосредотачиваться на том, что ваша собака делает неправильно, и воспринимать хорошее поведение как должное, дрессировка с помощью кликера меняет сценарий и концентрируется на том, что ваша собака делает правильно. Говоря собаке, что делать, а не чего не делать, вы можете невероятным образом повлиять на ее поведение.

Ценность кликера в том, что он сообщает вашей собаке, за какое поведение вы ее поощряете. Нажав в нужное время, вы можете «отметить» момент, когда ваша собака сделала то, что вы хотели. Таким образом, вместо того, чтобы угадывать, что вам понравилось, щелчок сообщает вашей собаке, что именно она сделала правильно. Например, если вы дрессируете собаку сидеть, вы щелкаете в тот момент, когда ее задница касается земли.

Что означает щелчок?

Щелчок — это просто способ отметить момент.В этом специфическом шуме нет ничего волшебного, за исключением того, что вы, вероятно, никогда не будете его окружать вне дрессировки. Следовательно, вы можете использовать что-нибудь в качестве маркера, если оно отличается от других способов общения с собакой. Например, вы можете щелкнуть пальцами, дать свисток или щелкнуть языком. Многие люди используют такие маркерные слова, как «Да» или «Хорошо». Для слабослышащей собаки вы можете легонько постучать по плечу.

Конечно, щелчок или другой маркер не имеет смысла до тех пор, пока он не будет соединен с наградой.Щелчок просто указывает на то, что награда уже в пути. Хотя съедобные угощения — лучший стимул для большинства собак, награда — это все, что ваша собака ценит. Так что, если ваш щенок предпочел бы работать на перетягивание каната, чем кусок курицы, сыграйте вместо этого. Важная часть — это время и последовательность. Щелчок должен означать правильный момент, и каждый щелчок должен сопровождаться вознаграждением.

Чем помогает обучение Clicker?

В дрессировке с положительным подкреплением собака награждается за желаемое поведение.Без использования кликера или другого маркера дрессировщику будет очевидно, что вознаграждается, но очевидно ли это собаке? Например, приучая собаку лежать, как вы даете понять, что награждаете ее животом на земле? Вы должны удостовериться, что награда дается, пока собака лежит, а не встает, чтобы ее получить. В противном случае собака может подумать, что награда — это то, что вы встали или подошли к вам. Это легко сделать с угощениями, но невозможно, если награда будет доставкой или буксиром.

А как насчет собак, которые выскакивают из-под пуха, как только касаются пола? Вы не сможете получить им награду достаточно быстро. Или как насчет более сложных форм поведения, подобных тем, которые выполняются на расстоянии? Как получить награду для собаки за то, что она прыгнула через обруч именно в тот момент, когда она прошла через обруч? Вот тут-то и проявляется сила щелчка или другого маркера. Щелчок отмечает момент, когда вы собираетесь наградить, а затем ликвидирует разрыв во времени до тех пор, пока награда не будет получена. Ваша собака точно знает, какое действие было правильным.

Но разве нельзя так же просто использовать похвалу? Вы могли бы, но это не так ясно. Вы все время общаетесь со своей собакой, используя похвалу. На самом деле, это прекрасная часть вознаграждения вашей собаки. Кроме того, в похвале нет ничего специфического для тренировочной ситуации, и вы бы не хотели, чтобы это было так. Стремление к своей собаке — это часть радости владения собакой. Использование кликера или другого маркера для тренировок предотвращает путаницу в отношении предстоящей награды.

Помимо ясности, собаки, дрессированные кликером, любят учиться.Они хотят тренироваться и много работать, чтобы заработать клик. С точки зрения вашей собаки, дрессировка и поощрение превращают обучение новому поведению в игру. Это также снимает нагрузку с тренера. Если вы ищете кликабельные моменты, вам нужно сосредоточиться на правильном выборе собаки, а не на ошибках. Как и любая форма тренировки с положительным подкреплением, тренировка с помощью кликера улучшает ваше общение, укрепляет вашу связь с собакой и делает обучение увлекательным.

Как вы используете обучение кликеру?

Чтобы использовать кликер или другой маркер, сначала нужно научить собаку, что означает маркер.Иногда это называется «загрузка кликера», когда вы связываете выбранный вами маркер с наградой. Так что жмите, то сразу лечите. Примерно после 10–20 повторений ваша собака поймет, что маркер предсказывает предстоящую награду. Теперь вы готовы применить кликер на практике.

Вы можете использовать свой маркер в обучении «приманка и вознаграждение», когда вы используете вознаграждение, чтобы соблазнить собаку к желаемому поведению. Но это также полезно для формирования поведения. Формирование включает в себя формирование сложного поведения с помощью маленьких шагов.Кликер также является отличным способом запечатлеть хорошее поведение. Так что, если вы видите, что ваша собака спокойно лежит на циновке, а не просит у стола, щелкните, а затем вознаградите за такое поведение. Или, если ваша собака ставит все четыре лапы на пол, когда звонит дверной звонок, щелкните в этот момент, прежде чем ваша собака сможет прыгнуть на гостей. И последнее, но не менее важное: тренировки с кликером — отличный способ научить трюкам.

В конце концов, когда ваша собака научится новому поведению, маркер вам больше не понадобится. В конце концов, это просто обучающий инструмент.Но всякий раз, когда вы хотите приманить, придать форму или запечатлеть какое-то поведение, кликер или другой маркер помогут вам четко общаться с собакой, так что желаемое поведение — это поведение, которое вы получите.

Долгосрочная тренировка с протоколом походки на основе интерфейса мозг-машина способствует частичному неврологическому восстановлению у пациентов с параличом нижних конечностей

Распределенное обучение с TensorFlow | TensorFlow Core

Обзор

tf.distribute.Strategy — это TensorFlow API для распределения обучения между несколькими графическими процессорами, несколькими компьютерами или TPU.Используя этот API, вы можете распространять существующие модели и обучающий код с минимальными изменениями кода.

tf.distribute.Strategy была разработана с учетом этих ключевых целей:

• Простота использования и поддержка нескольких сегментов пользователей, включая исследователей, инженеров машинного обучения и т. Д.
• Обеспечивает хорошую производительность прямо из коробки.
• Простое переключение между стратегиями.

Вы можете распределить обучение с помощью tf.distribute.Стратегия с высокоуровневым API, таким как Keras Model.fit , а также настраиваемыми циклами обучения (и, в общем, любыми вычислениями с использованием TensorFlow).

В TensorFlow 2.x вы можете быстро выполнять свои программы или в виде графика, используя функцию tf. . tf.distribute.Strategy намеревается поддерживать оба этих режима выполнения, но лучше всего работает с tf.function . Активный режим рекомендуется только для целей отладки и не поддерживается для tf.distribute.ТПУСтратегия . Хотя в этом руководстве основное внимание уделяется обучению, этот API также можно использовать для распределения оценок и прогнозов на различных платформах.

Вы можете использовать tf.distribute.Strategy с очень небольшими изменениями в вашем коде, потому что базовые компоненты TensorFlow были изменены, чтобы они учитывали стратегию. Сюда входят переменные, слои, модели, оптимизаторы, метрики, сводки и контрольные точки.

В этом руководстве вы узнаете о различных типах стратегий и о том, как их можно использовать в различных ситуациях.Чтобы узнать, как отлаживать проблемы с производительностью, ознакомьтесь с руководством по оптимизации производительности графического процессора TensorFlow.

Настроить TensorFlow

  импортировать тензорный поток как tf
  

Типы стратегий

tf.distribute.Strategy намеревается охватить ряд вариантов использования по разным направлениям.Некоторые из этих комбинаций в настоящее время поддерживаются, а другие будут добавлены в будущем. Вот некоторые из этих топоров:

• Синхронное и асинхронное обучение: Это два распространенных способа распределения обучения с параллелизмом данных. При синхронном обучении все рабочие обучаются синхронно на разных срезах входных данных и агрегируют градиенты на каждом этапе. При асинхронном обучении все рабочие независимо обучаются над входными данными и асинхронно обновляют переменные.Обычно обучение синхронизации поддерживается с помощью архитектуры all-reduce и async через серверную архитектуру параметров.
• Аппаратная платформа: Возможно, вы захотите масштабировать свое обучение на несколько графических процессоров на одном компьютере или на нескольких компьютерах в сети (с 0 или более графическими процессорами на каждом) или на облачных TPU.

Для поддержки этих вариантов использования в TensorFlow есть MirroredStrategy , TPUStrategy , MultiWorkerMirroredStrategy , ParameterServerStrategy , CentralStorageStrategy , а также другие доступные стратегии.В следующем разделе объясняется, какие из них поддерживаются в каких сценариях в TensorFlow. Вот краткий обзор:

MirroredStrategy

tf.distribute.MirroredStrategy поддерживает синхронное распределенное обучение на нескольких графических процессорах на одной машине. Он создает одну реплику на каждое устройство с графическим процессором. Каждая переменная в модели отражается во всех репликах. Вместе эти переменные образуют единую концептуальную переменную, которая называется MirroredVariable . Эти переменные синхронизируются друг с другом за счет применения идентичных обновлений.

Эффективные алгоритмы полного сокращения используются для передачи обновлений переменных между устройствами.All-reduce собирает тензоры на всех устройствах, складывая их, и делает их доступными на каждом устройстве. Это объединенный алгоритм, который очень эффективен и может значительно снизить накладные расходы на синхронизацию. В зависимости от типа связи, доступной между устройствами, существует множество доступных алгоритмов и реализаций all-reduce. По умолчанию он использует библиотеку коллективной коммуникации NVIDIA (NCCL) в качестве реализации полного сокращения. Вы можете выбрать один из нескольких других вариантов или написать свой собственный.

Вот простейший способ создания MirroredStrategy :

  mirrored_strategy = tf.distribute.MirroredStrategy ()
  

ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Использование MirroredStrategy с устройствами ('/ job & col; localhost / replica & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; GPU & двоеточие; 0',)
 

Это создаст экземпляр MirroredStrategy , который будет использовать все графические процессоры, видимые для TensorFlow и NCCL, в качестве обмена данными между устройствами.

Если вы хотите использовать только некоторые графические процессоры на вашем компьютере, вы можете сделать это следующим образом:

  mirrored_strategy = tf.distribute.MirroredStrategy (devices = ["/ gpu: 0", "/ gpu: 1"])
  

ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ & Colon; tensorflow & Colon; Некоторые запрошенные устройства в tf.distribute.Strategy не видны для TensorFlow & Colon; / job & двоеточие; localhost / replica & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; графический процессор & двоеточие; 0, / задание & двоеточие; localhost / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; графический процессор & двоеточие; 1
ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Использование MirroredStrategy с устройствами ('/ job & col; localhost / replica & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; графический процессор & двоеточие; 0', '/ задание & двоеточие; localhost / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; графический процессор & двоеточие; 1' )
 

Если вы хотите отменить обмен данными между устройствами, вы можете сделать это с помощью аргумента cross_device_ops , указав экземпляр tf.распространять.CrossDeviceOps . В настоящее время tf.distribute.HierarchicalCopyAllReduce и tf.distribute.ReductionToOneDevice — это два параметра, отличные от tf.distribute.NcclAllReduce , который используется по умолчанию.

  mirrored_strategy = tf.distribute.MirroredStrategy (
    cross_device_ops = tf.distribute.HierarchicalCopyAllReduce ())
  

ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Использование MirroredStrategy с устройствами ('/ job & col; localhost / replica & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; GPU & двоеточие; 0',)
 

TPUStrategy

тс.distribute.TPUStrategy позволяет запускать обучение TensorFlow на модулях обработки тензорных блоков (TPU). TPU — это специализированные ASIC от Google, предназначенные для значительного ускорения рабочих нагрузок машинного обучения. Они доступны в Google Colab, TPU Research Cloud и Cloud TPU.

С точки зрения архитектуры распределенного обучения TPUStrategy — это то же самое MirroredStrategy — он реализует синхронное распределенное обучение. TPU обеспечивают собственную реализацию эффективных операций полного сокращения и других коллективных операций на нескольких ядрах TPU, которые используются в TPUStrategy .

Вот как можно создать экземпляр TPUStrategy :

  cluster_resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver (
    tpu = tpu_address)
tf.config.experimental_connect_to_cluster (cluster_resolver)
tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system (cluster_resolver)
tpu_strategy = tf.distribute.TPUStrategy (cluster_resolver)
  

Экземпляр TPUClusterResolver помогает найти TPU.В Colab вам не нужно указывать для него какие-либо аргументы.

Если вы хотите использовать это для облачных TPU:

• Вы должны указать имя вашего ресурса TPU в аргументе tpu .
• Необходимо явно инициализировать систему TPU при запуске программы. Это необходимо до того, как TPU можно будет использовать для вычислений. Инициализация системы TPU также стирает память TPU, поэтому важно сначала выполнить этот шаг, чтобы избежать потери состояния.

MultiWorkerMirroredStrategy

tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy очень похож на MirroredStrategy . Он реализует синхронное распределенное обучение для нескольких рабочих, каждый из которых может иметь несколько графических процессоров. Подобно tf.distribute.MirroredStrategy , он создает копии всех переменных в модели на каждом устройстве для всех рабочих процессов.

Вот простейший способ создания MultiWorkerMirroredStrategy :

  стратегия = tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy ()
  

ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ & Colon; tensorflow & Colon; Коллективные операции не настраиваются при запуске программы. Некоторые функции производительности могут быть не включены.
ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; MultiWorkerMirroredStrategy с одним работником с local_devices = ('/ device & col; GPU & col; 0',), communication = CommunicationImplementation.AUTO
 

MultiWorkerMirroredStrategy имеет две реализации для обмена данными между устройствами. CommunicationImplementation.RING основан на RPC и поддерживает как процессоры, так и графические процессоры. CommunicationImplementation.NCCL использует NCCL и обеспечивает высокую производительность на графических процессорах, но не поддерживает процессоры. CollectiveCommunication.AUTO откладывает выбор на Tensorflow. Вы можете указать их следующим образом:

  communication_options = tf.distribute.experimental.CommunicationOptions (
    реализация = tf.distribute.experimental.CommunicationImplementation.NCCL)
стратегия = tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy (
    Communication_options = опции_связи)
  

ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ & Colon; tensorflow & Colon; Коллективные операции не настраиваются при запуске программы. Некоторые функции производительности могут быть не включены.
ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; MultiWorkerMirroredStrategy для одного работника с local_devices = ('/ device & Colon; GPU & Colon; 0',), communication = CommunicationImplementation.NCCL
 

Одним из ключевых отличий обучения с несколькими рабочими от обучения с несколькими графическими процессорами является настройка с несколькими рабочими.Переменная среды 'TF_CONFIG' — это стандартный способ в TensorFlow указать конфигурацию кластера для каждого рабочего, являющегося частью кластера. Дополнительные сведения см. В разделе о настройке TF_CONFIG этого документа.

Дополнительные сведения о MultiWorkerMirroredStrategy см. В следующих руководствах:

ParameterServerStrategy

Обучение сервера параметров — это распространенный метод параллельных данных для расширения обучения модели на нескольких машинах.Обучающий кластер сервера параметров состоит из рабочих и серверов параметров. Переменные создаются на серверах параметров, и они читаются и обновляются рабочими на каждом этапе. Ознакомьтесь с учебным пособием по серверу параметров для получения подробной информации.

В TensorFlow 2 для обучения сервера параметров используется архитектура на основе центрального координатора через класс tf.distribute.experimental.coordinator.ClusterCoordinator .

В этой реализации задачи worker и сервера параметров запускают tf.distribute.Server , которые слушают задачи от координатора. Координатор создает ресурсы, отправляет обучающие задания, записывает контрольные точки и устраняет сбои задач.

При программировании, выполняемом на координаторе, вы будете использовать объект ParameterServerStrategy для определения шага обучения и использовать ClusterCoordinator для отправки шагов обучения удаленным работникам. Вот самый простой способ их создания:

  стратегия = tf.distribute.экспериментальный.ParameterServerStrategy (
    tf.distribute.cluster_resolver.TFConfigClusterResolver (),
    раздел_переменной = раздел_переменной)
координатор = tf.distribute.experimental.coordinator.ClusterCoordinator (
    стратегия)
  

Чтобы узнать больше о ParameterServerStrategy , ознакомьтесь с обучением сервера параметров с помощью Keras Model.fit и учебным курсом по индивидуальному циклу обучения.

В TensorFlow 1 ParameterServerStrategy доступен только с оценщиком через символ tf.compat.v1.distribute.experimental.ParameterServerStrategy .

CentralStorageStrategy

tf.distribute.experimental.CentralStorageStrategy также выполняет синхронное обучение.Переменные не зеркалируются, вместо этого они размещаются на ЦП, а операции реплицируются на всех локальных графических процессорах. Если есть только один графический процессор, все переменные и операции будут размещены на этом графическом процессоре.

Создайте экземпляр CentralStorageStrategy , используя:

  central_storage_strategy = tf.distribute.experimental.CentralStorageStrategy ()
  

ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; ParameterServerStrategy (CentralStorageStrategy, если вы используете один компьютер) с compute_devices = ['/ job & col; localhost / replica & col; 0 / task & col; 0 / device & col; GPU & двоеточие; 0'], variable_device = '/ job & Colon; localhost / replica & двоеточие ; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; графический процессор & двоеточие; 0 '
 

Будет создан экземпляр CentralStorageStrategy , который будет использовать все видимые графические процессоры и ЦП.Обновление переменных на репликах будет агрегировано перед применением к переменным.

Другие стратегии

Помимо вышеперечисленных стратегий, есть еще две стратегии, которые могут быть полезны для создания прототипов и отладки при использовании tf.distribute API.

Стратегия по умолчанию

Стратегия по умолчанию — это стратегия распределения, которая присутствует, когда явная стратегия распределения не входит в область действия.Он реализует интерфейс tf.distribute.Strategy , но является сквозным и не обеспечивает фактического распределения. Например, Strategy.run (fn) просто вызовет fn . Код, написанный с использованием этой стратегии, должен вести себя точно так же, как код, написанный без какой-либо стратегии. Вы можете думать об этом как о «запретной» стратегии.

Стратегия по умолчанию — одноэлементная, и больше ее экземпляров создать нельзя. Его можно получить с помощью tf.distribute.get_strategy вне любой явной области действия стратегии (тот же API, который можно использовать для получения текущей стратегии внутри области явной стратегии).

  default_strategy = tf.distribute.get_strategy ()
  

Эта стратегия служит двум основным целям:

• Это позволяет безоговорочно писать код библиотеки, ориентированный на дистрибутив. Например, в tf.optimizer s вы можете использовать tf.distribute.get_strategy и использовать эту стратегию для уменьшения градиентов — он всегда будет возвращать объект стратегии, для которого вы можете вызвать Strategy.reduce API.

  # В оптимизаторе или коде другой библиотеки
# Получить текущую активную стратегию
стратегия = tf.distribute.get_strategy ()
strategy.reduce ("SUM", 1., axis = None) # уменьшает некоторые значения
  

1.0
 

• Подобно библиотечному коду, его можно использовать для написания программ конечных пользователей для работы со стратегией распределения и без нее, не требуя условной логики. Вот пример фрагмента кода, иллюстрирующий это:

  если tf.config.list_physical_devices ('GPU'):
  стратегия = tf.distribute.MirroredStrategy ()
else: # Использовать стратегию по умолчанию
  стратегия = tf.distribute.get_strategy ()

с помощью strategy.scope ():
  # Сделай что-нибудь интересное
  print (tf.Variable (1.))
  

ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Использование MirroredStrategy с устройствами ('/ job & col; localhost / replica & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; GPU & двоеточие; 0',)
Зеркальная переменная & двоеточие; {
  0 & двоеточие; 
}
 

OneDeviceStrategy

tf.distribute.OneDeviceStrategy — это стратегия размещения всех переменных и вычислений на одном указанном устройстве.

  strategy = tf.distribute.OneDeviceStrategy (device = "/ gpu: 0")
  

Эта стратегия отличается от стратегии по умолчанию во многих отношениях. В стратегии по умолчанию логика размещения переменных остается неизменной по сравнению с запуском TensorFlow без какой-либо стратегии распространения. Но при использовании OneDeviceStrategy все переменные, созданные в его области видимости, явно помещаются на указанное устройство. Более того, любые функции, вызываемые через OneDeviceStrategy.run также будет размещен на указанном устройстве.

Входные данные, распределяемые по этой стратегии, будут предварительно загружены на указанное устройство. В стратегии по умолчанию нет распределения входных данных.

Подобно стратегии по умолчанию, эту стратегию также можно использовать для тестирования вашего кода перед переключением на другие стратегии, которые фактически распространяются на несколько устройств / машин. Это будет задействовать механизм стратегии распространения несколько больше, чем стратегия по умолчанию, но не в полной мере, используя, например, MirroredStrategy или TPUStrategy .Если вам нужен код, который ведет себя так, как будто стратегии нет, используйте стратегию по умолчанию.

Итак, вы узнали о различных стратегиях и о том, как их реализовать. В следующих нескольких разделах показаны различные способы их использования для распределения тренировок.

Используйте tf.distribute.Strategy с Keras Model.fit

tf.distribute.Strategy интегрирован в tf.keras , который является реализацией TensorFlow спецификации Keras API. tf.keras — это высокоуровневый API для построения и обучения моделей. Благодаря интеграции в бэкэнд tf.keras вы можете легко распространять свои тренировки, написанные в среде обучения Keras, с помощью Model.fit.

Вот что вам нужно изменить в вашем коде:

1. Создайте экземпляр соответствующего tf.distribute.Strategy .
2. Переместите создание модели Keras, оптимизатора и метрик в strategy.scope .

Стратегии распространения TensorFlow поддерживают все типы моделей Keras — последовательные, функциональные и подклассы.

Вот фрагмент кода, чтобы сделать это для очень простой модели Keras с одним слоем Dense :

  mirrored_strategy = tf.distribute.MirroredStrategy ()

с mirrored_strategy.scope ():
  model = tf.keras.Sequential ([tf.keras.layers.Dense (1, input_shape = (1,))])

model.compile (потеря = 'mse', optimizer = 'sgd')
  

ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Использование MirroredStrategy с устройствами ('/ job & col; localhost / replica & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; GPU & двоеточие; 0',)
ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Сократить до / задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0, затем передать на ('/ задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0',) .ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Сократить до / задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0, затем передать на ('/ задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0',) .
ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Сократить до / задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0, затем передать на ('/ задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0',) .ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Сократить до / задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0, затем передать на ('/ задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0',) .
 

В этом примере используется MirroredStrategy , поэтому вы можете запустить его на машине с несколькими графическими процессорами. strategy.scope () указывает Keras, какую стратегию использовать для распределения обучения. Создание моделей / оптимизаторов / показателей внутри этой области позволяет создавать распределенные переменные вместо обычных переменных.После того, как это настроено, вы можете соответствовать своей модели, как обычно. MirroredStrategy заботится о воспроизведении обучения модели на доступных графических процессорах, агрегировании градиентов и многом другом.

  набор данных = tf.data.Dataset.from_tensors (([1.], [1.])). Repeat (100) .batch (10)
model.fit (набор данных, эпохи = 2)
model.evaluate (набор данных)
  

Эпоха 1/2
ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Сократить до / задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0, затем передать на ('/ задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0',) .ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Сократить до / задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0, затем передать на ('/ задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0',) .
2021-10-05 01 & двоеточие; 21 & двоеточие; 39.353158 & двоеточие; W tenorflow / core / grappler / optimizers / data / auto_shard.cc & двоеточие 695] Политика сегментирования AUTO будет применять политику сегментирования ДАННЫХ, поскольку она не смогла применить политику сегментирования ФАЙЛОВ по следующей причине & двоеточие; Обнаружен надежный исходный набор данных & col; имя и двоеточие; "TensorDataset / _2"
op & двоеточие; "TensorDataset"
ввод & двоеточие; "Заполнитель / _0"
ввод & двоеточие; "Заполнитель / _1"
attr {
  ключ и двоеточие; "Toutput_types"
  ценить {
    список {
      введите & двоеточие; DT_FLOAT
      введите & двоеточие; DT_FLOAT
    }
  }
}
attr {
  ключ и двоеточие; "output_shapes"
  ценить {
    список {
      форма {
        dim {
          размер и двоеточие; 1
        }
      }
      форма {
        dim {
          размер и двоеточие; 1
        }
      }
    }
  }
}
ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Сократить до / задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0, затем передать на ('/ задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0',) .ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Сократить до / задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0, затем передать на ('/ задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0',) .
10/10 [==============================] - 3 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 1,6898
ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Сократить до / задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0, затем передать на ('/ задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0',) .ИНФОРМАЦИЯ & двоеточие; тензорный поток & двоеточие; Сократить до / задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0, затем передать на ('/ задание & двоеточие; локальный хост / реплика & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; ЦП & двоеточие; 0',) .
Эпоха 2/2
10/10 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 0,7469
2021-10-05 01 & двоеточие; 21 & двоеточие; 42.157302 & двоеточие; W tenorflow / core / grappler / optimizers / data / auto_shard.cc & двоеточие 695] Политика сегментирования AUTO будет применять политику сегментирования ДАННЫХ, поскольку она не смогла применить политику сегментирования ФАЙЛОВ по следующей причине & двоеточие; Обнаружен надежный исходный набор данных & col; имя и двоеточие; "TensorDataset / _2"
op & двоеточие; "TensorDataset"
ввод & двоеточие; "Заполнитель / _0"
ввод & двоеточие; "Заполнитель / _1"
attr {
  ключ и двоеточие; "Toutput_types"
  ценить {
    список {
      введите & двоеточие; DT_FLOAT
      введите & двоеточие; DT_FLOAT
    }
  }
}
attr {
  ключ и двоеточие; "output_shapes"
  ценить {
    список {
      форма {
        dim {
          размер и двоеточие; 1
        }
      }
      форма {
        dim {
          размер и двоеточие; 1
        }
      }
    }
  }
}
10/10 [==============================] - 1 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 0.4638
0,4638328552246094
 

Здесь tf.data.Dataset обеспечивает ввод для обучения и оценки. Вы также можете использовать массивы NumPy:

  импортировать numpy как np

входы, цели = np.ones ((100, 1)), np.ones ((100, 1))
model.fit (входы, цели, эпохи = 2, batch_size = 10)
  

Эпоха 1/2
10/10 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 0,3301
Эпоха 2/2
10/10 [==============================] - 0 с 2 мс / шаг - потеря и двоеточие; 0,1459
2021-10-05 01 & двоеточие; 21 & двоеточие; 43.378501 & двоеточие; W tenorflow / core / grappler / optimizers / data / auto_shard.cc & двоеточие 695] Политика сегментирования AUTO будет применять политику сегментирования ДАННЫХ, поскольку она не смогла применить политику сегментирования ФАЙЛОВ по следующей причине & двоеточие; Не удалось найти источник, доступный для сегментирования, перешел к узлу, который не является набором данных & col; имя и двоеточие; "FlatMapDataset / _9"
op & двоеточие; "FlatMapDataset"
ввод & двоеточие; "PrefetchDataset / _8"
attr {
  ключ и двоеточие; "Таргументы"
  ценить {
    список {
    }
  }
}
attr {
  ключ и двоеточие; "е"
  ценить {
    func {
      имя и двоеточие; "__inference_Dataset_flat_map_slice_batch_indices_997"
    }
  }
}
attr {
  ключ и двоеточие; "output_shapes"
  ценить {
    список {
      форма {
        dim {
          размер и двоеточие; 10
        }
      }
    }
  }
}
attr {
  ключ и двоеточие; "output_types"
  ценить {
    список {
      введите & двоеточие; DT_INT64
    }
  }
}
.Рассмотрите возможность отключения автоматического сегментирования или переключения auto_shard_policy на DATA, чтобы сегментировать этот набор данных. Вы можете сделать это, создав новый объект `tf.data.Options ()` и затем установив `options.experimental_distribute.auto_shard_policy = AutoShardPolicy.DATA` перед применением объекта параметров к набору данных через` dataset.with_options (options) `.

 

В обоих случаях — с Dataset или NumPy — каждый пакет заданных входных данных делится поровну между несколькими репликами.Например, если вы используете MirroredStrategy с 2 графическими процессорами, каждый пакет размером 10 будет разделен между 2 графическими процессорами, и каждый получит 5 примеров ввода на каждом этапе. Каждая эпоха будет тренироваться быстрее по мере того, как вы добавляете больше графических процессоров. Как правило, вы хотите увеличивать размер пакета по мере добавления дополнительных ускорителей, чтобы эффективно использовать дополнительную вычислительную мощность. Вам также потребуется перенастроить скорость обучения в зависимости от модели. Вы можете использовать стратегию .num_replicas_in_sync , чтобы получить количество реплик.

  # Вычислить глобальный размер пакета, используя несколько реплик.
BATCH_SIZE_PER_REPLICA = 5
global_batch_size = (BATCH_SIZE_PER_REPLICA *
                     mirrored_strategy.num_replicas_in_sync)
набор данных = tf.data.Dataset.from_tensors (([1.], [1.])). repeat (100)
набор данных = набор данных.batch (global_batch_size)

LEARNING_RATES_BY_BATCH_SIZE = {5: 0,1, 10: 0,15}
learning_rate = LEARNING_RATES_BY_BATCH_SIZE [global_batch_size]
  

Что сейчас поддерживается?

Примеры и учебные пособия

Вот список руководств и примеров, которые иллюстрируют вышеуказанную сквозную интеграцию с Keras Model.fit :

1. Учебное пособие: Обучение с использованием модели Model.fit и MirroredStrategy .
2. Учебное пособие: Обучение с моделью .подходят и MultiWorkerMirroredStrategy .
Руководство
3. : содержит пример использования Model.fit и TPUStrategy .
Учебное пособие по
4. : Обучение параметрическому серверу с использованием Model.fit и ParameterServerStrategy .
5. Учебное пособие: Тонкая настройка BERT для многих задач из теста GLUE с Model.fit и TPUStrategy .
6. Репозиторий TensorFlow Model Garden, содержащий коллекции современных моделей, реализованных с использованием различных стратегий.

Используйте tf.distribute.Strategy с настраиваемыми циклами обучения

Как показано выше, использование tf.distribute.Strategy с Keras Model.fit требует изменения только пары строк кода. Приложив немного больше усилий, вы также можете использовать tf.distribute.Strategy с настраиваемыми циклами обучения.

Если вам нужна большая гибкость и контроль над циклами обучения, чем это возможно с помощью Estimator или Keras, вы можете написать собственные циклы обучения.Например, при использовании GAN вы можете захотеть выполнять разное количество шагов генератора или дискриминатора в каждом раунде. Точно так же высокоуровневые структуры не очень подходят для обучения обучению с подкреплением.

Классы tf.distribute.Strategy предоставляют основной набор методов для поддержки пользовательских циклов обучения. Их использование может потребовать незначительной реструктуризации кода на начальном этапе, но как только это будет сделано, вы сможете переключаться между графическими процессорами, TPU и несколькими машинами, просто изменив экземпляр стратегии.

Ниже приведен краткий фрагмент, иллюстрирующий этот вариант использования для простого обучающего примера с использованием той же модели Keras, что и раньше.

Сначала создайте модель и оптимизатор внутри области действия стратегии. Это гарантирует, что любые переменные, созданные с помощью модели и оптимизатора, являются зеркальными переменными.

  с mirrored_strategy.scope ():
  model = tf.keras.Sequential ([tf.keras.layers.Dense (1, input_shape = (1,))])
  optimizer = tf.keras.optimizers.SGD ()
  

Затем создайте входной набор данных и вызовите tf.distribute.Strategy.experimental_distribute_dataset для распределения набора данных на основе стратегии.

  набор данных = tf.data.Dataset.from_tensors (([1.], [1.])). Repeat (100) .batch (
    global_batch_size)
dist_dataset = mirrored_strategy.experimental_distribute_dataset (набор данных)
  

2021-10-05 01 & двоеточие; 21 & двоеточие; 43.580360 & двоеточие; W tenorflow / core / grappler / optimizers / data / auto_shard.cc & двоеточие 695] Политика сегментирования AUTO будет применять политику сегментирования ДАННЫХ, поскольку она не смогла применить политику сегментирования ФАЙЛОВ по следующей причине & двоеточие; Обнаружен надежный исходный набор данных & col; имя и двоеточие; "TensorDataset / _2"
op & двоеточие; "TensorDataset"
ввод & двоеточие; "Заполнитель / _0"
ввод & двоеточие; "Заполнитель / _1"
attr {
  ключ и двоеточие; "Toutput_types"
  ценить {
    список {
      введите & двоеточие; DT_FLOAT
      введите & двоеточие; DT_FLOAT
    }
  }
}
attr {
  ключ и двоеточие; "output_shapes"
  ценить {
    список {
      форма {
        dim {
          размер и двоеточие; 1
        }
      }
      форма {
        dim {
          размер и двоеточие; 1
        }
      }
    }
  }
}
 

Затем определите один шаг обучения.Используйте tf.GradientTape для вычисления градиентов и оптимизатора для применения этих градиентов для обновления переменных вашей модели. Чтобы распространить этот шаг обучения, поместите его в функцию train_step и передайте в tf.distribute.Strategy.run вместе с входными данными набора данных, которые вы получили из созданного ранее dist_dataset :

  loss_object = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy (
  from_logits = Верно,
  сокращение = tf.keras.losses.Reduction.NONE)

def compute_loss (метки, прогнозы):
  per_example_loss = loss_object (метки, прогнозы)
  вернуть tf.nn.compute_average_loss (per_example_loss, global_batch_size = global_batch_size)

def train_step (входы):
  особенности, метки = входы

  с tf.GradientTape () в качестве ленты:
    прогнозы = модель (особенности, обучение = правда)
    loss = compute_loss (метки, прогнозы)

  градиенты = tape.gradient (потеря, model.trainable_variables)
  optimizer.apply_gradients (zip (градиенты, model.trainable_variables))
  обратные потери

@ tf.function
def distribution_train_step (dist_inputs):
  per_replica_losses = зеркальная_стратегия.запустить (train_step, args = (dist_inputs,))
  вернуть mirrored_strategy.reduce (tf.distribute.ReduceOp.SUM, per_replica_losses,
                         ось = Нет)
  

Еще несколько моментов, которые следует отметить в приведенном выше коде:

1. Вы использовали tf.nn.compute_average_loss для расчета потерь. tf.nn.compute_average_loss суммирует потери для каждого примера и делит сумму на global_batch_size . Это важно, потому что позже, после вычисления градиентов для каждой реплики, они агрегируются по репликам, суммируя их .
2. Вы также использовали tf.distribute.Strategy.reduce API для агрегирования результатов, возвращаемых tf.distribute.Strategy.run . tf.distribute.Strategy.run возвращает результаты из каждой локальной реплики в стратегии, и есть несколько способов получить этот результат. Вы можете на уменьшить их , чтобы получить агрегированное значение. Вы также можете выполнить tf.distribute.Strategy.experimental_local_results , чтобы получить список значений, содержащихся в результате, по одному на локальную реплику.
3. Когда вы вызываете apply_gradients в рамках стратегии распределения, его поведение изменяется. В частности, перед применением градиентов к каждому параллельному экземпляру во время синхронного обучения он выполняет суммирование всех реплик градиентов.

Наконец, как только вы определили шаг обучения, вы можете перебрать dist_dataset и запустить обучение в цикле:

  для dist_inputs в dist_dataset:
  печать (Dist_train_step (dist_inputs))
  

tf.Тензор (1.2627472, shape = (), dtype = float32)
tf.Tensor (1.2524828, shape = (), dtype = float32)
tf.Tensor (1.2423018, shape = (), dtype = float32)
tf.Tensor (1.2322043, shape = (), dtype = float32)
tf.Tensor (1.2221898, shape = (), dtype = float32)
tf.Tensor (1.2122582, shape = (), dtype = float32)
tf.Tensor (1.2024096, shape = (), dtype = float32)
tf.Tensor (1.1926432, shape = (), dtype = float32)
tf.Tensor (1.1829592, shape = (), dtype = float32)
tf.Tensor (1.1733572, shape = (), dtype = float32)
tf.Tensor (1.1638371, shape = (), dtype = float32)
tf.Тензор (1.1543984, shape = (), dtype = float32)
tf.Tensor (1.145041, shape = (), dtype = float32)
tf.Tensor (1.1357645, shape = (), dtype = float32)
tf.Tensor (1.1265687, shape = (), dtype = float32)
tf.Tensor (1.117453, shape = (), dtype = float32)
tf.Tensor (1.1084174, shape = (), dtype = float32)
tf.Tensor (1.0994614, shape = (), dtype = float32)
tf.Tensor (1.06, shape = (), dtype = float32)
tf.Tensor (1.0817871, shape = (), dtype = float32)
 

В приведенном выше примере вы перебирали dist_dataset , чтобы предоставить входные данные для вашего обучения.Вам также предоставляется tf.distribute.Strategy.make_experimental_numpy_dataset для поддержки входных данных NumPy. Вы можете использовать этот API для создания набора данных перед вызовом tf.distribute.Strategy.experimental_distribute_dataset .

Другой способ перебора данных - явное использование итераторов. Вы можете сделать это, если хотите выполнить заданное количество шагов, а не повторять весь набор данных. Вышеупомянутая итерация теперь будет изменена, чтобы сначала создать итератор, а затем явно вызвать на нем , затем для получения входных данных.

  итератор = iter (dist_dataset)
для _ в диапазоне (10):
  печать (распределенный_поезд_шаг (следующий (итератор)))
  

tf.Tensor (1.0730679, shape = (), dtype = float32)
tf.Tensor (1.0644273, shape = (), dtype = float32)
tf.Tensor (1.0558642, shape = (), dtype = float32)
tf.Tensor (1.0473784, shape = (), dtype = float32)
tf.Tensor (1.03897, shape = (), dtype = float32)
tf.Tensor (1.0306381, shape = (), dtype = float32)
tf.Tensor (1.0223824, shape = (), dtype = float32)
tf.Tensor (1.0142026, shape = (), dtype = float32)
tf.Тензор (1.0060982, shape = (), dtype = float32)
tf.Tensor (0.99806863, shape = (), dtype = float32)
 

Это самый простой случай использования tf.distribute.Strategy API для распределения пользовательских циклов обучения.

Что сейчас поддерживается?

Примеры и учебные пособия

Вот несколько примеров использования стратегий распределения с пользовательскими циклами обучения:

1. Учебное пособие: обучение с помощью настраиваемого цикла обучения и MirroredStrategy .
Учебное пособие
2. : Обучение с помощью настраиваемого цикла обучения и MultiWorkerMirroredStrategy .
Руководство
3. : содержит пример настраиваемого цикла обучения с TPUStrategy .
Учебное пособие
4. : Обучение параметрическому серверу с помощью настраиваемого цикла обучения и ParameterServerStrategy .
5. Репозиторий TensorFlow Model Garden, содержащий коллекции современных моделей, реализованных с использованием различных стратегий.

Другие темы

В этом разделе рассматриваются некоторые темы, относящиеся к нескольким вариантам использования.

Настройка переменной окружения TF_CONFIG

Для обучения нескольких сотрудников, как упоминалось ранее, вам необходимо настроить переменную среды 'TF_CONFIG' для каждого двоичного файла, запущенного в вашем кластере. Переменная среды 'TF_CONFIG' представляет собой строку JSON, которая определяет, какие задачи составляют кластер, их адреса и роль каждой задачи в кластере. Репо tensorflow / экосистема предоставляет шаблон Kubernetes, который настраивает 'TF_CONFIG' для ваших учебных задач.

В 'TF_CONFIG' есть два компонента: кластер и задача.

• Кластер предоставляет информацию об обучающем кластере, который представляет собой диктатор, состоящий из различных типов заданий, таких как рабочие. В обучении с несколькими работниками обычно есть один работник, который берет на себя немного больше ответственности, например, сохранение контрольной точки и написание сводного файла для TensorBoard в дополнение к тому, что делает обычный работник. Такого рабочего называют «главным», и обычно главным рабочим назначается рабочий с индексом 0 (на самом деле так тс.distribute.Strategy ).
• Задача, с другой стороны, предоставляет информацию о текущей задаче. Первый кластер компонентов одинаков для всех рабочих процессов, а задача второго компонента отличается для каждого рабочего и определяет тип и индекс этого рабочего.

Один из примеров 'TF_CONFIG' :

  os.environ ["TF_CONFIG"] = json.dumps ({
    "cluster": {
        «рабочий»: [«хост1: порт», «хост2: порт», «хост3: порт»],
        «пс»: [«хост4: порт», «хост5: порт»]
    },
   "task": {"type": "worker", "index": 1}
})
  

Этот 'TF_CONFIG' указывает, что есть три рабочих процесса и две задачи «ps» в «кластере» вместе с их хостами и портами.Часть «задача» определяет роль текущей задачи в «кластере» - рабочий 1 (второй работник). Допустимые роли в кластере: «главный» , «рабочий» , «пс» и «оценщик» . Не должно быть задания "ps" , за исключением случая использования tf.distribute.experimental.ParameterServerStrategy .

Что дальше?

tf.distribute.Strategy активно разрабатывается.Попробуйте и поделитесь своим мнением с помощью GitHub issues.

Как начать Тренировки с Power

Тренировки с измерителем мощности - это лучший способ получить максимальную отдачу как от времени, так и от усилий. В отличие от тренировок, основанных на частоте сердечных сокращений, мощность позволяет нам измерять мышечную нагрузку, а не только аэробную нагрузку. Подход к тренировкам, основанный на показателях, который обеспечивает сила, неоценим в помощи спортсменам в достижении их целей, но на чем нам нужно сосредоточиться и как расшифровать всю доступную информацию, когда кто-то хочет начать тренировку с силой?

Есть несколько ключевых моментов, на которые мы можем направить наше внимание, чтобы начать понимать информацию, генерируемую нашими измерителями мощности, и как лучше всего использовать ее для информирования о решениях, которые мы принимаем в отношении назначения тренировок.

Что такое порог?

Чтобы понять и применить показатели мощности к нашему обучению, нам сначала нужно понять основу, на которой все построено: порог. Порог - это просто максимальная мощность (мощность), которую вы можете поддерживать, пока ваше тело может удалять молочную кислоту, вырабатываемую вашими работающими мышцами.

Это также момент, когда ваше тело начинает задействовать большее количество быстро сокращающихся мышечных волокон. Продолжительная работа сверх вашего порога вызывает знакомый «ожог» в ногах в результате накопления молочной кислоты.Спортсмены могут увеличить способность организма к очищению от молочной кислоты, потратив значительное время на тренировки в определенных диапазонах ниже и прямо на пороге.

Время в этих диапазонах также тренирует организм замедлять скорость использования углеводов. Как только вы поймете концепцию порога, мы сможем сделать еще один шаг с FTP (функциональная пороговая мощность). FTP - это стержень силовых тренировок и ключ к их правильному выполнению.

Настройка и обслуживание FTP

К настоящему времени вы, несомненно, по крайней мере знакомы с FTP, как он влияет на ваш подход к тренировкам и общую производительность на велосипеде.Однако знание того, что создает сильный и точный FTP, как его установить и как поддерживать, имеет жизненно важное значение для поддержания правильности тренировок.

Настройка FTP или, скорее, выполнение усилий, которые принесут желаемые результаты, требует некоторой практики и ноу-хау. С такими инструментами, как TrainingPeaks и WKO4, мы можем понимать и анализировать показатели мощности более точно и последовательно, чем когда-либо прежде.

Итак, как узнать, что такое ваш FTP? С помощью инструментов, которые у нас есть сегодня, есть несколько вещей, которые вы захотите сделать и на которые обратите внимание, чтобы убедиться, что ваш FTP точен.Первым шагом является достижение порогового уровня усилий в обучении. «Полевые испытания» - это проверенный и верный метод, и обычно это первый шаг в настройке FTP. Для проведения полевых испытаний используйте следующий протокол.

Разминка

• 20 минут в темпе на выносливость
• 3 упражнения на высокую частоту вращения педалей по 1 мин при 100 об / мин с 1 мин перерывом между каждыми
• 5 минут в темпе на выносливость

Основной комплект

• 5 минут изо всех сил.
• 10 минут в темпе на выносливость
• 20 минут изо всех сил

Охлаждение

После того, как вы выполнили тест FTP, загрузите свои данные и проанализируйте свою производительность.Чтобы рассчитать свой FTP, потребуется 95 процентов ваших 20-минутных усилий. Это будет хорошим приближением к вашему порогу лактата и надежным исходным значением для вашей тренировки. Однако, хотя полевой тест является сильным индикатором FTP и отличным местом для начала, физиологическая адаптация и производительность более тонкие, чем простой 20-минутный тест.

Кривая длительности мощности

WKO4 делает шаг вперед, предлагая концепцию моделирования FTP (mFTP), которая отображает ваши характеристики в виде кривой и генерирует mFTP на основе исторических данных.Поскольку сила каждого - не обязательно 20-минутный TT, кривая PD может быть хорошим способом понять, где вы сильнее всего, и на каких усилиях вам, возможно, потребуется сосредоточиться, чтобы вызвать критическую адаптацию.

Если вы используете mFTP и кривую частичного разряда, лучше всего выполнять всесторонние усилия различной продолжительности от 30 секунд до одного часа, чтобы получить максимальную отдачу от «кривой». При установлении любого показателя, основанного на мощности, важность достоверных и точных данных невозможно переоценить. Скачки мощности и неточные данные могут резко исказить результаты тестирования и даже привести к неточному FTP или другим показателям мощности.Независимо от того, используете ли вы полевой тест, кривую частичного разряда или их комбинацию, вам нужно будет выполнять измерения уровня FTP четыре-шесть раз в год, чтобы ваш FTP был настроен правильно в ключевые моменты сезона. Именно такие инструменты делают мощные тренировки такими проницательными!

Установление зон силы

Теперь, когда вы определили свой FTP и поняли, что вам нужно для поддержания точного порога, вы можете рассчитать свои тренировочные зоны. Силовые тренировочные зоны - это то, что вы будете использовать на каждой тренировке и каждой поездке, чтобы определить, насколько интенсивной была поездка и была ли достигнута запланированная цель поездки или тренировки.Зоны позволяют вам установить соответствующую интенсивность, чтобы вызвать адаптацию, необходимую для аэробного, метаболического и мышечного развития. Зоны мощности также подчеркивают важность точного и актуального FTP. Спортсменам доступны несколько различных структур зон, но в конечном итоге, чем более детально и точно зоны отражают вашу физиологию, тем лучше. Ниже приведен пример формата семи зон, который можно использовать:

Зона 1 Активное восстановление (AR) = <55% от FTP

Зона 2 Долговечность = 56% -75% от FTP

Темп зоны 3 = 76% -90% от FTP

Порог лактата для зоны 4 = 91% -105% от FTP

Зона 5 VO2max = 106% -120% от FTP

Зона 6 Анаэробная емкость (AC) = 121% -150% от FTP

Зона 7 Нервно-мышечная мощность (NP) = максимальная мощность

Если вы используете WKO4, вы также можете использовать Dr.Индивидуальные уровни мощности Энди Коггана, которые позволяют применять еще более детальный подход к назначению тренировок и анализу езды.

Обучение с Power

Причина, по которой вы приобрели измеритель мощности, - это улучшить ваши тренировки и улучшить физическую форму. Итак, как вы относитесь к силовым тренировкам? Варианты тренировок, которые можно выполнять, бесконечны, но есть несколько ключевых областей, на которых вы можете сосредоточиться, чтобы вызвать максимальную реакцию.

Sweet Spot

Эти усилия выполняются на 88–94 процентах вашего FTP и являются отличным способом укрепить и построить ваш FTP.Обычно они проводятся в начале сезона или в середине сезона, чтобы перейти к приоритетным гонкам. Продолжительность интервалов зоны наилучшего восприятия может варьироваться в зависимости от спортсмена, но цель должна заключаться в увеличении продолжительности и количества интервалов в течение сезона.

Пороговый уровень

Пороговые тренировки предназначены для непосредственного улучшения вашего FTP и должны выполняться при 96-105 процентах вашего FTP. Это должно довести вас до вашего предела. Как и в случае интервалов зоны наилучшего восприятия, цель состоит в том, чтобы увеличить продолжительность времени, которое вы можете проводить на этом уровне.Обычно эти специфические для FTP усилия основываются на времени, которое вы потратили на тренировку в зоне наилучшего восприятия.

Темп устойчивого состояния