分布式学习记录，第二天
在分布式学习的第二天，我们将进一步深入探讨分布式学习的各个方面，包括算法、架构和实际应用。
一、分布式学习算法
分布式学习算法主要分为两大类：参数服务器架构和基于计算图的架构。参数服务器架构将模型参数存储在中央服务器上，而基于计算图的架构则将模型表示为计算图，并在分布式系统中执行。
- 参数服务器架构：这类架构的代表是Google的TensorFlow Federated（TFF）。TFF允许在本地设备上进行模型训练，并将参数发送到中央服务器进行聚合。这种架构适用于数据隐私要求高、设备计算能力有限的情况。
代码示例：
python
import tensorflow_federated as tff
# 定义客户端集合
clients = ...
# 定义联邦学习算法
algorithm = tff.learning.build_federated_averaging_process(
model_fn, client_ids=clients, num_rounds=100,
server_optimizer_fn=lambda: tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.02),
client_optimizer_fn=lambda: tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.02),
experimental_use_pmap=True)
# 开始训练
state = algorithm.initialize()
for _ in range(num_rounds):
state, metrics = algorithm.next(state, data)- 基于计算图的架构：这类架构的代表是DeepMind的JAX。JAX将模型表示为计算图，并使用XLA编译器将计算图编译为高效的GPU代码。这种架构适用于需要高效执行的计算密集型任务。
代码示例：
python
import jax.numpy as jnp
from jax import jit, vmap
import optax
# 定义模型函数
@jit
def model_fn(params, x):
logits = jnp.dot(x, params)
return logits
# 定义优化器函数
optimizer = optax.adam(learning_rate=0.1)
# 定义训练函数
@jit
def train_step(data, model_params, optimizer):
predictions = model_fn(model_params, data['x'])
loss = -jnp.mean(jnp.log(jnp.softmax(predictions, axis=-1)))
grads = jax.grad(loss)
grads = vmap(grads, in_axes=(None, 0))
grads = jax.tree_flatten(grads)[0]
updates = optimizer.update(grads)
model_params = model_params + updates
return model_params, loss.item()