LayoutMap API
LayoutMap 类
keras.distribution.LayoutMap(device_mesh)
一个类似字典的对象，用于将字符串映射到 TensorLayout 实例。
LayoutMap 使用字符串作为键，TensorLayout 作为值。它与普通的 Python 字典之间存在行为差异。在检索值时，字符串键将被视为正则表达式。有关更多详细信息，请参阅 get 的文档字符串。
以下是一个使用示例。您可以定义 TensorLayout 的命名方案，然后检索相应的 TensorLayout 实例。
在正常情况下，查询的键通常是 variable.path，它是变量的标识符。
作为快捷方式，在插入值时也允许使用轴名称的元组或列表，并将转换为 TensorLayout。
layout_map = LayoutMap(device_mesh)
layout_map['dense.*kernel'] = (None, 'model')
layout_map['dense.*bias'] = ('model',)
layout_map['conv2d.*kernel'] = (None, None, None, 'model')
layout_map['conv2d.*bias'] = ('model',)
layout_1 = layout_map['dense_1.kernel'] # layout_1 == layout_2d
layout_2 = layout_map['dense_1.bias'] # layout_2 == layout_1d
layout_3 = layout_map['dense_2.kernel'] # layout_3 == layout_2d
layout_4 = layout_map['dense_2.bias'] # layout_4 == layout_1d
layout_5 = layout_map['my_model/conv2d_123/kernel'] # layout_5 == layout_4d
layout_6 = layout_map['my_model/conv2d_123/bias'] # layout_6 == layout_1d
layout_7 = layout_map['my_model/conv3d_1/kernel'] # layout_7 == None
layout_8 = layout_map['my_model/conv3d_1/bias'] # layout_8 == None
参数
- device_mesh:
keras.distribution.DeviceMesh实例。
DeviceMesh 类
keras.distribution.DeviceMesh(shape, axis_names, devices=None)
用于分布式计算的计算设备集群。
此 API 与 jax.sharding.Mesh 和 tf.dtensor.Mesh 保持一致，它们表示全局上下文中的计算设备。
有关更多详细信息，请参阅 jax.sharding.Mesh 和 tf.dtensor.Mesh。
参数
- shape: 整数元组或列表。整个
DeviceMesh的形状，例如，对于仅数据并行的分布，(8,)，或者对于模型+数据并行的分布，(4, 2)。 - axis_names: 字符串列表。
DeviceMesh中每个轴的逻辑名称。axis_names的长度应与shape的秩匹配。在分布数据和变量时，axis_names将用于匹配/创建TensorLayout。 - devices: 可选的设备列表。默认为
keras.distribution.list_devices()从本地获取的所有可用设备。
TensorLayout 类
keras.distribution.TensorLayout(axes, device_mesh=None)
应用于张量的布局。
此 API 与 jax.sharding.NamedSharding 和 tf.dtensor.Layout 保持一致。
有关更多详细信息，请参阅 jax.sharding.NamedSharding 和 tf.dtensor.Layout。
参数
- axes: 字符串元组，应映射到
DeviceMesh中的axis_names。对于不需要任何分区的任何维度，可以使用None作为占位符。 - device_mesh: 可选的
DeviceMesh，用于创建布局。在指定网格之前，张量到物理设备的实际映射是未知的。
distribute_tensor 函数
keras.distribution.distribute_tensor(tensor, layout)
在 jit 函数执行中更改张量值的布局。
参数
- tensor: 要更改布局的张量。
- layout: 要应用于值的
TensorLayout。
返回值
具有指定张量布局的新值。