Tensorflow的一个特色就是分布式计算。分布式Tensorflow是由高性能的gRPC框架作为底层技术来支持 ...
简介 Tensorflow API提供了Cluster Server以及Supervisor来支持模型的分布式训练。 关于Tensorflow的分布式训练介绍可以参考Distributed Tensorflow。简单的概括说明如下: Tensorflow分布式Cluster由多个Task组成,每个Task对应一个tf.train.Server实例,作为Cluster的一个单独节点 多个相同作用的T ...
2016-10-27 19:57 30 15831 推荐指数:
Tensorflow的一个特色就是分布式计算。分布式Tensorflow是由高性能的gRPC框架作为底层技术来支持 ...
分布式TensorFlow由高性能gRPC库底层技术支持。Martin Abadi、Ashish Agarwal、Paul Barham论文《TensorFlow:Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems ...
当我们在大型的数据集上面进行深度学习的训练时,往往需要大量的运行资源,而且还要花费大量时间才能完成训练。 1.分布式TensorFlow的角色与原理 在分布式的TensorFlow中的角色分配如下: PS:作为分布式训练的服务端,等待各个终端(supervisors)来连接。 worker ...
此wiki主要介绍分布式环境使用的一些条件,一直所要注意的内容; 确保在此之前阅读过TensorFlow for distributed 1.集群描述 当前tensorflow 的版本(0.8.0),并没有提供统一的资源管理器,所以若要启动处理节点需要手动完成,并且要每个节点一份 ...
大数据时代,基于单机的建模很难满足企业不断增长的数据量级的需求,开发者需要使用分布式的开发方式,在集群上进行建模。而单机和分布式的开发代码有一定的区别,本文就将为开发者们介绍,基于TensorFlow进行分布式开发的两种方式,帮助开发者在实践的过程中,更好地选择模块的开发方向 ...
1、知识点 2、代码 3、分布式架构图 ...
本节中的代码大量使用『TensorFlow』分布式训练_其一_逻辑梳理中介绍的概念,是成熟的多机分布式训练样例 一、基本概念 Cluster、Job、task概念:三者可以简单的看成是层次关系,task可以看成每台机器上的一个进程,多个task组成job;job又有:ps、worker两种 ...
[源码解析] TensorFlow 之 分布式变量 目录 [源码解析] TensorFlow 之 分布式变量 1. MirroredVariable 1.1 定义 1.2 相关类 ...