TensorFlow-谷歌深度学习库 体验一二三
一个TensorFlow的运算可以看作是一个数据流图。 一个图呢则由一组操作和数据集组成。 操作（operation）代表运算单元 数据（tensor） 代表在各运算单元流动的数据单元 要想使用一个数据流图，必须把它注册为默认的图。 注意：图这个class并不是线程安全 ...
原文：tensorFlow-深度学习训练并行模式
.简介 TensorFlow可以很容易地利用单个GPU加速深度学习模型的训练过程，但要利用更多的GPU或者机器，需要了解如何并行化训练深度学习模型。常用的并行化深度学习模型训练方式有两种，同步模式和异步模式。 .两种模式的区别 为帮助读者理解这两种训练模式，首先简单回顾一下如何训练深度学习模型。下图展示了深度学习模型的训练流程图。深度学习模型的训练是一个迭代的过程。在每一轮迭代中，前向传播算法会 ...
2019-06-30 22:58 0 863 推荐指数：
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自己的电脑跑cnn, rnn太慢？ 还在为自己电脑没有好的gpu而苦恼？ 程序一跑一俩天连睡觉也要开着电脑训练？ 如果你有这些烦恼何不考虑考虑使用谷歌的云平台呢？注册之后即送300美元噢～下面我就来介绍一下谷歌云平台的使用。 1 配置谷歌云平台项目（GCP Project) https ...
【TF-2-5】Tensorflow-分布式训练
目录 简介 构建步骤 实现方式 Demo演示 一、简介 1) 使用单台机器或者单个GPU/CPU来进行模型训练，训练速度会受资源的影响，因为毕竟单个的设备的计算能力和存储能力具有一定的上限的，针对这个问题，TensorFlow支持分布式模型运算，支持多机器 ...
tensorflow 13：多gpu 并行训练
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建议比对『MXNet』第七弹_多GPU并行程序设计 一、tensorflow GPU设置 GPU指定占用 gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7) sess = tf.Session(config ...