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 ...

参考 https://hackernoon.com/creating-insanely-fast-image-classifiers-with-mobilenet-in-tensorflow-f030ce0a2991 https://github.com/tensorflow ...

1，PS-worker架构 将模型维护和训练计算解耦合，将模型训练分为两个作业（job）： 模型相关作业，模型参数存储、分发、汇总、更新，有由PS执行 训练相关作业，包含推理计算、梯度计算（正向/反向传播），由worker执行 该架构下，所有的woker共享PS上的参数，并按 ...

级联分类器训练 adaboost分类器由级联分类器构成，"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中，被检窗口依次通过每一级分类器，这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了，全部通过每一级分类器检测的区域即为目标区域。 分类器训练完以后，就可以应用于输入图像中 ...

分布式训练 深度学习中，越来越多的场景需要分布式训练。由于分布式系统面临单机单卡所没有的分布式任务调度、复杂的资源并行等问题，因此，通常情况下，分布式训练对用户有一定的技术门槛。 在 OneFlow 中，通过顶层设计与工程创新，做到了 分布式最易用，用户不需要特别改动网络结构和业务逻辑代码 ...

本文目的 在介绍estimator分布式的时候，官方文档由于版本更新导致与接口不一致。具体是：在estimator分布式当中，使用dataset作为数据输入，在1.12版本中，数据训练只是dataset的数据，就是所有设备加起来，跑一遍数据。 而在2.0版本中，训练数据是dataset ...

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 ...

[翻译] 使用 TensorFlow 进行分布式训练 目录 [翻译] 使用 TensorFlow 进行分布式训练 0x00 摘要 1. 概述 2. 策略类型 2.1 MirroredStrategy ...