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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

转：http://www.testclass.net/locust/distributed/ 参考：官方文档 分布式运行Locust 一旦单台机器不够模拟足够多的用户时，Locust支持运行在多台机器中进行压力测试。 为了实现这个，你应该在 master 模式中使用--master标记 ...

让TensorFlow飞一会儿 面对大型的深度神经网络训练工程，训练的时间非常重要。训练的时间长短依赖于计算处理器也就是GPU，然而单个GPU的计算能力有限，利用多个GPU进行分布式部署，同时完成一个训练任务是一个很好的办法。对于caffe来说，由于NCCL的存在，可以直接在slover ...

让TensorFlow们飞一会儿 前一篇文章说过了TensorFlow单机多卡情况下的分布式部署，毕竟，一台机器势单力薄，想叫兄弟们一起来算神经网络怎么办？我们这次来介绍一下多机多卡的分布式部署。 其实多机多卡分布式部署在我看来相较于单机多卡分布式更容易一些，因为一台机器下需要考虑 ...