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 ...

... 3 分布式部署给开发带来的问题... 4 模块间的相互调用... 4 统一会话管理... 6 ...

一：分布式架构和部署 1：如何进行分布式部署2：系统拆分后，模块之间如何相互调用3：如何进行统一的会话(Session)管理4：如何实现单点登录5：如何保证一致性更新6：如何规划和处理分布式事务7：如何对重要服务实现HA二：高并发和Web层的性能优化1：高并发的处理2：Nginx的优化 ...

一：分布式架构和部署 1：如何进行分布式部署2：系统拆分后，模块之间如何相互调用3：如何进行统一的会话(Session)管理4：如何实现单点登录5：如何保证一致性更新6：如何规划和处理分布式事务7：如何对重要服务实现HA二：高并发和Web层的性能优化1：高并发的处理2：Nginx的优化 ...

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 ...