Tensorflow 流水线并行读取数据
前言 一直以来都是用 tensorflow 框架实现深度学习算法和实验，在网络训练时有一个重要的问题就是训练数据的读取。tensorflow 支持流水线并行读取数据，这种方式将数据的读取和网络训练并行，数据读取效率和将所有数据载入内存后进行存取相当，却又不会增加内存开销，是很值得推荐的一种方式 ...
原文：数据并行、模型并行、流水线并行
一 数据并行 DP 概念：相同的模型分布在不同的GPU上，在不同的GPU上使用不同的数据。每一张GPU上有相同的参数，在训练的时候每一个GPU训练不同的数据，相当于增大了训练时候的batch size。 数据并行基于一个假设：所有节点都可以放下整个模型。这个假设在某些模型上 如GPT 是不合理的，因此我们还需要模型并行。 并行方式： 同步训练：每个前向 反向结束后显示同步 把每一个GPU上的梯度进 ...
2022-03-26 20:40 0 3509 推荐指数：
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