Tensorflow的一個特色就是分布式計算。分布式Tensorflow是由高性能的gRPC框架作為底層技術來支持 ...
簡介 Tensorflow API提供了Cluster Server以及Supervisor來支持模型的分布式訓練。 關於Tensorflow的分布式訓練介紹可以參考Distributed Tensorflow。簡單的概括說明如下: Tensorflow分布式Cluster由多個Task組成,每個Task對應一個tf.train.Server實例,作為Cluster的一個單獨節點 多個相同作用的T ...
2016-10-27 19:57 30 15831 推薦指數:
Tensorflow的一個特色就是分布式計算。分布式Tensorflow是由高性能的gRPC框架作為底層技術來支持 ...
分布式TensorFlow由高性能gRPC庫底層技術支持。Martin Abadi、Ashish Agarwal、Paul Barham論文《TensorFlow:Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems ...
當我們在大型的數據集上面進行深度學習的訓練時,往往需要大量的運行資源,而且還要花費大量時間才能完成訓練。 1.分布式TensorFlow的角色與原理 在分布式的TensorFlow中的角色分配如下: PS:作為分布式訓練的服務端,等待各個終端(supervisors)來連接。 worker ...
此wiki主要介紹分布式環境使用的一些條件,一直所要注意的內容; 確保在此之前閱讀過TensorFlow for distributed 1.集群描述 當前tensorflow 的版本(0.8.0),並沒有提供統一的資源管理器,所以若要啟動處理節點需要手動完成,並且要每個節點一份 ...
大數據時代,基於單機的建模很難滿足企業不斷增長的數據量級的需求,開發者需要使用分布式的開發方式,在集群上進行建模。而單機和分布式的開發代碼有一定的區別,本文就將為開發者們介紹,基於TensorFlow進行分布式開發的兩種方式,幫助開發者在實踐的過程中,更好地選擇模塊的開發方向 ...
1、知識點 2、代碼 3、分布式架構圖 ...
本節中的代碼大量使用『TensorFlow』分布式訓練_其一_邏輯梳理中介紹的概念,是成熟的多機分布式訓練樣例 一、基本概念 Cluster、Job、task概念:三者可以簡單的看成是層次關系,task可以看成每台機器上的一個進程,多個task組成job;job又有:ps、worker兩種 ...
[源碼解析] TensorFlow 之 分布式變量 目錄 [源碼解析] TensorFlow 之 分布式變量 1. MirroredVariable 1.1 定義 1.2 相關類 ...