【分布式】Zookeeper使用--Java API
一、前言 上一篇博客我們通過命令行來操作Zookeper的客戶端和服務端並進行相應的操作，這篇主要介紹如何通過API（JAVA）來操作Zookeeper。 二、開發環境配置 首先打開Zookeeper服務端（上一篇博客有具體的方法），方便客戶端連接。 配置開發環境環境可以有兩種 ...
原文：tensorflow 高級api使用分布式之配置
Constructor. Sets the properties cluster spec , is chief , master if None in the args , num ps replicas , task id , and task type based on the TF CONFIG environment variable, if the pertinent informa ...
2017-11-24 15:27 0 1065 推薦指數：
相關推薦
TensorFlow 分布式實踐
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 ...
TensorFlow分布式實踐
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 ...
tensorflow分布式運行
1、知識點 2、代碼 3、分布式架構圖 ...
第八節，配置分布式TensorFlow
由於隨着神經網絡層數的增多，需要訓練的參數也會增多，隨之而來需要的數據集就會很大，這樣會造成需要更大的運算資源，而且還要消耗很長的運算時間。TensorFlow提供了一個可以分布式部署的模式，將一個訓練任務拆分成多個小任務，配置到不同的計算機上完成協同運算，這樣使用計算機群運算來代替單機 ...
TensorFlow——分布式的TensorFlow運行環境
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 ...
Tensorflow學習筆記4：分布式Tensorflow
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 ...
[翻譯] 使用 TensorFlow 進行分布式訓練
[翻譯] 使用 TensorFlow 進行分布式訓練 目錄 [翻譯] 使用 TensorFlow 進行分布式訓練 0x00 摘要 1. 概述 2. 策略類型 2.1 MirroredStrategy ...