『TensorFlow』分布式訓練_其三_多機分布式
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 ...
原文：『TensorFlow』分布式訓練_其一_邏輯梳理
，PS worker架構 將模型維護和訓練計算解耦合，將模型訓練分為兩個作業 job ： 模型相關作業，模型參數存儲 分發 匯總 更新，有由PS執行 訓練相關作業，包含推理計算 梯度計算 正向 反向傳播 ，由worker執行 該架構下，所有的woker共享PS上的參數，並按照相同的數據流圖傳播不同batch的數據，計算出不同的梯度，交由PS匯總 更新新的模型參數，大體邏輯如下： pull：各個w ...
2018-06-17 18:27 1 3004 推薦指數：
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