TensorFlow-谷歌深度學習庫 體驗一二三
一個TensorFlow的運算可以看作是一個數據流圖。 一個圖呢則由一組操作和數據集組成。 操作（operation）代表運算單元 數據（tensor） 代表在各運算單元流動的數據單元 要想使用一個數據流圖，必須把它注冊為默認的圖。 注意：圖這個class並不是線程安全 ...
原文：tensorFlow-深度學習訓練並行模式
.簡介 TensorFlow可以很容易地利用單個GPU加速深度學習模型的訓練過程，但要利用更多的GPU或者機器，需要了解如何並行化訓練深度學習模型。常用的並行化深度學習模型訓練方式有兩種，同步模式和異步模式。 .兩種模式的區別 為幫助讀者理解這兩種訓練模式，首先簡單回顧一下如何訓練深度學習模型。下圖展示了深度學習模型的訓練流程圖。深度學習模型的訓練是一個迭代的過程。在每一輪迭代中，前向傳播算法會 ...
2019-06-30 22:58 0 863 推薦指數：
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自己的電腦跑cnn, rnn太慢？ 還在為自己電腦沒有好的gpu而苦惱？ 程序一跑一倆天連睡覺也要開着電腦訓練？ 如果你有這些煩惱何不考慮考慮使用谷歌的雲平台呢？注冊之后即送300美元噢～下面我就來介紹一下谷歌雲平台的使用。 1 配置谷歌雲平台項目（GCP Project) https ...
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目錄 簡介 構建步驟 實現方式 Demo演示 一、簡介 1) 使用單台機器或者單個GPU/CPU來進行模型訓練，訓練速度會受資源的影響，因為畢竟單個的設備的計算能力和存儲能力具有一定的上限的，針對這個問題，TensorFlow支持分布式模型運算，支持多機器 ...
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多卡訓練模式： 進行深度學習模型訓練的時候，一般使用GPU來進行加速，當訓練樣本只有百萬級別的時候，單卡GPU通常就能滿足我們的需求，但是當訓練樣本量達到上千萬，上億級別之后，單卡訓練耗時很長，這個時候通常需要采用多機多卡加速。深度學習多卡訓練常見有兩種方式，一種是數據並行化（data ...
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