『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MNIST分類器
http: c.biancheng.net view .html 本節以分布式方式訓練完整的 MNIST 分類器。 該案例受到下面博客文章的啟發：http: ischlag.github.io async distributed tensorflow ，運行在TensorFlow . 上的代碼可以在網址https: github.com ischlag distributed tensorflow ...
2019-05-13 20:56 0 453 推薦指數：
相關推薦
使用tensorflow的retrain.py訓練圖片分類器
參考 https://hackernoon.com/creating-insanely-fast-image-classifiers-with-mobilenet-in-tensorflow-f030ce0a2991 https://github.com/tensorflow ...
『TensorFlow』分布式訓練_其一_邏輯梳理
1，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 ...
級聯分類器訓練
級聯分類器訓練 adaboost分類器由級聯分類器構成，"級聯"是指最終的分類器是由幾個簡單分類器級聯組成。在圖像檢測中，被檢窗口依次通過每一級分類器，這樣在前面幾層的檢測中大部分的候選區域就被排除了，全部通過每一級分類器檢測的區域即為目標區域。 分類器訓練完以后，就可以應用於輸入圖像中 ...
分布式訓練
分布式訓練 深度學習中，越來越多的場景需要分布式訓練。由於分布式系統面臨單機單卡所沒有的分布式任務調度、復雜的資源並行等問題，因此，通常情況下，分布式訓練對用戶有一定的技術門檻。 在 OneFlow 中，通過頂層設計與工程創新，做到了 分布式最易用，用戶不需要特別改動網絡結構和業務邏輯代碼 ...
TensorFlow Distribution(分布式中的數據讀取和訓練)
本文目的 在介紹estimator分布式的時候，官方文檔由於版本更新導致與接口不一致。具體是：在estimator分布式當中，使用dataset作為數據輸入，在1.12版本中，數據訓練只是dataset的數據，就是所有設備加起來，跑一遍數據。 而在2.0版本中，訓練數據是dataset ...
【TF-2-5】Tensorflow-分布式訓練
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 ...
[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 ...