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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

轉：http://www.testclass.net/locust/distributed/ 參考：官方文檔 分布式運行Locust 一旦單台機器不夠模擬足夠多的用戶時，Locust支持運行在多台機器中進行壓力測試。 為了實現這個，你應該在 master 模式中使用--master標記 ...

讓TensorFlow飛一會兒 面對大型的深度神經網絡訓練工程，訓練的時間非常重要。訓練的時間長短依賴於計算處理器也就是GPU，然而單個GPU的計算能力有限，利用多個GPU進行分布式部署，同時完成一個訓練任務是一個很好的辦法。對於caffe來說，由於NCCL的存在，可以直接在slover ...

讓TensorFlow們飛一會兒 前一篇文章說過了TensorFlow單機多卡情況下的分布式部署，畢竟，一台機器勢單力薄，想叫兄弟們一起來算神經網絡怎么辦？我們這次來介紹一下多機多卡的分布式部署。 其實多機多卡分布式部署在我看來相較於單機多卡分布式更容易一些，因為一台機器下需要考慮 ...