原文: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。 .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:在TensorFlow的代碼注釋中被稱為終端 supervisors ,作為分布式訓練的計算資源終端。 chi ...

2019-06-01 20:25 0 631 推薦指數:

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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 ...

Fri Oct 28 03:57:00 CST 2016 30 15831
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 ...

Thu Jan 17 00:07:00 CST 2019 0 972
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 ...

Tue Sep 20 22:14:00 CST 2016 0 6337
 
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