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 ...
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 . 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 . 版本中,訓練數據是dataset的數據乘以分 布式的設備數。也就是說,在每個設備當中都會完整地跑一遍dataset的所有數據。 . 版本讀取 . 在 ...
2019-09-04 15:09 0 767 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
http://c.biancheng.net/view/2004.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/2016/06/12/async-distributed-tensorflow/,運行 ...
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 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 ...
1、更換Tensorflow版本后,horovodrun有問題,說沒有安裝MPI或Gloo。解決:按步驟全部重新安裝一遍。理解:不知道Horovod到tensorflow有什么依賴關系。可能也和版本有關系,我嘗試了多遍。目前使用tensorflow 1.14.0版本/MPI 4.0.0版本安裝環境 ...
1.初始化進程組dist.init_process_group(backend="nccl")backend是后台利用nccl進行通信 2.使樣本之間能夠進行通信train_sampler = to ...