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 ...

... 3 分布式部署給開發帶來的問題... 4 模塊間的相互調用... 4 統一會話管理... 6 ...

一：分布式架構和部署 1：如何進行分布式部署2：系統拆分后，模塊之間如何相互調用3：如何進行統一的會話(Session)管理4：如何實現單點登錄5：如何保證一致性更新6：如何規划和處理分布式事務7：如何對重要服務實現HA二：高並發和Web層的性能優化1：高並發的處理2：Nginx的優化 ...

一：分布式架構和部署 1：如何進行分布式部署2：系統拆分后，模塊之間如何相互調用3：如何進行統一的會話(Session)管理4：如何實現單點登錄5：如何保證一致性更新6：如何規划和處理分布式事務7：如何對重要服務實現HA二：高並發和Web層的性能優化1：高並發的處理2：Nginx的優化 ...

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 ...

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 ...

1、知識點 2、代碼 3、分布式架構圖 ...