Tensorflow 流水線並行讀取數據
前言 一直以來都是用 tensorflow 框架實現深度學習算法和實驗，在網絡訓練時有一個重要的問題就是訓練數據的讀取。tensorflow 支持流水線並行讀取數據，這種方式將數據的讀取和網絡訓練並行，數據讀取效率和將所有數據載入內存后進行存取相當，卻又不會增加內存開銷，是很值得推薦的一種方式 ...
原文：數據並行、模型並行、流水線並行
一 數據並行 DP 概念：相同的模型分布在不同的GPU上，在不同的GPU上使用不同的數據。每一張GPU上有相同的參數，在訓練的時候每一個GPU訓練不同的數據，相當於增大了訓練時候的batch size。 數據並行基於一個假設：所有節點都可以放下整個模型。這個假設在某些模型上 如GPT 是不合理的，因此我們還需要模型並行。 並行方式： 同步訓練：每個前向 反向結束后顯示同步 把每一個GPU上的梯度進 ...
2022-03-26 20:40 0 3509 推薦指數：
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