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tensorflow使用horovod进行多gpu训练(代码片段)
tensorflow使用horovod多gpu训练要使用Horovod，在程序中添加以下内容。此示例使用TensorFlow。运行hvd.init() 使用固定服务器GPU，以供此过程使用config.gpu_options.visible_device_list通过每个进程一个GPU的典型设置，您可以将其设置为localran... 查看详情
13tensorflow机制（翻译）
代码：tensorflow/examples/tutorials/mnist/ 本文的目的是来展示如何使用Tensorflow训练和评估手写数字识别问题。本文的观众是那些对使用Tensorflow进行机器学习感兴趣的人。 本文的目的并不是讲解... 查看详情
tensorflow在推荐系统中的分布式训练优化实践
总第481篇2021年第051篇美团内部深度定制的TensorFlow版本，基于原生TensorFlow1.x架构与接口，从大规模稀疏参数的支持、训练模式、分布式通信优化、流水线优化、算子优化融合等多维度进行了深度优化。在推荐系统场景中，分布式... 查看详情
tensorflow分布式部署单机多卡(代码片段)
让TensorFlow飞一会儿面对大型的深度神经网络训练工程，训练的时间非常重要。训练的时间长短依赖于计算处理器也就是GPU，然而单个GPU的计算能力有限，利用多个GPU进行分布式部署，同时完成一个训练任务是一个很好的办法。... 查看详情
tensorflow——分布式的tensorflow运行环境(代码片段)
...行资源，而且还要花费大量时间才能完成训练。1.分布式TensorFlow的角色与原理在分布式的TensorFlow中的角色分配如下：PS：作为分布式训练的服务端，等待各个终端(supervisors)来连接。worker：在TensorFlow的代码注释中被称为终端(superv... 查看详情
corr2018|horovod:fastandeasydistributeddeeplearningintensorflow(代码片段)
...GPU间通信，而且仅仅更改少量代码就可以实现多GPU训练。TensorFlow中提供了一些分布式训练的API，这些API适用于不同的环境。这就导致用户往往不知道如何更改代码以进行分布式训练，而且debug也很困难。再者，TensorFlow的分布式... 查看详情
计算机视觉（十四）：tensorflow分布式训练(代码片段)
...而大幅压缩模型训练的时间。针对不同的使用场景，TensorFlow在tf.distribute.Strategy中为我们提供了若干种分布式策略，使得我们能够更高效地训练模型。1TensorFlow分布式的分类图间并行（又称数据并行）每个机器上都... 查看详情
分布式 TensorFlow：谁应用参数更新？
】分布式TensorFlow：谁应用参数更新？【英文标题】：DistributedTensorflow:whoappliestheparameterupdate?【发布时间】：2019-01-0807:43:35【问题描述】：我使用过TensorFlow，但对分布式TensorFlow进行训练模型还是很陌生。我的理解是，当前的最佳... 查看详情
Tensorflow 如何使用多个 GPU 进行单独训练？
】Tensorflow如何使用多个GPU进行单独训练？【英文标题】：HowtousemultipleGPUsforseparatetrainingwithTensorflow?【发布时间】：2021-04-2412:09:40【问题描述】：我浏览了许多关于在TensorFlow中使用多个GPU的文章和帖子。它在“如何使用并行GPU训... 查看详情
分布式tensorflow：谁应用参数更新？
我已经使用过TensorFlow但是对于训练模型分发TensorFlow是新手。我的理解是，当前的最佳实践支持使用异步更新的数据并行模型：GoogleBrain团队于2016年4月发布的一篇论文对各种方法进行了基准测试，发现使用一些备用复制品进行同... 查看详情
『tensorflow』ssd源码学习_其八：网络训练
Fork版本项目地址：SSD作者使用了分布式训练的写法，这使得训练部分代码异常臃肿，我给出了部分注释。我对于多机分布式并不很熟，而且不是重点，所以不过多介绍，简单的给出一点训练中作者的优化手段，包含优化器选择... 查看详情
完成正在进行的 TensorFlow 训练
】完成正在进行的TensorFlow训练【英文标题】：FinishTensorflowtraininginprogress【发布时间】：2018-06-1311:42:05【问题描述】：数据丢失：不是sstable（坏幻数）：您的文件可能在不同的文件格式，您需要使用不同的还原运营商？我目前正... 查看详情
分布式tensorflow
分布式TensorflowTensorflow的一个特色就是分布式计算。分布式Tensorflow是由高性能的gRPC框架作为底层技术来支持的。这是一个通信框架gRPC(googleremoteprocedurecall)，是一个高性能、跨平台的RPC框架。RPC协议，即远程过程调用协议，是指... 查看详情
使用重新训练的 Tensorflow 对象检测模型使用 snpe 进行 pb 到 dlc 转换失败
】使用重新训练的Tensorflow对象检测模型使用snpe进行pb到dlc转换失败【英文标题】：pbtodlcconversionwithsnpefailsusingaretrainedTensorflowObjectDetectionmodel【发布时间】：2021-09-2718:44:52【问题描述】：Tensorflow版本：2.5Snpe版本：1.51使用来自Tenso... 查看详情
tensorflow中的通信机制——rendezvousgrpc传输(代码片段)
背景[作者：DeepLearningStack，阿里巴巴算法工程师，开源TensorFlowContributor]本篇是TensorFlow通信机制系列的第二篇文章，主要梳理使用gRPC网络传输部分模块的结构和源码。如果读者对TensorFlow中Rendezvous部分的基本结构和原理还不是非... 查看详情
tensorflow批标准化
...为1。类似于吴恩达课程上讲述的featurescaling.大专栏 tensorflow批标准化优点"class="headerlink"title="优点">优点批标准化通过规范化让激活函数分布在线性区间，结果就是加大了梯度，让模型更加大胆的进行梯度下降。本文作者：Gab... 查看详情
具有 LSTM 网络的连体模型无法使用 tensorflow 进行训练
】具有LSTM网络的连体模型无法使用tensorflow进行训练【英文标题】：SiameseModelwithLSTMnetworkfailstotrainusingtensorflow【发布时间】：2017-10-2208:05:22【问题描述】：数据集描述数据集包含一组问题对和一个标签，用于判断问题是否相同。... 查看详情
tensorflow利用预训练模型进行目标检测：预训练模型的使用(代码片段)
一、运行样例官网链接：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/object_detection_tutorial.ipynb 但是一直有问题，没有运行起来，所以先使用一个别人写好的代码上一个在ubuntu下可用的代码链接：https://gitee.com/bubbl... 查看详情