TensorFlow for distributed 本目录包括了运行时分布式TensorFlow的实现,其底层使用了gRPC 作为进程内通信的支持库. Quick start 首先,需要构建一个TensorFlow的服务端可执行版本(grpc_tensorflow_server) 以及一个基于gRPC的客户端.目前只能基于源代码进行自构建, 但是会包含在未来发布的二进制版本中.可以使用如下命令进行构建: # CPU-only build. $ bazel --output_base=/data…

Distributed TensorFlow Todo list: Distributed TensorFlow简介 Distributed TensorFlow的部署与运行 对3个台主机做多卡GPU和两台主机做多卡GPU的结果作对比 Distributed TensorFlow 意在使用等多主机的GPU加载模型,加速训练. 在分布式的tensorflow可以更快过运行更大的模型. Distributed tensorflow可以运行在分布式集群上,也可以运行在 在分布式的tensorflow是…

开源的深度学习神经网络正步入成熟,而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力.那么如何决定哪个开源框架最适合你呢?本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点,从而为各位读者提供一个参考.你最看好哪个深度学习框架呢? 现在的许多机器学习框架都可以在图像识别.手写识别.视频识别.语音识别.目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手,但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题.所以,本文希望下面的图表和讲解能够提供直观方法,帮助读者解决业务问题. 下图总结了在 GitH…

此wiki主要介绍分布式环境使用的一些条件,一直所要注意的内容: 确保在此之前阅读过TensorFlow for distributed 1.集群描述 当前tensorflow 的版本(0.8.0),并没有提供统一的资源管理器,所以若要启动处理节点需要手动完成,并且要每个节点一份完整的集群描述,目的是让该节点能够找到其他的节点 例如:启动Server的命令如下 python ./tensorflow/tools/dist_test/server/grpc_tensorflow_server.py…

一,查找镜像 root@xushi:~# docker search tensorflow NAME DESCRIPTION STARS OFFICIAL AUTOMATED tensorflow/tensorflow Official docker images jupyter/tensorflow-notebook Jupyter Notebook Scientific Python Stack xblaster/tensorflow-jupyter Dockerized Jupyter w…

将深度学习模型的训练从单GPU扩展到多GPU主要面临以下问题:(1)训练框架必须支持GPU间的通信,(2)用户必须更改大量代码以使用多GPU进行训练.为了克服这些问题,本文提出了Horovod,它通过Ring Allreduce实现高效的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的分布式训练性能与理…

[翻译] TensorFlow 分布式之论文篇 "TensorFlow : Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems" 目录 [翻译] TensorFlow 分布式之论文篇 "TensorFlow : Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems" 1. 原文摘要 2. 编程模型和基本概念 2…

https://www.quora.com/Why-do-people-integrate-Spark-with-TensorFlow-even-if-there-is-a-distributed-TensorFlow-framework https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-TensorFlow-on-Spark-and-the-default-distributed-TensorFlow-1-0 https://www.qu…

tensorflow可以很方便的添加用户自定义的operator(如果不添加也可以采用sklearn的auc计算函数或者自己写一个 但是会在python执行,这里希望在graph中也就是c++端执行这个计算) 这里根据工作需要添加一个计算auc的operator,只给出最简单实现,后续高级功能还是参考官方wiki https://www.tensorflow.org/versions/r0.7/how_tos/adding_an_op/index.html 注意tensorflow现在和最初的官…

TensorFlow [1] is an interface for expressing machine learning algorithms, and an implementation for executing such algorithms. TensorFlow的功能:1.提供接口表达机器学习算法.2.执行这些机器学习算法. A computation expressed using TensorFlow can be executed with little or no chan…