内容来源:Keras 之父讲解 Keras:几行代码就能在分布式环境训练模型 把 Keras API 直接整合入 TensorFlow 项目中,这样能与你的已有工作流无缝结合.至此,Keras 成为了 TensorFlow 内部的一个新模块:tf.keras,它包含完整的 Keras API.用 Keras API 定义模型,用 TensorFlow estimator 和 experiments 在分布式环境训练模型. 我们有一组 10 秒短视频组成的数据集,视频内容是人从事各种活动.一个深度…

https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/61197190  tensorflow分布式训练 https://cloud.tencent.com/developer/article/1006345  分布式 TensorFlow,分布式原理.最佳实践 https://www.jianshu.com/p/fdb93e44a8cc  TensorFlow分布式全套(原理,部署,实例) https://zhuanlan.zhihu.com/p/30914…

http://c.biancheng.net/view/2004.html 本节以分布式方式训练完整的 MNIST 分类器. 该案例受到下面博客文章的启发:http://ischlag.github.io/2016/06/12/async-distributed-tensorflow/,运行在 TensorFlow 1.2 上的代码可以在网址https://github.com/ischlag/distributed-tensorflow-example上找到. 注意,这个案例基于上一节,所以按…

TF实现分布式流程 1.创建集群 ClusterSpec & Server cluster = tf.train.ClusterSpec({"ps": ps_hosts, "worker": worker_hosts}) server = tf.train.Server(cluster, job_name=FLAGS.job_name, task_index=FLAGS.task_index) 2.设置ps节点 tf.train.replica_device…

[源码解析] TensorFlow 分布式环境(2)---Master 静态逻辑 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(2)---Master 静态逻辑 1. 总述 2. 接口 2.1 接口规范 2.2 MasterInterface 2.3 调用 3. LocalMaster 3.1 定义 3.2 注册 3.3 查找 3.4 功能 4. GrpcRemoteMaster 4.1 定义 4.2 功能 4.2.1 CreateSession 4.2.2 Master Service…

[源码解析] TensorFlow 分布式环境(3)--- Worker 静态逻辑 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(3)--- Worker 静态逻辑 1. 继承关系 1.1 角色概念 1.2 接口 1.3 WorkerInterface 派生类 2. GrpcRemoteWorker 2.1 定义 2.2 生成 2.3 发送请求 3. Worker Service 3.3.1 WorkerInterface 3.3.2 概念梳理 3.3.4 WorkerInterface…

[源码解析] TensorFlow 分布式 DistributedStrategy 之基础篇 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式 DistributedStrategy 之基础篇 1. StrategyBase 1.1 初始化 1.2 使用 1.3 CTL 1.4 Scope 1.4.1 使用 1.4.2 功能 1.4.3 Scope 范围 1.5 StrategyExtendedV2 1.5.1 locality 1.5.2 如何更新 1.6 继承关系 2. 读取数据 2.1 直…

[源码解析] TensorFlow 分布式之 MirroredStrategy 分发计算 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式之 MirroredStrategy 分发计算 0x1. 运行 1.1 基类 Strategy 1.2 StrategyExtendedV1 1.3 MirroredExtended 0x2. mirrored_run 2.1 call_for_each_replica 2.2 建立线程 2.3 线程定义 0x3. Context 3.1 ensure_ini…

[源码解析] TensorFlow 分布式之 ClusterCoordinator 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式之 ClusterCoordinator 1. 思路 1.1 使用 1.2 问题点 2. 定义 2.1 Schedule 2.2 Join 2.3 Done 2.4 Fetch 3. 数据 3.1 建立数据集 3.2 PerWorkerDistributedDataset 3.3 PerWorkerDatasetFromDatasetFunction 3.4 _cr…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (6) --- 后台线程架构 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (6) --- 后台线程架构 0x00 摘要 0x01 引子 0x02 设计要点 2.1 问题 2.2 方案 2.3 协调 2.3.1 设计 2.3.2 实现 2.4 Background Thread 2.4.1 设计 2.4.2 实现 0x03 辅助功能 3.1 如何判断是 coordinator 3.2 协调缓存&信息 3.2.1 计算共有 ten…

[源码解析] TensorFlow 分布式环境(1) --- 总体架构 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(1) --- 总体架构 1. 总体架构 1.1 集群角度 1.1.1 概念 1.1.2 示意图 1.1.3 创建 1.1.3.1 创建集群 1.1.3.2 创建任务 1.1.3.3 指定设备 1.2 分布式角度 1.2.1 概念 1.2.2 示意图 1.3 系统角度 1.3.1 概念 1.3.2 示意图 1.4 图操作角度 1.5 通信角度 2. Server 2.1 接…

[源码解析] TensorFlow 分布式环境(4) --- WorkerCache 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(4) --- WorkerCache 1. WorkerCache 1.1 如何使用 1.2 配置 1.3 工厂类 1.3.1 ParseChannelSpec 1.3.2 NewGrpcChannelCache 1.3.3 NewGrpcWorkerCacheWithLocalWorker 1.4 WorkerCacheInterface 1.4.1 接口…

[源码解析] TensorFlow 分布式环境(8) --- 通信机制 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(8) --- 通信机制 1. 机制 1.1 消息标识符 1.1.1 定义 1.1.2 创建 1.2 Rendezvous 1.2.1 接口类 1.2.2 基础实现 Rendezvous 1.2.3 跨进程 RemoteRendezvous 1.2.4 BaseRemoteRendezvous 1.2.5 RpcRemoteRendezvous 1.3 管理类 1.3.1…

[源码解析] TensorFlow 分布式之 MirroredStrategy 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式之 MirroredStrategy 1. 设计&思路 1.1 主要逻辑 1.2 使用 1.3 分析思路 2. 定义 2.1 MirroredStrategy 2.2 MirroredExtended 3. 初始化 3.1 初始化多worker 3.1.1 MultiWorkerMirroredStrategy 3.1.2 CollectiveAllReduceExte…

本节中的代码大量使用『TensorFlow』分布式训练_其一_逻辑梳理中介绍的概念,是成熟的多机分布式训练样例 一.基本概念 Cluster.Job.task概念:三者可以简单的看成是层次关系,task可以看成每台机器上的一个进程,多个task组成job:job又有:ps.worker两种,分别用于参数服务.计算服务,组成cluster. 同步更新 各个用于并行计算的电脑,计算完各自的batch 后,求取梯度值,把梯度值统一送到ps服务机器中,由ps服务机器求取梯度平均值,更新ps服务器上的参数…

本文以两篇官方文档为基础来学习TensorFlow如何进行分布式训练,借此进入Strategy世界.…

1,PS-worker架构 将模型维护和训练计算解耦合,将模型训练分为两个作业(job): 模型相关作业,模型参数存储.分发.汇总.更新,有由PS执行 训练相关作业,包含推理计算.梯度计算(正向/反向传播),由worker执行 该架构下,所有的woker共享PS上的参数,并按照相同的数据流图传播不同batch的数据,计算出不同的梯度,交由PS汇总.更新新的模型参数,大体逻辑如下: pull:各个woker根据数据流图拓扑结构从PS获取最新的模型参数 feed:各个worker根据定义的规则填充各…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (19) --- kubeflow MPI-operator 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (19) --- kubeflow MPI-operator 0x00 摘要 0x01 背景知识 1.1 MPI 1.2 Open-MPI 1.3 MPI Operator 0x02 设计思路 2.1 架构图 2.2 角色 2.3 主要过程 2.4 CRD 的定义 2.5 创建 2.6 终止 0x03 实现 3.1 K8S…

本文主要是使用[监督学习]实现一个图像分类器,目的是识别图片是猫还是狗. 从[数据预处理]到 [图片预测]实现一个完整的流程, 当然这个分类在 Kaggle 上已经有人用[迁移学习](VGG,Resnet)做过了,迁移学习我就不说了,我自己用 Keras + Tensorflow 完整的实现了一遍. 准备工作: 数据集:Dogs vs. Cats注册激活困难,自己想想办法,Ps:实在注册不了百度云有下载自己搜搜 使用编程语言:当然是Python 3,你问我为什么,当然是人生苦短. 使用机器学习库…

当我们在大型的数据集上面进行深度学习的训练时,往往需要大量的运行资源,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(supervisors),作为分布式训练的计算资源终端. chief supervisors:在众多的运算终端中必须选择一个作为主要的运算终端.该终端在运算终端中…

本系列将利用Docker和阿里云容器服务,帮助您上手TensorFlow的机器学习方案 第一篇:打造TensorFlow的实验环境 第二篇:轻松搭建TensorFlow Serving集群 第三篇:打通TensorFlow持续训练链路 第四篇:利用Neural Style的TensorFlow实现,像梵高一样作画 第五篇:轻松搭建分布式TensorFlow训练集群(上) 本文是该系列中的第三篇文章, 将为您介绍如何利用阿里云的服务快速搭建TensorFlow从训练到服务的交付平台. 随着goog…

引言 随着模型规模和数据量的不断增大,分布式训练已经成为了工业界主流的 AI 模型训练方式.基于 Kubernetes 的 Kubeflow 项目,能够很好地承载分布式训练的工作负载,业已成为了云原生 AI 领域的事实标准,在诸多企业内广泛落地. 尽管 Kubeflow 让基于 Kubernetes 的大规模分布式训练变得可行,但是云原生的极致弹性.降本增效等特性在人工智能场景下没有得到很好地释放. 为了解决目前在云原生 AI 场景下的成本高,资源利用率低等问题,TKE AI 团队在 Kubef…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (2) --- 从使用者角度切入 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (2) --- 从使用者角度切入 0x00 摘要 0x01 Horovod 简介 0x02 Hovorod 机制概述 2.1 Horovod 机制 0x03 示例代码 3.1 摘要代码 3.2 horovodrun 0x04 运行逻辑 4.1 引入python文件 4.2 初始化 in python 4.2.1 引入SO库 4.2.1.1 SO库 4…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (5) --- 融合框架 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (5) --- 融合框架 0x00 摘要 0x01 架构图 0x02 统一层 0x03 Horovod OP 类体系 3.1 基类 HorovodOp 3.2 派生类 AllreduceOp 3.3 适配类 MPIAllreduce 3.4 后台线程如何使用 3.4.1 具体collective 操作 3.4.2 调用不同类型的OP 3.4.3 取一个适配层…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (7) --- DistributedOptimizer 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (7) --- DistributedOptimizer 0x00 摘要 0x01 背景概念 1.1 深度学习框架 1.2 Tensorflow Optimizer 0x02 总体架构 2.1 总体思路 3.2 总体调用关系 0x04 TensorFlow 1.x 4.1 _DistributedOptimizer 4.2 c…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构 0x00 摘要 0x01 总述 1.1 问题点 1.1 角色 1.2 容错机制 1.4 监控机制 1.5 官方架构图 0x02 示例代码 2.1 python代码 2.2 脚本执行 0x03 逻辑流程 3.1 逻辑流程 3.2 入口点 3.3 主逻辑 3.4 出错处理 0xEE 个人信息 0xFF 参考 0x00…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (14) --- 弹性训练发现节点 & State 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (14) --- 弹性训练发现节点 & State 0x00 摘要 0x01 设计点 0x02 发现机制 2.1 发现脚本 2.2 HostManager 2.2.1 order_available_hosts 2.3 配置 0x03 如何调用 3.1 无限循环线程 3.1.1 定时探寻 3.1.2 通知变化 3.2 如何通知…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (15) --- 广播 & 通知 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (15) --- 广播 & 通知 0x00 摘要 0x01 问题 1.1 HorovodInternalError 1.2 HostsUpdateInterrupt 0x02 广播机制 2.1 广播实现 2.1.1 TensorFlowKerasState 2.1.2 广播模型 2.1.3 广播变量 2.1.4 广播对象 2.1.5 HVD C…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (17) --- 弹性训练之容错 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (17) --- 弹性训练之容错 0x00 摘要 0x01总体思路 0x02 抛出异常 2.1 示例代码 2.2 HorovodInternalError 2.3 HostsUpdatedInterrupt 2.4 总结 0x03 处理异常 3.1 总体逻辑 3.2 恢复 3.3 重置 3.3.1 reset 3.3.2 _HorovodBasics…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (18) --- kubeflow tf-operator 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (18) --- kubeflow tf-operator 0x00 摘要 0x01 背景知识 1.1 Kubernetes 1.2 容器作为调度单元 1.3 Kubeflow 1.4 Tensorflow on Kubeflow 1.5 Operator 1.6 TF-Operator 0x02 TensorFlow 分布…