碰到一个没解决的问题. 用tensorflow 分布式异步更新模式训练模型, 模型中带正则项, 每个batch的损失函数为 \[\lambda \|W\|_1 + \frac 1 {N_j} \sum_i^{N_j} {\rm logloss}(x_i,y_i, W) \] 发现迭代稳定后, 正则项大小\(\lambda \|W\|_1\)与worker个数\(n\)成正比. 相当于求解 \[ \lambda \|W\|_1 + \frac n {N_j} \sum_i^{N_j} {\rm l…

[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…

[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…

作者:王嘉俊 王婉婷 TensorFlow 是 Google 第二代深度学习系统,今天宣布完全开源.TensorFlow 是一种编写机器学习算法的界面,也可以编译执行机器学习算法的代码.使用 TensorFlow 编写的运算可以几乎不用更改,就能被运行在多种异质系统上,从移动设备(例如手机和平板)到拥有几百台的机器和几千个 GPU 之类运算设备的大规模分布式系统. TensorFlow 降低了深度学习的使用门槛,让从业人员能够更简单和方便地开发新产品.作为Google 发布的“平台级产品”,很多…

Hello TVM  发表于 2019-06-29 TVM 是什么?A compiler stack,graph level / operator level optimization,目的是(不同框架的)深度学习模型在不同硬件平台上提高 performance (我要更快!) TVM, a compiler that takes a high-level specification of a deep learning program from existing frameworks and…

本篇主要介绍TF的分布式运行时的基本概念.为了对TF的分布式运行机制有一个大致的了解,我们先结合/tensorflow/core/protobuf中的文件给出对TF分布式集群的初步理解,然后介绍/tensorflow/core/distributed_runtime路径下的核心概念. TF分布式集群 集群定义和理解 在研读TF的分布式运行时代码之前,我们需要先看下TF分布式运行的基本架构.TF的集群(cluster)由作业(job)构成,作业由任务(task)构成.举个例子,一个由两个作业构成的…

接触过TensorFlow v1的朋友都知道,训练一个TF模型有三个步骤:定义输入和模型结构,创建tf.Session实例sess,执行sess.run()启动训练.不管是因为历史遗留代码或是团队保守的建模规范,其实很多算法团队仍在大量使用TF v1进行日常建模.我相信很多算法工程师执行sess.run()不下100遍,但背后的运行原理大家是否清楚呢?不管你的回答是yes or no,今天让我们一起来探个究竟. 学习静态图运行原理能干什么?掌握它对我们TF实践中的错误排查.程序定制.性能优化至关…

TF.Learn,TensorFlow重要模块,各种类型深度学习及流行机器学习算法.TensorFlow官方Scikit Flow项目迁移,谷歌员工Illia Polosukhin.唐源发起.Scikit-learn代码风格,帮助数据科学从业者更好.更快适应接受TensorFlow代码.囊括许多TensorFlow代码.设计模式,用户更快搭建机器学习模型实现应用.避免大量代码重复,把精力放在搭建更精确模型.与其他contrib模块无逢结合. 分布式Estimator.Estimator,各种各样…

假设分布式任务包含n个ps节点, m个worker节点. m, n>0. 希望所有worker的任务结束后,所有节点才终止. 方法: 借助队列tf.FIFOQueue实现. 原理: tf.FIFOQueue 是个全局的的队列, 出队函数dequeue有这个特点: If the queue is empty when this operation executes, it will block until there is an element to dequeue. 利用这个性质, 设置ps服务…

什么是DUBBO DUBBO是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案. 准备工作 安装zookeeper ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务. 具体安装步骤:略,请参考网上资源,很简单. 安装完后,配置一下zoo.cfg配置文件,里面有个端口的配置,我配置的是2181端口,客户端将使用该端口连接该服务. 我的zookeeper配置的服务器ip为10.0.10.51. 安装dubbo-admin dubbo-admin是dubbo管理控…

简介 Tensorflow API提供了Cluster.Server以及Supervisor来支持模型的分布式训练. 关于Tensorflow的分布式训练介绍可以参考Distributed Tensorflow.简单的概括说明如下: Tensorflow分布式Cluster由多个Task组成,每个Task对应一个tf.train.Server实例,作为Cluster的一个单独节点: 多个相同作用的Task可以被划分为一个job,例如ps job作为参数服务器只保存Tensorflow model…

1 获取一个简单的Docker系统镜像,并建立一个容器. 1.1 这里我选择下载CentOS镜像 docker pull centos 1.2 通过docker tag命令将下载的CentOS镜像名称换成centos,然后建立一个简单容器 docker run -it --name=client1 centos /bin/bash 2 Docker容器中下载并安装Java 2.1 JDK下载 去Oracle官网选择要下载的JDK http://www.oracle.com/technetwork…

TensorFlow 的 How-Tos,讲解了这么几点: 1. 变量:创建,初始化,保存,加载,共享: 2. TensorFlow 的可视化学习,(r0.12版本后,加入了Embedding Visualization) 3. 数据的读取: 4. 线程和队列: 5. 分布式的TensorFlow: 6. 增加新的Ops: 7. 自定义数据读取: 由于各种原因,本人只看了前5个部分,剩下的2个部分还没来得及看,时间紧任务重,所以匆匆发车了,以后如果有用到的地方,再回过头来研究.学习过程中深感官方…

1. 介绍 在过去几年中,神经网络已经有了很壮观的进展,现在他们几乎已经是图像识别和自动翻译领域中最强者[1].为了从海量数据中获得洞察力,需要部署分布式深度学习.现有的DL框架通常需要为深度学习设置单独的集群,迫使我们为机器学习流程创建多个程序(见Figure 1).拥有独立的集群需要我们在它们之间传递大型数据集,从而引起不必要的系统复杂性和端到端的学习延迟. TensorFlow是Google公司刚刚发布不久一款用于数值计算和神经网络的深度学习框架.TensorFlowOnSpark是yah…

TensorFlow分布式并行基于gRPC通信框架,一个master负责创建Session,多个worker负责执行计算图任务. 先创建TensorFlow Cluster对象,包含一组task(每个task一台独立机器),分布式执行TensorFlow计算图.一个Cluster切分多个job,一个job是一类特定任务(parameter server ps,worker),每个job可以包含多个task.每个task创建一个server,连接到Cluster,每个task执行在不同机器.也可以…

分布式TensorFlow由高性能gRPC库底层技术支持.Martin Abadi.Ashish Agarwal.Paul Barham论文<TensorFlow:Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems>. 分布式原理.分布式集群 由多个服务器进程.客户端进程组成.部署方式,单机多卡.分布式(多机多卡).多机多卡TensorFlow分布式. 单机多卡,单台服务器多块GPU.训练过程:在单机单GPU训练,…

目录 分布式原理 单机多卡 多机多卡(分布式) 分布式的架构 节点之间的关系 分布式的模式 数据并行 同步更新和异步更新 分布式API 分布式案例 Tensorflow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(google remote procedure call),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,是指通过网络从远程计算机程序上请求服务. 分布式原理 Tensorflow分布式是…

早在四月份的时候,就已经开了这篇文章.当时是参加数据挖掘的比赛,在计科院大佬的建议下用TensorFlow搞深度学习,而且要在自己的hadoop分布式集群系统下搞. 当时可把我们牛逼坏了,在没有基础的前提下,用一个月的时间搭建自己的大数据平台并运用人工智能框架来解题. 结果可想而知:GG~~~~(只是把hadoop搭建起来了....最后还是老老实实的写爬虫) 当时搭建是用VM虚拟机,等于是在17台机器上运行17个CentOS 7,现在我们用docker来打包环境. 一.技术架构 Docker 1…

由于随着神经网络层数的增多,需要训练的参数也会增多,随之而来需要的数据集就会很大,这样会造成需要更大的运算资源,而且还要消耗很长的运算时间.TensorFlow提供了一个可以分布式部署的模式,将一个训练任务拆分成多个小任务,配置到不同的计算机上完成协同运算,这样使用计算机群运算来代替单机运算,可以使训练时间大幅度缩短. 一 分布式TensorFlow角色以及原理 要想配置TensorFlow为分布训练,首先需要了解TensorFlow中关于分布式的角色分配. ps:作为分布式训练的服务端,等到各…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/42214716 本文是“基于Tensorflow高阶API构建大规模分布式深度学习模型系列”的第五篇,旨在通过一个完整的案例巩固一下前面几篇文章中提到的各类高阶API的使用方法,同时演示一下用tensorflow高阶API构建一个比较复杂的分布式深度学习模型的完整过程. 文本要实现的深度学习模型是阿里巴巴的算法工程师18年刚发表的论文<Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach…

TensorFlow最初由Google大脑的研究员和工程师开发出来,用于机器学习和神经网络方面的研究,于2015.10宣布开源,在众多深度学习框架中脱颖而出,在Github上获得了最多的Star量.TensorFlow最早由Google Brain研究组发起.TensorFlow在历史上机器学习时间线如下: 官网:http://www.tersorflow.org Github网址:https://github.com/tensorflow/tensorflow 模型仓库网址:https://g…

TF的核心是围绕Graph展开的,简而言之,就是Tensor沿着Graph传递闭包完成Flow的过程.所以在介绍Graph之前需要讲述一下符号编程.计算流图.梯度计算.控制流的概念. 张量(Tensor) 名字就是TensorFlow,直观来看,就是张量的流动.张量(tensor),即任意维度的数据,一维.二维.三维.四维等数据统称为张量.而张量的流动则是指保持计算节点不变,让数据进行流动.这样的设计是针对连接式的机器学习算法.连接式的机器学习算法可以把算法表达成一张图,张量从图中从前到后走一遍…

官网链接:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/estimator/Estimator Estimator - 一种可极大地简化机器学习编程的高阶 TensorFlow API.Estimator 会封装下列操作: 训练 评估 预测 导出以供使用 您可以使用官方提供的预创建的 Estimator,也可以编写自定义 Estimator.所有 Estimator(无论是预创建的还是自定义)都是基于 tf.estimator.Estimator 类…

一.从单机到分布式 走向分布式第一步就是解决:多台机器共享登录信息的问题. •例如:现在有三台机器组成了一个Web的应用集群,其中一台机器用户登录,然后其他另外两台机器共享登录状态? •解决1:AspNet 进程外的Session. •解决2:用数据库存储当前登录状态. •解决3:Memcache (性能最好,类似的:Redis,NoSql)…

阅读笔记: 仅希望对底层有一定必要的感性认识,包括一些基本核心概念. Here只关注Graph相关,因为对编程有益. TF – Kernels模块部分参见:https://mp.weixin.qq.com/s/vwSlxxD5Ov0XwQCKy1oyuQ TF – Session部分,也可以在起专题总结:https://mp.weixin.qq.com/s/Bi6Rg-fEwyN4uIyRHDPhXg Tensorflow Download: https://github.com/tensorf…

tf.GraphKeys类存放了图集用到的标准名称. 该标准库使用各种已知的名称收集和检索图中相关的值.例如,tf.Optimizer子类在没有明确指定待优化变量的情况下默认优化被收集到tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES中的变量:但如果通过列表的形式明确地指定了需要优化的变量,那优化器就会优化指定的变量. Graph中定义了下列standard keys: GLOBAL_VARIABLES: 变量对象的默认集合,在分布式环境中被共享.通常,所有的TRAINABLE_…

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…

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…