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…

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…

分布式Tensorflow 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分布式是由多个服务器进程和客户端进程组成.有几种部署方式,列如单机多卡和多机多卡(分布式). 单机多卡 单机多卡是指单台服务器有…

分布式Tensorflow 单机多卡(gpu) 多级多卡(分布式) 自实现分布式 API: ​ 1,创建一个tf.train.ClusterSpec,用于对集群的所有任务进行描述,该描述对于所有任务相同 ​ 2,tf.train.Server 创建ps,worker 并运行相应的计算任务 ​ cluster=tf.train.ClusterSpec({"ps":ps_spec,"worker":worker_spec}) ​ ps_spec = ["ps0…

通过local server理解分布式TensorFlow集群的应用与实现. ​​简介 TensorFlow从0.8版本开始,支持分布式集群,并且自带了local server方便测试. Local server和分布式服务的接口一样,我们将从local server入手,详细解读分布式机器学习集群的用法. Local server的最简单用法 TensorFlow官方文档提供了local server的最简单用法,安装TensorFlow后直接在交互式Python终端中执行即可. 注意这里se…

手把手教你搭建分布式集群,进入生产环境的TensorFlow 分布式TensorFlow简介 前一篇<分布式TensorFlow集群local server使用详解>我们介绍了分布式TensorFlow的基本概念,现在我们可以动手搭建一个真正的分布式TensorFlow集群. 分布式TensorFlow集群由多个服务端进程和客户端进程组成,在某些场景下,服务端和客户端可以写到同一个Python文件并起在同一个进程,但为了简化代码让大家更好理解分布式架构,我们将启动两个worker并使用单独的客…

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…

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…

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…

关于tensorflow的分布式训练和部署, 官方有个英文的文档介绍,但是写的比较简单, 给的例子也比较简单,刚接触分布式深度学习的可能不太容易理解.在网上看到一些资料,总感觉说的不够通俗易懂,不如自己写一个通俗易懂给大家分享一下. 如果大家有看不懂的,欢迎留言,我再改文章,改到大学一年级的学生可以看懂的程度. 1. 单机多GPU训练先简单介绍下单机的多GPU训练,然后再介绍分布式的多机多GPU训练.单机的多GPU训练, tensorflow的官方已经给了一个cifar的例子,已经有比较详细的代…

本文介绍有关 TensorFlow 分布式的两个实际用例,分别是数据并行(将数据分布到多个 GPU 上)和多服务器分配. 玩转分布式TensorFlow:多个GPU和一个CPU展示一个数据并行的例子,其中数据被切分到多个 GPU 上.具体做法考虑在单个 GPU 上运行矩阵乘法的这段代码: 通过图内拷贝模式中对代码进行了分割,如以下两个不同 GPU 的代码片段所示.请注意,CPU 充当 master 节点,分配计算图,并收集最终结果: 这是一个非常简单的案例,其中计算图由作为 master 的 C…

[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(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…

TensorFlow深度学习,一篇文章就够了 2016/09/22 · IT技术 · TensorFlow, 深度学习 分享到:6   原文出处: 我爱计算机 (@tobe迪豪 )    作者: 陈迪豪,就职小米科技,深度学习工程师,TensorFlow代码提交者. TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow. 与Caffe.Theano.Torch.MX…

http://blog.jobbole.com/105602/ 作者: 陈迪豪,就职小米科技,深度学习工程师,TensorFlow代码提交者. TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow. 与Caffe.Theano.Torch.MXNet等框架相比,TensorFlow在Github上Fork数和Star数都是最多的,而且在图形分类.音频处理.推荐系统和…

AlphaGo,每个实验1000个节点,每个节点4个GPU,4000 GPU.Siri,每个实验2个节点,8个GPU.AI研究,依赖海量数据计算,离性能计算资源.更大集群运行模型,把周级训练时间缩短到天级小时级.Kubernetes,应用最广泛容器集群管理工具,分布式TensorFlow监控.调度生命周期管理.容器集群自动化部署.扩容.运维开源平台,提供任务调度.监控.失败重启.TensorFlow.Kubernetes都是谷歌公司开源.https://kubernetes.io/ .谷歌云平台…

近几年,信息时代的快速发展产生了海量数据,诞生了无数前沿的大数据技术与应用.在当今大数据时代的产业界,商业决策日益基于数据的分析作出.当数据膨胀到一定规模时,基于机器学习对海量复杂数据的分析更能产生较好的价值,而深度学习在大数据场景下更能揭示数据内部的逻辑关系.本文就以大数据作为场景,通过自底向上的教程详述在大数据架构体系中如何应用深度学习这一技术.大数据架构中采用的是hadoop系统以及Kerberos安全认证,深度学习采用的是分布式的Tensorflow架构,hadoop解决了大数据的存储问…

1. 概述 原文地址: TensorFlow and deep learning,without a PhD Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. B站视频地址: https://www.bilibili.com/video/av8284296 https://www.bilibili.com/video/av16339227 在这个codelab中,您将学习如何创建和训练识别手写数字的神经网络.一路上,随着你增强神经网络的准确率…

2.1 TensorFlow的主要依赖包 TensorFlow依赖的两个最主要的工具包——Protocol Buffer和Bazel. 2.1.1 Protocol Buffer Protocol Buffer是谷歌开发的处理结构化数据的工具.结构化数据指的是拥有多种属性的数据,比如: 当要将这些结构化的用户信息持久化或者进行网络传输时,就需要先将它们序列化.所谓序列化,是将结构化的数据变成数据流的格式,简单地说就是变为一个字符串.如何将结构化的数据序列化,并从序列化之后的数据流中还原出原来的结…

[导读]TensorFlow 在 2015 年年底一出现就受到了极大的关注,经过一年多的发展,已经成为了在机器学习.深度学习项目中最受欢迎的框架之一.自发布以来,TensorFlow 不断在完善并增加新功能,直到在这次大会上发布了稳定版本的 TensorFlow V1.0.这次是谷歌第一次举办的TensorFlow开发者和爱好者大会,我们从主题演讲.有趣应用.技术生态.移动端和嵌入式应用多方面总结这次大会上的Submit,希望能对TensorFlow开发者有所帮助. TensorFlow:面向大…

online deployable ,install k8s 代码 Kubeflow有三个核心组件 TFJob Operator 和 Controller: 作为Kubernetes的扩展,来简化分布式TensorFlow工作负载的部署. 通过Operator,Kubeflow能够自动化的配置 master服务器,工作服务器和参数化服务器配置. TFJob可用来部署工作负载. OPeratpor $ kubectl describe deploy tf-job-operator-v1alpha2…

tf.train 提供了一组帮助训练模型的类和函数. 优化器 优化器基类提供了计算渐变的方法,并将渐变应用于变量.子类的集合实现了经典的优化算法,如 GradientDescent和Adagrad. 您永远不会实例化优化器类本身,而是实例化其中一个子类. tf.train.Optimizer tf.train.GradientDescentOptimizer tf.train.AdadeltaOptimizer tf.train.AdagradOptimizer tf.train.Adagrad…

1. tensorflow工作流程 如官网所示: 根据整体架构或者代码功能可以分为: 图1.1 tensorflow架构 如图所示,一层C的api接口将底层的核运行时部分与顶层的多语言接口分离开. 而根据整个的工作流程,又可以分为: 图1.2 不同系统组件之间的交互 而图1.2也是tensorflow整个工作的流程,其中主要分为四个部分: 1.1. 客户端client 将整个计算过程转义成一个数据流graph 通过session,将graph传递给master执行 ps:假设我们使用的是pyth…

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…

地址 https://github.com/apachecn/hands-on-ml-zh 目录结构 零.前言 第一部分 机器学习基础 一.机器学习概览 二.一个完整的机器学习项目 三.分类 四.训练模型 五.支持向量机 六.决策树 七.集成学习和随机森林 八.降维 第二部分 神经网络与深度学习 九.启动并运行 TensorFlow 十.人工神经网络介绍 十一.训练深层神经网络 十二.设备和服务器上的分布式 TensorFlow 十三.卷积神经网络 十四.循环神经网络 十五.自编码器 十六.强化…