大数据时代,基于单机的建模很难满足企业不断增长的数据量级的需求,开发者需要使用分布式的开发方式,在集群上进行建模.而单机和分布式的开发代码有一定的区别,本文就将为开发者们介绍,基于TensorFlow进行分布式开发的两种方式,帮助开发者在实践的过程中,更好地选择模块的开发方向. 基于TensorFlow原生的分布式开发 分布式开发会涉及到更新梯度的方式,有同步和异步的两个方案,同步更新的方式在模型的表现上能更快地进行收敛,而异步更新时,迭代的速度则会更加快.两种更新方式的图示如下: 同步更新流程…

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…

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…

[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…

慕K网-299元-基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践 需要联系我,QQ:1844912514…

[原创 深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 4]第四课:卷积神经网络 - 高级篇 提纲: 1. AlexNet:现代神经网络起源 2. VGG:AlexNet增强版 3. GoogleNet:多维度识别 4. ResNet:机器超越人类识别 5. DeepFace:结构化图片的特殊处理 6. U-Net:图片生成网络 7. 实例:剖析VGG,用模型进行模型参数可视化,特征提取,目标预测 期待目标: 1. 掌握AlexNet结构特点,神经网络各层之间特征传导关系,模型参数总数计算 2…

[原创 深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 3]第三课:卷积神经网络 - 基础篇 提纲: 1. 链式反向梯度传到 2. 卷积神经网络 - 卷积层 3. 卷积神经网络 - 功能层 4. 实例:卷积神经网络MNIST分类 期待目标: 1. 清楚神经网络优化原理,掌握反向传播计算. 2. 掌握卷积神经网络卷积层的结构特点,关键参数,层间的连接方式. 3. 了解不同卷积神经网络功能层的作用,会进行简单的卷积神经网络结构设计. 4. 能够运行TensorFlow卷积神经网络 MNIST. …

Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践 (一个人学习或许会很枯燥,但是寻找更多志同道合的朋友一起,学习将会变得更加有意义✌✌) 全民人工智能时代,不甘心只做一个旁观者,那就现在开始,从人工智能最流行的框架TensorFlow学起 第1章 课程整体介绍 课程背景简介,项目成果演示,知识点和软件简介,让大家对接下来的学习心中有数 1-1 课程整体介绍及导学 第2章 人工智能基础知识 人工智能.神经网络.机器学习.深度学习.激活函数.过拟合.卷积神经网络.循环神经网络等知识的循…

java 分布式实践 spring boot cloud实践 开源的全链路跟踪很多,比如 Spring Cloud Sleuth + Zipkin,国内有美团的 CAT 等等. 其目的就是当一个请求经过多个服务时,可以通过一个固定值获取整条请求链路的行为日志,基于此可以再进行耗时分析等,衍生出一些性能诊断的功能. 不过对于我们而言,首要目的就是 Trouble Shooting,出了问题需要快速定位异常出现在什么服务,整个请求的链路是怎样的. 为了让解决方案轻量,我们在日志中打印 Request…

基于Python玩转人工智能最火框架  TensorFlow应用实践 随着 TensorFlow 在研究及产品中的应用日益广泛,很多开发者及研究者都希望能深入学习这一深度学习框架.而在昨天机器之心发起的框架投票中,2144 位参与者中有 1441 位都在使用 TensorFlow 框架,是所有框架中使用率最高的.但 TensorFlow 这种静态计算图有一定的学习成本,因此也阻挡了很多准备入坑的初学者.本文介绍了学习 TensorFlow 的系列教程,旨在通过简单的理论与实践帮助初学者一步步掌握…