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…

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 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…

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…

Awesome-TensorFlow-Chinese TensorFlow 中文资源全集,学习路径推荐: 官方网站,初步了解. 安装教程,安装之后跑起来. 入门教程,简单的模型学习和运行. 实战项目,根据自己的需求进行开发. 很多内容下面这个英文项目: Inspired by https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow 官方网站 官网:https://www.tensorflow.org/ 中文:https://tensorflow.google.cn/…

什么是TensorFlow? TensorFlow 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU).服务器.移动设备等等.TensorFlow 最初由Google Brain 小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器…

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…

[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…

1 - Tensorflow源码目录结构 基于2018年5月28日github的tensorflow源码,即1.8版本 第一层: tensorflow: 核心代码目录. third_party:第三方库,包括:eigen3,fft2d,hadoop,mkl,probuf ,kafka,mpi,tensorRT,nccl,grpc等等. tools:只有两个文件 bazel.rc 和 tf_env_collect.sh. util/python:存放用到的 python 工具,不过当前版本其中只有…

零.资料集合 知乎专栏:Bob学步 知乎提问:如何高效的学习 TensorFlow 代码?. 大佬刘光聪(Github,简书) 开源书:TensorFlow Internals,强烈推荐(本博客参考书) TensorFlow架构与设计:编程模型 TensorFlow架构与设计:概述 TensorFlow架构与设计:会话生命周期 TensorFlow架构与设计:图模块 TensorFlow架构与设计:OP本质论 TensorFlow架构与设计:变量初始化 大佬姚健(Github) 系列文章(图片?…

Awesome TensorFlow  A curated list of awesome TensorFlow experiments, libraries, and projects. Inspired by awesome-machine-learning. What is TensorFlow? TensorFlow is an open source software library for numerical computation using data flow graphs. I…

2015年11月9日谷歌开源了人工智能平台TensorFlow,同时成为2015年最受关注的开源项目之一.经历了从v0.1到v0.12的12个版本迭代后,谷歌于2017年2月15日发布了TensorFlow 1.0 版本,并同时在美国加州山景城举办了首届TensorFlow Dev Summit会议. TensorFlow 1.0及Dev Summit(2017)回顾 和以往版本相比,TensorFlow 1.0 的特性改进主要体现在以下几个方面: 速度更快:TensorFlow 1.0版本采用…

TensorFlow的概念很简单:使用python定义一个计算图,然后TensorFlow根据计算图生成高性能的c++代码. 如上图所示,使用图的方式实现了函数\(f(x,y)=x^2y+y+2\)的计算,在图中可以定义操作符和输入输出变量,基于此特性,TensorFlow能够实现分布式的计算,可以实现大量特征和实例的训练任务. 上图,显示了多个GPU计算的过程,TensorFlow有一下几个优点: 支持多平台,Windows, Linux,macOS,iOS,Android 提供了简单的pyt…

引言: Tensorflow大名鼎鼎,这里不再赘述其为何物.这里讲描述在安装python包的时候碰到的“No matching distribution found for tensorflow”,其原因以及如何解决. 简单的安装tensorflow这里安装的tensorflow的cpu版本,gpu版本可以自行搜索安装指南,或者参考如下指令: pip3 install tensorflow #cpu 这里使用的python 3.6.3版本. pip3 install tensorflow-gpu…

Awesome-TensorFlow-Chinese TensorFlow 中文资源全集,学习路径推荐: 官方网站,初步了解. 安装教程,安装之后跑起来. 入门教程,简单的模型学习和运行. 实战项目,根据自己的需求进行开发. 很多内容下面这个英文项目: Inspired by https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow 官方网站 官网:https://www.tensorflow.org/ 中文:https://tensorflow.google.cn/…

[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…

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…

模型项目 Domain Transfer Network - Implementation of Unsupervised Cross-Domain Image Generation Show, Attend and Tell - Attention Based Image Caption Generator Neural Style Implementation of Neural Style Pretty Tensor - Pretty Tensor provides a high leve…

Awesome系列 Awesome Machine Learning Awesome Deep Learning Awesome TensorFlow Awesome TensorFlow Implementations Awesome Torch Awesome Computer Vision Awesome Deep Vision Awesome RNN Awesome NLP Awesome AI Awesome Deep Learning Papers Awesome 2vec Deep…

目录 TensorBoard计算加速 0. 写在前面 1. TensorFlow使用GPU 2. 深度学习训练并行模式 3. 多GPU并行 4. 分布式TensorFlow 4.1 分布式TensorFlow原理 4.2 分布式TensorFlow模型训练 5. 写在最后 TensorBoard计算加速 0. 写在前面 参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 工具 python3.5.1,pycharm 1. TensorFlow使用GPU 1. 如何使用lo…

[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 (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…

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…

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…