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…

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…

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…

CentOS 7 安装配置分布式文件系统 FastDFS 5.1.1 软件下载:http://download.csdn.net/download/qingchunwuxian1993/9897458 yum-y install net-tools.x86_64 前言  项目中用到文件服务器,有朋友推荐用FastDFS,所以就了解学习了一番,感觉确实颇为强大,在此再次感谢淘宝资深架构师余庆大神开源了如此优秀的轻量级分布式文件系统,本篇文章就记录一下FastDFS的最新版本5.1.1在CentOS…

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…