Slim模型部署多GPU

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1 多GPU原理单GPU时,思路很简单,前向.后向都在一个GPU上进行,模型参数更新时只涉及一个GPU. 多GPU时,有模型并行和数据并行两种情况. 模型并行指模型的不同部分在不同GPU上运行. 数据并行指不同GPU上训练数据不同,但模型是同一个(相当于是同一个模型的副本). TensorFlow支持的是数据并行. 数据并行的原理:CPU负责梯度平均和参数更新,在GPU上训练模型的副本. 多GPU并行计算的过程如下: 1)模型副本定义在GPU上; 2)对于每一个GPU, 都是从CPU获得数据,…

TensorFlow Serving实现多模型部署以及不同版本模型的调用

前提:要实现多模型部署,首先要了解并且熟练实现单模型部署,可以借助官网文档,使用Docker实现部署. 1. 首先准备两个你需要部署的模型,统一的放在multiModel/文件夹下(文件夹名字可以任意取),其目录结构如下: multiModel/├── model1 │ └── 00000123 │ ├── saved_model.pb │ └── variables │ ├── variables.data-00000-of-00001 │ └── variables.index ├── mo…

PyTorch专栏（六）: 混合前端的seq2seq模型部署

欢迎关注磐创博客资源汇总站: http://docs.panchuang.net/ 欢迎关注PyTorch官方中文教程站: http://pytorch.panchuang.net/ 专栏目录: 第一章:PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建第二章:PyTorch之60分钟入门 PyTorch入门 PyTorch自动微分 PyTorch神经网络 PyTorch图像分类器 PyTorch数据并行处理第三章:PyTorch之入门强化数据加载和处理 PyTorch…

混合前端seq2seq模型部署

混合前端seq2seq模型部署本文介绍,如何将seq2seq模型转换为PyTorch可用的前端混合Torch脚本.要转换的模型来自于聊天机器人教程Chatbot tutorial. 1.混合前端在一个基于深度学习项目的研发阶段, 使用像PyTorch这样即时eager.命令式的界面进行交互能带来很大便利.这使用户能够在使用Python数据结构.控制流操作.打印语句和调试实用程序时,通过熟悉的.惯用的Python脚本编写. 尽管即时性界面,对于研究和试验应用程序是一个有用的工具,但是对于生产环…

学习笔记TF022:产品环境模型部署、Docker镜像、Bazel工作区、导出模型、服务器、客户端

产品环境模型部署,创建简单Web APP,用户上传图像,运行Inception模型,实现图像自动分类. 搭建TensorFlow服务开发环境.安装Docker,https://docs.docker.com/engine/installation/ .用配置文件在本地创建Docker镜像,docker build --pull -t $USER/tensorflow-serving-devel https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/servin…

用tensorlayer导入Slim模型迁移学习

上一篇博客[用tensorflow迁移学习猫狗分类]笔者讲到用tensorlayer的[VGG16模型]迁移学习图像分类,那麽问题来了,tensorlayer没提供的模型怎么办呢?别担心,tensorlayer提供了tensorflow中的[slim模型]导入功能,代码例子在tutorial_inceptionV3_tfslim. 那么什么是slim?slim到底有什么用?slim是一个使构建,训练,评估神经网络变得简单的库.它可以消除原生tensorflow里面很多重复的模板性的代码,让代码更…