Tensorflow 是一个为数值计算(最常见的是训练神经网络)设计的流行开源库.在这个框架中,计算流程通过数据流程图(data flow graph)设计,这为更改操作结构与安置提供了很大灵活性.TensorFlow 允许多个 worker 并行计算,这对必须通过处理的大量训练数据训练的神经网络是有益的.此外,如果模型足够大,这种并行化有时可能是必须的.在本文中,我们将探讨 TensorFlow 的分布式计算机制. TensorFlow 计算图示例 数据并行 VS. 模型并行 当在多个计算节点

[源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 单机模型 2.1 基本用法 2.2 将模型并行应用到现有模块 2.3 问题与方案 2.3.1 目前状况 2.3.2 解决方案 2.4 通过流水线输入加速 0x03 分布式问题和方案 3.1 思路 3.2 PyTorch 的思路 3.2.1 四大天王 3.2.2 逻辑关系 0x04 PyTorch 分布式优化器 4.

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[源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (5) --Pipedream Flush 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (5) --Pipedream Flush 0x00 摘要 0x01 背景 0x02 论文 2.1 引论 2.2 背景 2.3 流水线权重问题 2.3.1 问题1 2.3.2 问题2 2.3.3 问题3 2.4 PipeDream-2BW 系统设计 2.4.1 GPipe 2.4.2 Double-Buffered Weight Updates (

[源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (4) --- 如何设置各种并行 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (4) --- 如何设置各种并行 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 初始化 2.1 全局变量 2.2 初始化代码 0x03 切分样例 3.1 注释 3.2 切分情况 3.3 切分策略 3.4 实验 0x04 起始状态 4.1 GPU 状况 4.2 符号说明 4.3 初始分组 0x05 Tensor model-parallel 5.1 分组

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入. 文章索引::"机器学习方法","深度学习方法","三十分钟理解"原创系列 2017年3 月,谷歌大脑负责人 Jeff Dean 在 UCSB 做了一场题为<通过大规模深度学习构建智能系统>的演讲[9].Jeff Dean 在演讲中提到,当前的做法是: 解决方案 = 机

计算机科学一大定律:许多看似过时的东西可能过一段时间又会以新的形式再次回归. 1 模型平均方法(MA) 1.1 算法描述与实现 我们在博客<分布式机器学习:同步并行SGD算法的实现与复杂度分析(PySpark)>中介绍的SSGD算法由于通信比较频繁,在通信与计算比较大时(不同节点位于不同的地理位置),难以取得理想的加速效果.接下来我们介绍一种通信频率比较低的同步算法--模型平均方法(Model Average, MA)[1].在MA算法中,每个工作节点会根据本地数据对本地模型进行多轮的迭代更新

1 分布式机器学习概述 大规模机器学习训练常面临计算量大.训练数据大(单机存不下).模型规模大的问题,对此分布式机器学习是一个很好的解决方案. 1)对于计算量大的问题,分布式多机并行运算可以基本解决.不过需要与传统HPC中的共享内存式的多线程并行运算(如OpenMP)以及CPU-GPU计算架构做区分,这两种单机的计算模式我们一般称为计算并行). 2)对于训练数据大的问题,需要将数据进行划分并分配到多个工作节点(Worker)上进行训练,这种技巧一般被称为数据并行.每个工作节点会根据局部数据训练出

[源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (2) --- 整体架构 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (2) --- 整体架构 0x00 摘要 0x01 启动 1.1 分布式启动 1.2 构造基础 1.2.1 获取模型 1.2.2 获取数据集 1.2.3 步进函数 1.2.3.1 广播数据 0x02 Pretrain 0x03 初始化 3.1 initialize_megatron 3.2 初始化分布式环境 3.3 初始化进程组全局变量 0x04 设置模型 4.1

       原文连接:MxNet和Caffe之间有什么优缺点一.前言: Minerva: 高效灵活的并行深度学习引擎 不同于cxxnet追求极致速度和易用性,Minerva则提供了一个高效灵活的平台让开发者快速实现一个高度定制化的深度神经网络. Minerva在系统设计上使用分层的设计原则,将"算的快"这一对于系统底层的需求和"好用"这一对于系统接口的需求隔离开来,如图3所示.在接口上,我们提供类似numpy的用户接口,力图做到友好并且能充分利用Python和nu

Angel是腾讯开源的一个分布式机器学习框架.是一个PS模式的分布式机器学习框架. https://github.com/Angel-ML/angel   这是github地址. 我了解的分布式机器学习概述: 对于分布式机器学习,有些简单的了解,听过一些概念.最近正在看<分布式机器学习 算法.理论与实践>这本书,我觉得这本书很不错.一下内容也是我的一个读书总结. 分布式机器学习分为 数据和模型划分模块,单机优化模块,通信模块,数据和模型的聚合模块. 分布式机器学习从并行方式来说分为数据并行和模

引子 转载请注明:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/46676515 又是好久没写博客,记得有一次看Ng大神的訪谈录,假设每周读三篇论文,那么经年以后,必定成为对某个领域非常熟悉的人. 可惜,在忙忙碌碌中,我居然做不到这一点. 可是,我眼下的打算是尽心尽力的去做,哪怕一周仅仅读一篇呢. 胡适先生曾说过:"怕什么真理无穷,进一步有进一步的欢喜".然而.这当中的差别在于,我还没有达到追求真理的高度,我就是想看看这个技术是咋子回事

1.什么是MLBaseMLBase是Spark生态圈的一部分,专注于机器学习,包含三个组件:MLlib.MLI.ML Optimizer. ML Optimizer: This layer aims to automating the task of ML pipeline construction. The optimizer solves a search problem over feature extractors and ML algorithms included inMLI and

    本文转自:http://www.360doc.com/content/17/0212/11/35919193_628410589.shtml#   看穿机器学习(W-GAN模型)的黑箱 2017-02-12  黑马_御风  摘自 老顾谈几何  阅 3  转藏到我的图书馆   微信分享:   图a. Principle of GAN. 前两天纽约暴雪,天地一片苍茫.今天元宵节,长岛依然清冷寂寥,正月十五闹花灯的喧嚣热闹已成为悠远的回忆.这学期,老顾在讲授一门研究生水平的数字几何课程,目前讲

在现在机器学习如日中天的大背景下,微软亚洲研究院的实习岗位中,机器学习组的工作也是维护DMTK,参与算法改进,那么在此之前我们得了解DMTK是个啥. DMTK由一个服务于分布式机器学习的框架和一组分布式机器学习算法构成,是一个将机器学习算法应用在大数据上的强大工具包:无论是学术界的研究人员还是工业界的开发者,DMTK可以帮助他们在超大规模数据上灵活稳定地训练大规模机器学习模型. 官网:http://www.dmtk.io/ DMTK 包括以下几个项目: DMTK framework(Multiv

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1. 梯度计算式导出 我们在博客<统计学习:逻辑回归与交叉熵损失(Pytorch实现)>中提到,设\(w\)为权值(最后一维为偏置),样本总数为\(N\),\(\{(x_i, y_i)\}_{i=1}^N\)为训练样本集.样本维度为\(D\),\(x_i\in \mathbb{R}^{D+1}\)(最后一维扩充),\(y_i\in\{0, 1\}\).则逻辑回归的损失函数为: \[\mathcal{l}(w) = \sum_{i=1}^{N}\left[y_{i} \log \pi_{w}\l

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作者:JSong, 日期:2017.10.10 集成学习(ensemble learning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能,这对"弱学习器"尤为明显. 目前,有三种常见的集成学习框架:bagging,boosting和stacking.第一种是并行的,各个基学习器之间不存在强依赖关系,代表是随机森林算法.后两者是串行的,基学习器之间存在强依赖关系,必须串行生成.具体可参见我的文章 机器学习|集成学习. 1.前向分步算法(forward

  -----pLSA概率潜在语义分析.LDA潜在狄瑞雷克模型 一.pLSA(概率潜在语义分析) pLSA:    -------有过拟合问题,就是求D, Z, W pLSA由LSA发展过来,而早期LSA的实现主要是通过SVD分解.pLSA的模型图如下: 公式中的意义如下: 具体可以参考2010龙星计划:机器学习中对应的主题模型那一讲 *********************************************************************************

caffe是很优秀的dl平台.影响了后面很多相关框架.        cxxnet借鉴了很多caffe的思想.相比之下,cxxnet在实现上更加干净,例如依赖很少,通过mshadow的模板化使得gpu和cpu代码只用写一份,分布式接口也很干净. CXXNET:极致的C++深度学习库 cxxnet是一个并行的深度神经网络计算库,它继承了xgboost的简洁和极速的基因,并开始被越来越多人使用.例如Happy Lantern Festival团队借助Cxxnet在近期的Kaggle数据科学竞赛中获得