作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/34 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/195 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 引言 之前ShowMeAI对强大的boosting模型工具XGBoost做了介绍(详见ShowMeAI文章图解机器学习 | XGBoost模型详解).本篇我们来学习一下GBDT模型(详见ShowMeAI文章 图解机器学习 | GBDT模

LightGBM的并行优化 上一篇文章介绍了LightGBM算法的特点,总结起来LightGBM采用Histogram算法进行特征选择以及采用Leaf-wise的决策树生长策略,使其在一批以树模型为基模型的boosting算法中脱颖而出.在时间和空间上都更胜一筹,准确率也比其他模型表现得更好.这些模型在处理一般规模的数据时,单机即可以解决,然而当数据规模更大时,即需要进行分布式计算,分担每台机器(worker)的压力.这篇文章介绍LightGBM的两种并行学习算法(Feature Paralle

所谓的数据并行的条件是: 1.拥有大量的数据. 2.对数据的逻辑操作都是一致的. 3.数据之间没有顺序依赖. 运行并行编程可以充分的利用现在多核计算机的优势.记录代码如下: public class ParallerFor { public List<string> studentList; public ParallerFor() { this.studentList = new List<string>(); ; i < ; i++) { this.studentList

目录 C#并行编程-相关概念 C#并行编程-Parallel C#并行编程-Task C#并行编程-并发集合 C#并行编程-线程同步原语 C#并行编程-PLINQ:声明式数据并行 背景 通过LINQ可以方便的查询并处理不同的数据源,使用Parallel LINQ (PLINQ)来充分获得并行化所带来的优势. PLINQ不仅实现了完整的LINQ操作符,而且还添加了一些用于执行并行的操作符,与对应的LINQ相比,通过PLINQ可以获得明显的加速,但是具体的加速效果还要取决于具体的场景,不过在并行化的

命令式数据并行   Visual C# 2010和.NETFramework4.0提供了很多令人激动的新特性,这些特性是为应对多核处理器和多处理器的复杂性设计的.然而,因为他们包括了完整的新的特性,开发人员和架构师必须学习一种新的编程模型. 这一章是一些新的类.结构体和枚举类型,你可以使用这里来处理数据并行的场景.这章将为你展示怎样创建并行代码和描述与每个场景相关的新概念,而不是关注并发编程中的最复杂的问题.这样你将可以更加充分的理解性能改进. 开始并行任务  使用先前版本的.NET Frame

深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点,产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分,腾讯深度学习平台技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练,提供公用算法简化实验过程.对微信语音识别应用,在模型收敛速度和模型性能上都取得了有效提升——相比单GPU 4.6倍加速比,数十亿样本的训练数天收敛,测

[深度学习系列2]Mariana DNN多GPU数据并行框架  本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架.   深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点[1][2],产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是Mariana的一部分,Marian

命令式数据并行   Visual C# 2010和.NETFramework4.0提供了很多令人激动的新特性,这些特性是为应对多核处理器和多处理器的复杂性设计的.然而,因为他们包括了完整的新的特性,开发人员和架构师必须学习一种新的编程模型. 这一章是一些新的类.结构体和枚举类型,你可以使用这里来处理数据并行的场景.这章将为你展示怎样创建并行代码和描述与每个场景相关的新概念,而不是关注并发编程中的最复杂的问题.这样你将可以更加充分的理解性能改进. 开始并行任务  使用先前版本的.NET Frame

前言 许多个人计算机和工作站都有多个CPU核心,可以同时执行多个线程.利用硬件的特性,使用并行化代码以在多个处理器之间分配工作. 应用场景 文件批量上传 并行上传单个文件.也可以把一个文件拆成几段分开上传,加快上传速度. 数据分批计算 如几百万数据可以拆成许多无关联的部分,并行计算处理.最后聚合. 数据推送 也是需要将数据拆解后,并行推送. 任务并行库-数据并行 如果在一个循环内在每次迭代只执行少量工作或者它没有运行多次迭代,那么并行化的开销可能会导致代码运行的更慢.使用并行之前,应该对线程(锁

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

本文内容 并行编程 数据并行 环境 计算 PI 矩阵相乘 把目录中的全部图片复制到另一个目录 列出指定目录中的所有文件,包括其子目录 最近,对多线程编程,并行编程,异步编程,这三个概念有点晕了,之前我研究了异步编程<VS 2013 C# 异步编程 async await>,现在猛然发觉,自己怎么有点不明白这三者之间有什么联系和区别了呢?有点说不清.道不明的感觉~ 因此,回顾了一下个人经历,屡屡思路~我刚接触计算机时,还是学校的 DOS 和 win 3.x,之后,学校换了 Windows 95,

C#并行编程-PLINQ:声明式数据并行   目录 C#并行编程-相关概念 C#并行编程-Parallel C#并行编程-Task C#并行编程-并发集合 C#并行编程-线程同步原语 C#并行编程-PLINQ:声明式数据并行 背景 通过LINQ可以方便的查询并处理不同的数据源,使用Parallel LINQ (PLINQ)来充分获得并行化所带来的优势. PLINQ不仅实现了完整的LINQ操作符,而且还添加了一些用于执行并行的操作符,与对应的LINQ相比,通过PLINQ可以获得明显的加速,但是具体

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

一.并行概念 1.并行编程 在.NET 4中的并行编程是依赖Task Parallel Library(后面简称为TPL) 实现的.在TPL中,最基本的执行单元是task(中文可以理解为"任务"),一个task就代表了你要执行的一个操作.你可以为你所要执行的每一个操作定义一个task,TPL就负责创建线程来执行你所定义的task,并且管理线程.TPL是面向task的,自动的:而传统的多线程是以人工为导向的. 现在已经进入了多核的时代,我们的程序如何更多的利用好硬件cpu,答案是并行处理

在计算机体系中,数据并行有两种实现路径:MIMD(Multiple Instruction Multiple Data,多指令流多数据流)和SIMD(Single Instruction Multiple Data,单指令流多数据流).其中MIMD的表现形式主要有多发射.多线程.多核心,在当代设计的以处理能力为目标驱动的处理器中,均能看到它们的身影.同时,随着多媒体.大数据.人工智能等应用的兴起,为处理器赋予SIMD处理能力变得愈发重要,因为这些应用存在大量细粒度.同质.独立的数据操作,而SIM

在计算机体系中,数据并行有两种实现路径:MIMD(Multiple Instruction Multiple Data,多指令流多数据流)和SIMD(Single Instruction Multiple Data,单指令流多数据流).其中MIMD的表现形式主要有多发射.多线程.多核心,在当代设计的以处理能力为目标驱动的处理器中,均能看到它们的身影.同时,随着多媒体.大数据.人工智能等应用的兴起,为处理器赋予SIMD处理能力变得愈发重要,因为这些应用存在大量细粒度.同质.独立的数据操作,而SIM

在计算机体系中,数据并行有两种实现路径:MIMD(Multiple Instruction Multiple Data,多指令流多数据流)和SIMD(Single Instruction Multiple Data,单指令流多数据流).其中MIMD的表现形式主要有多发射.多线程.多核心,在当代设计的以处理能力为目标驱动的处理器中,均能看到它们的身影.同时,随着多媒体.大数据.人工智能等应用的兴起,为处理器赋予SIMD处理能力变得愈发重要,因为这些应用存在大量细粒度.同质.独立的数据操作,而SIM

在计算机体系中,数据并行有两种实现路径:MIMD(Multiple Instruction Multiple Data,多指令流多数据流)和SIMD(Single Instruction Multiple Data,单指令流多数据流).其中MIMD的表现形式主要有多发射.多线程.多核心,在当代设计的以处理能力为目标驱动的处理器中,均能看到它们的身影.同时,随着多媒体.大数据.人工智能等应用的兴起,为处理器赋予SIMD处理能力变得愈发重要,因为这些应用存在大量细粒度.同质.独立的数据操作,而SIM

%matplotlib inline 数据并行(选读) Authors: Sung Kim and Jenny Kang 在这个教程里,我们将学习如何使用 DataParallel 来使用多GPU. PyTorch非常容易就可以使用多GPU,用如下方式把一个模型放到GPU上: device = torch.device("cuda:0") model.to(device) GPU: 然后复制所有的张量到GPU上: mytensor = my_tensor.to(device) 请注意,

本系列学习在.NET中的并发并行编程模式,实战技巧 内容目录 数据并行Fork/Join模式PLINQ 本小节开始学习数据并行的概念模式,以及在.NET中数据并行的实现方式.本系列保证最少代码呈现量,虽然talk is cheap, show me the code被奉为圭臬,我的学习习惯是,只学习知识点,代码不在当下立马要用的时候不会认真去读的,更何况在大多时候在手机阅读更不顺畅. 数据并行 数据并行是通过将数据集拆分为多个块并独立并行处理每个分区,将每块分配给单独的任务来实现.任务完成后,将

PyTorch Data Parrallel数据并行 可选择:数据并行处理 本文将学习如何用 DataParallel 来使用多 GPU. 通过 PyTorch 使用多个 GPU 非常简单.可以将模型放在一个 GPU: device = torch.device("cuda:0") model.to(device) 可以复制所有的张量到 GPU: mytensor = my_tensor.to(device) 调用 my_tensor.to(device) 返回一个 my_tensor