当数据较多或者模型较大时，为提高机器学习模型训练效率，一般采用多GPU的分布式训练。按照并行方式，分布式训练一般分为数据并行和模型并行两种， 模型并行：分布式系统中的不同GPU负责网络模型的不同部分。例如，神经网络模型的不同网络层被分配到不同的GPU，或者同一层内部的不同参数被分配到不同GPU；数据并行：不同的GPU有同一个模型的多个副本，每个GPU分配到不同的数据，然后将所有GPU的计算结果按照
关于tensorflow的分布式训练和部署， 官方有个英文的文档介绍，但是写的比较简单， 给的例子也比较简单，刚接触分布式深度学习的可能不太容易理解。在网上看到一些资料，总感觉说的不够通俗易懂，不如自己写一个通俗易懂给大家分享一下。
如果大家有看不懂的，欢迎留言，我再改文章，改到大学一年级的学生可以看懂的程度。 1. 单机多GPU训练
先简单介绍下单机的多GPU训练，然
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2024-07-26 15:31:53
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# TensorFlow 部署架构集群实现指南
## 概述
在本文中，我将指导你如何使用 TensorFlow 部署架构集群。首先，我会向你展示整个流程的步骤，然后详细说明每一步需要做什么，以及提供相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[定义模型]
B --> C[训练模型]
C --> D[保存模型]
原创
2023-10-08 14:34:23
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Tensorflow
Tensorflow 是一个使用数据流图 (data flow graphs) 技术来进行数值计算的开源软件库。数据流图是是一个有向图，使用节点（一般用圆形或者方形描述，表示一个数学操作或者数据输入的起点和数据输出的终点）和线（表示数字、矩阵或者 Tensor 张量）来描述数学计算。数据流图可以方便的将各个节点分配到不同的计算设备上完成异步并行计算，非常适合大规模的机
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2023-07-29 13:50:06
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文章目录一、TF Serving1.安装2.搭建服务（1）构建模型（2）保存模型（3）运行TF Model Server3.使用服务（1）将数据传递给服务器（2）从服务器获取结果二、Tensorflow Hub1.安装2.简单使用三、Tensorboard四、联邦学习（federated learning）1.概述2.API介绍 一、TF ServingTensorflow Serving是TF
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2024-02-04 21:30:56
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一、简介使用单台机器或者单个GPU/CPU来进行模型训练，训练速度会受资源的影响，因为毕竟单个的设备的计算能力和存储能力具有一定的上限的，针对这个问题，TensorFlow支持分布式模型运算，支持多机器、多GPU、多CPU各种模型的组合运行方案的设计。(默认情况下，TensorFlow程序会将程序运行在第一个GPU上<如果有GPU，并且安装的TensorFlow支持GPU运行>)Ten
该文档讲述了如何创建一个集群的tensorflow服务器，以及如何分配在集群中计算图。我们假设你熟悉写作tensorflow程序的基本概念。Hello distributed TensorFlow!演示一个简单的TensorFlow集群，执行以下命令：# Start a TensorFlow server as a single-process "cluster".
$ python
>&g
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2024-04-28 00:51:44
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知识准备1、kubernetes中的基本概念如deployment，statefulset，rc，svc，pod等；2、tensorflow分布式集群。Tensorflow架构简介使用Tensorflow进行训练分为单机模式和分布式集群模式单机模式的比较简单（略）分布式模式主要包括如下几个角色： ps服务器：进行参数处理
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2024-03-23 17:44:15
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节选自《简单粗暴 TensorFlow 2.0》，回复关键字“手册”获取合集 接下来我们将介绍 TensorFlow 中模型的部署与导出，本文介绍使用 SavedModel 完整导出模型。使用 SavedModel 完整导出模型在部署模型时，我们的第一步往往是将训练好的整个模型完整导出为一系列标准格式的文件，然后即可在不同的平台上部署模型文件。这时，TensorFlow 为我们提供了 SavedM
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2024-04-18 11:46:40
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前文：三分钟快速上手TensorFlow 2.0 （中）——常用模块和模型的部署TensorFlow 模型导出 使用 SavedModel 完整导出模型不仅包含参数的权值，还包含计算的流程（即计算图）tf.saved_model.save(model, "保存的目标文件夹名称")将模型导出为 SavedModelmodel = tf.saved_model.load("保存的目标文件夹名
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2024-05-13 12:55:58
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常用的深度学习训练模型为数据并行化，即TensorFlow任务采用相同的训练模型在不同的小批量数据集上进行训练，然后在参数服务器上更新模型的共享参数。TensorFlow支持同步训练和异步训练两种模型训练方式。异步训练即TensorFlow上每个节点上的任务为独立训练方式，不需要执行协调操作，如下图所示：同步训练为TensorFlow上每个节点上的任务需要读入共享参数，执行并行化的梯度计算，然后将
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2024-04-24 16:19:45
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计算代数的优化技术，使它便计算许多数学表达式。TensorFlow 可以训练和运行深度神经网络，它能应用在许多场景下，比如，图像识别、手写数字分类、递归神经网络、单词嵌入、自然语言处理、视频检测等等。TensorFlow 可以运行在多个 CPU 或 GPU 上，同时它也可以运行在移动端操作系统上（如安卓、IOS 等），它的架构灵活，具有良好的可扩展性，能够支持各种网络模型（如OSI七
TensorFlow Lite 是一种用于设备端推断的开源深度学习框架。 按照官方的说法，TensorFlow Lite 是一组工具，可帮助开发者在移动设备、嵌入式设备和 loT 设备上运行模型，以便实现设备端机器学习。 所以在设计之初，Tensorflow Lite没有打算在Windows端进行部署的，但是最近它提供了CMakeLists.txt编译脚本，因而可以将其编译为动态库以在Window
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2024-04-23 10:03:50
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摘要本文为系列博客tensorflow模型部署系列的一部分，用于实现通用模型的TensorFlow Serving部署。本文主要实现用TensorFlow Serving部署tensorflow模型推理服务器。实现了tensorflow模型在服务器端计算方案，并提供相关示例源代码。相关源码见链接引言本文为系列博客tensorflow模型部署系列的一部分，用于实现通用模型的独立简单服务器部署。本文主
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2024-05-09 10:58:28
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最近一个项目需要使用Tensorflow lite, 官网上的解释又特别简单，主要给了一个例子，但是这个例子和官网的解释又不一样。。。。这里简单记录下操作方法。添加依赖某些加载的方法，依赖并不支持。在自己的build.grandle的依赖中添加：implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:1.15.0'
implementation 'or
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2024-01-02 12:26:13
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在《基于TensorFlow Serving的YOLO模型部署》文章中有介绍tensorflow 1.x版本的模型如何利用TensorFlow Serving部署。本文接着上篇介绍tensorflow2.x版本的模型部署。工作原理架构图**核心概念 ****⑦ ServableHandler:**servable实例，用于处理client发送的请求servable的生命周期：● 一个Source插
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2024-04-02 16:13:41
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前言： （2）本文章后续将在 B站 出门吃三碗饭 账号下更新讲解视频，可以同时观看食用Abstract：本文将通过介绍使用TensorflowLite框架，利用AndroidStudio工具来实现识别模型的移动端部署1.Introduction:因为最近有粉丝有反应的一个需求，训练好了一个模型如何迁移到移动端使用，于是我忙活了三四天，有了此文~2.RelatedWorks:TensorflowLi
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2024-05-13 13:16:35
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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文档。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
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2024-04-17 16:14:34
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该文档讲述了如何创建一个集群的tensorflow服务器，以及如何分配在集群计算图。我们假设你熟悉写作tensorflow程序的基本概念。Hello distributed TensorFlow!演示一个简单的TensorFlow集群，执行以下命令：:# Start a TensorFlow server as a single-process "cluster".
$ python
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##系统配置：ubuntu18.04 cuda9.0 cudnn7.0 python2.7 tensorflow-1.10bazel-0.16 JDK8 SDK28.0.2 NDK12 android-8.0经过四天多的折腾，终于将tensorflow官方的android demo部署到了手机上，虽然遇到了很多坑，但终究目的还是达到了。由于tensorflow的源码更新速度太快，导致如今很多教程都
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2024-03-30 10:55:10
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