并行编程的需求是显而易见的，其最大的难题是找到算法的并行功能，同时必须处理数据的共享和同步。但是，因为每一个算法都是不一样的，很难有通用的并行功能——粒度都有可能是不一样的。OpenCL提供了很多并行的抽象模型，因此算法开发人员可以在不同粒度上开发并行的算法，以及数据的共享和同步。一般来说，并行编程有两种大类型——分散收集（scatter-gather）与分而治之（divide-and-conqu
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2024-03-23 10:01:07
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每个GPU上的模型相同，喂以相同模型不同的训练样本。 数据并行根据参数更新方式的不同又可以分为同步数据并行和异步数据并行。1、同步更新每个GPU根据loss计算各自的gradient，汇总所有GPU的gradient，求平均梯度，根据平均梯度更新模型参数，具体过程见下图。所以同步数据并行的速度取决于最慢的GPU，当各个GPU的性能相差不大时适用。在同步更新的时候， 每次梯度更新，要等所有分发出去的
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2024-02-18 11:40:48
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Tensorflow ——分布式并行计算数据并行 一个简单的加速训练的技术是并行地计算梯度，然后更新相应的参数。数据并行又可以根据其更新参数的方式分为同步数据并行和异步数据并行。它们每次的input都是从完整数据中随机获取的一小部分数据，并行的input可能是有所重复的。同步（synchronous）的数据并行方式如图所示，tensorflow图有着很多的部分图模型计算副本，单一的客户端线程驱动整
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2024-03-18 21:03:31
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1.简介TensorFlow可以很容易地利用单个GPU加速深度学习模型的训练过程，但要利用更多的GPU或者机器，需要了解如何并行化训练深度学习模型。常用的并行化深度学习模型训练方式有两种，同步模式和异步模式。2.两种模式的区别为帮助读者理解这两种训练模式，首先简单回顾一下如何训练深度学习模型。下图展示了深度学习模型的训练流程图。深度学习模型的训练是一个迭代的过程。在每一轮迭代中，前向传播算法会根据
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2023-11-26 20:32:49
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TensorFlow中可以很容易地利用单个GPU加速深度学习模型的训练过程，但当需要利用更多的GPU或机器，需要了解如何并行化训练深度学习模型。常见的并行化深度学习模型的训练方式有两种，同步模式和异步模式。下文将对这两种模式展开介绍。在此之前，还需要回顾一下TensorFlow是如何对深度学习模型进行训练的。深度学习模型的训练是一个迭代过程，在每一轮迭代中，前向传播算法会根据当前参数的取值计算出在
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2024-02-22 16:54:13
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介绍TensorFlow中的并行主要分为模型并行和数据并行。 模型并行需要根据不同模型设计不同的并行方式， 其主要原理是将模型中不同计算节点放在不同硬件资源上运算。 比较通用的且能简便地实现大规模并行的方式是数据并行， 其思路我们在第1章讲解过， 是同时使用多个硬件资源来计算不同batch的数据的梯度， 然后汇总梯度进行全局的参数更新。数据并行又分为同步和异步，同步训练是指等所有GPU得到梯度后统
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2024-02-27 21:37:12
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如何实现 Python GPU 并行 TensorFlow
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**摘要**：本文将介绍如何实现 Python GPU 并行 TensorFlow。我们将通过以下步骤逐步指导你完成整个过程。
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**目录**
- [简介](#简介)
- [步骤](#步骤)
- [步骤1：安装 CUDA 和 cuDNN](#步骤1安装-cuda-和-cudnn)
- [步骤2：安装 Ten
原创
2024-02-10 07:36:02
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理论部分1，什么是MNIST数据集？相信大家入门机器学习时，都会从网上下载MNIST的demo进行入门学习，所以少奶奶相信大家对MNIST数据集再熟悉不过了，在少奶奶看来，MNIST数据集是由60k的训练样本和10k的测试样本构成的简单数据集，每一个样本宽高为28x28,都是由0~255像素构成的单通道图片，在神经网络中，我们通常用以下的tensor进行表示：  
写在前面：学习者的3个阶段：第一类学习者把书本当权威，认为很多事都有唯一正确答案；第二类学习者有一种“把知识转化为能力”的能力；第三类层次更高的学习者，被称为“学习促进者”。这类人除了自己学习能力强，还能教会别人深刻掌握知识。所以在这里写下自己在分布式训练学习过程中的笔记与各位读者分享，希望借此机会也能提高自己，争取做一位“学习促进者”。本篇文章作为入门简单介绍一些基础概念，力求简洁明确，如有不准
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
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2024-06-08 20:14:58
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Top12：Windows下同时安装tensorflow-gpu1.X版本和tensorflowgpu2.X版本注意：显卡算力低于3.5，tensorflow会忽略gpu加速NVIDIA官方查找GPU算力的网址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus前言1. 配置环境1.1 安装Anaconda1.2 安装PyCharm1.3 新建Anaconda虚拟环境2
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2024-04-23 11:40:24
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Tensorflow学习笔记（六）模型的合并 将多个模型文件合并成一个模型文件定义一个简单的模型加载SavedModel模型加载.meta模型模型连接两个模型保存成为新的模型保存成一个.pb模型保存为SavedModel模型保存为.meta模型完整代码简单的模型与SavedModel模型简单的模型与.meta模型模型 将多个模型文件合并成一个模型文件先用之前Tensorflow学习笔记（二）模型
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2024-05-06 18:13:01
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深度学习的模型训练过程往往需要大量的数据，而将这些数据一次性的读入和预处理需要大量的时间开销，所以通常采用队列与多线程的思想解决这个问题，而且TensorFlow为我们提供了完善的函数。实现队列在Python中是没有提供直接实现队列的函数的，所以通常会使用列表模拟队列。 而TensorFlow提供了整套实现队列的函数和方法，在TensorFlow中，队列和变量类似，都是计算图上有状态的节点。操作队
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2024-04-13 13:36:22
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环境：win10 64位系统，带nVidia显卡在https://www.geforce.com/hardware/technology/cuda/supported-gpus查看是否支持自己的显卡用于加速训练学tensorflow之前试过一次安装GPU版本的TF，网上有很多教程，看着都挺繁琐，其实直接在anaconda里配置一下就好了，但anaconda默认下载源下载速度极慢，GPU
读TensorFlow 源码笔记(1): tensorflow的多线程机制eigen::threadpool线程池的概念大家都知道，就是事先创建固定数量或者不困定数量的线程，计算并行任务是直接调用线程池里的线程，从而减少了线程的频繁创建与销毁等动作对资源的消耗。 TensorFlow 是高效的深度学习计算框架，以计算子operator为单位进行调度，底层依赖于第三方数学库eigen，算子间与算子内
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2024-04-03 16:05:26
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TensorFlow代码里常见的函数tf.gather（）用法详解 tf.expand_dims用法详解 TensorFlow的reduce_sum()函数 tf.transpose函数的用法讲解（图解） tf.nn.embedding_lookup函数用法tf.nn.embedding_lookup（params, ids）:params可以是张量也可以是数组等，id就是对应的索引，其他的参数不
仅仅是防止自己忘记，这里不可避免地肯定夹杂着大量别人写的东西，我本质上不过是把这些东西集中在一起罢了（简称：大融合怪）。第一步 安装Anaconda第二步 换源C:\Users\用户名 文件夹下找到 .condarcshow_channel_urls: true
ssl_verify: true
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/
一、多张gpu的卡上使用keras有多张gpu卡时，推荐使用tensorflow 作为后端。使用多张gpu运行model，可以分为两种情况，一是数据并行，二是设备并行。二、数据并行数据并行将目标模型在多个设备上各复制一份，并使用每个设备上的复制品处理整个数据集的不同部分数据。利用multi_gpu_model实现keras.utils.multi_gpu_model(model, gpus=Non
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2023-09-11 21:39:52
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使用多GPU有助于提升训练速度和调参效率。
本文主要对tensorflow的示例代码进行注释解析：cifar10_multi_gpu_train.py1080Ti下加速效果如下（batch=128）单卡：
两个GPU比单个GPU加速了近一倍 ：1.简介多GPU训练分为：数据并行和模型并行单机多卡和多机多卡2.示例代码解读官方示例代码给出了使用多个GPU计算的流程：CPU 做为参数服务器多个GPU计
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2024-02-23 13:52:41
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目录云上深度学习实践（一）-GPU云服务器TensorFlow单机多卡训练性能实践云上深度学习实践（二）-云上MXNet实践1 背景 2015年11月9日，Google发布深度学习框架TensorFlow。Google表示，TensorFlow在设计上尤其针对克服其第一代深度学习框架DistBelief 的短板，灵活、更通用、易使用、更快，而且完全开源。在短短的一年时间内，在GitHub上，Te
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2024-06-11 22:24:49
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