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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归一化def data_guiyihua(data): scaler =MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))#指定参数的范围 进行归一化 data_guiyihua=np.array(data) # 不进行归一化
原创
2021-11-20 15:12:42
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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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瓦砾上一篇讲了单机多卡分布式训练的一些入门介绍，后面几篇准备给大家讲讲TensorFlow、PyTorch框架下要怎么实现多卡训练。这一篇就介绍一下TensorFlow上的分布式训练，尽管从传统的Custom Training Loops到Estimator再到Keras，TF的API换来换去让人猝不及防，但是由于种种原因，TensorFlow还是业务上最成熟的框架，所以Let's还是do it。
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2024-06-24 07:40:40
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看过 TensorFlow-slim 训练 CNN 分类模型（续） 及其相关系列文章的读者应该已经感受到了 tf.contrib.slim 在训练卷积神经网络方面的极其方便之处，特别是它让构建模型变得非常直观。但不可忽视的是，它还存在一在很大的缺点，就是它在训练模
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2024-05-09 15:18:30
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一、TnesorFlow 计算模型————计算图1、 计算图概念1.1 Tensor Tensor就是张量, 可以简单理解为多维数组，表明了数据结构1.2 FlowFlow 表达了张量之间通过计算相互转化的过程，体现了数据模型1.3 数据流图基础数据流图是每个 TensorFlow 程序的核心，用于定义计算结构
每一个节点都是一个运算，每一条边代表了计算之间的依赖关系上图展示了可完成基本加法运算
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2024-06-05 22:13:28
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对于数据量较小而言，可能一般选择直接将数据加载进内存，然后再分batch输入网络进行训练。但是，如果数据量较大，这样的方法就不适用了，因为太耗内存。在这儿我介绍一种比较通用，高效的读取方法，即使用tensorflow内定标准格式——TFRecord.TFRecords其实是一种二进制文件，虽然它不如其他格式好理解，但是它能更好的利用内存，更方便复制和移动，并且不需要单独的标签文件。TFRecord
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2024-04-08 10:27:53
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做机器训练有段时间了，从Windows到Mac再到Unbuntu，一直在搭建tensorflow机器训练环境。在工作中逐步找到最快捷的搭建方式，这次就以Mac为例记录下在Mac中搭建tensorflow机器训练环境（Ubuntu搭建流程是一样的）。 首先，由于多年来养成的IDE编程习惯，就想着如果有合适的IDE用于开发ten
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2024-03-09 20:41:18
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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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Python并行程序：提高效率的利器在当今高速发展的信息时代，计算机的性能已经成为各行各业不可或缺的工具，从而使得并行程序成为一种被广泛使用的技术。Python作为一种高效、简洁、易读的编程语言，早已吸引了全球数百万程序员的青睐，并拥有广泛的应用和应用场景。在本文中，我们将重点介绍Python并行程序，通过对多个线程或进程的同时操作，以加快程序运行速度，提高效率，从而推动Python在各领域应用更
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2023-09-21 00:05:18
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一：基本概念1、使用图(graphs)来表示计算任务2、在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图3、使用tensor表示数据4、通过变量(Variable)维护状态5、使用feed和fetch可以为任意的操作赋值或者从其中获取数据TensorFlow是一个编程系统，使用图（graphs）来表示计算任务，图（graphs）中的节点称之为op（operation），一个op获
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2024-05-14 18:17:16
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tensorflow2.0小试牛刀之常用训练步骤由于mnist数据集的别捷性，在讲解原理性的知识时，是首选的数据集。本文整理了一个模型从数据及准备到训练的完整步骤，可以作为模板使用。一、数据集的加载这一步是将数据标注工具标注完的数据加载到内存的过程，关于数据标注的具体内容请参考 深度学习，先学会制作自己的数据集 由于是深度学习的起步阶段，我们先简单试用一下mnist数据集。from __futur
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2024-04-26 19:20:28
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使用tensorflow实现代码的步骤：如下 通用十步骤：
1.导入或生成数据集；
2.转换和标准化数据；data = tf.nn.batch_norm_with_global_normalization(...)
3.划分训练、测试和验证数据集；
4.设置超参数，集中设置；
learning_rate = 0.01
batch_siz
1.训练速度慢的原因在我们训练网络的时候，是cpu先处理好数据然后送入网络中gpu进行计算，这样在cpu处理数据时非常的慢，会使得gpu有较长的空载时间。常规的训练方式如下。2 加速方法2.1 方法1 tf.data.prefetch()这是可以使用tf.data.prefetch()方法，提前从数据集中取出若干数据放到内存中，这样可以使在gpu计算时，cpu通过处理数据，从而提高训练的速度。如下
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2024-04-28 19:11:31
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上篇博客主要介绍了tensorflow_slim的基本模块，本篇主要介绍一下如何使用该模块训练自己的模型。主要分为数据转化，数据读取，数据预处理，模型选择，训练参数设定，构建pb文件，固化pb文件中的参数几部分。一、数据转化：主要目的是将图片转化为TFrecords文件，该部分属于数据的预处理阶段，可以参考datasets中的download_and_conver_flower中的run函数实现。
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2024-05-13 11:17:23
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一、什么叫做断点续训断点续训的意思是因为某些原因还没有训练完成就被中断，下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言非常友好二、模型文件解析 checkpoint文件会记录保存信息，通过它可以定位最新保存的模型； .meta文件保存了当前NN的网络结构：tf.train.import_meta_graph(‘MODEL_NAME.ckpt-1174.meta’)
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2024-06-08 19:22:53
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现在让我们用Tensorflow实现一个具体的Input pipeline，我们使用CoCo2014作为处理对象，网上应该可以下载到CoCo训练集，train2014这个文件。下载链接： http://msvocds.blob.core.windows.net/coco2014/train2014.zip 一共13.5G，解压完以后大概会有8万多张图，这
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2023-11-09 09:12:54
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estimator是tensorflow高度封装的一个类，里面有一些可以直接使用的分类和回归模型，例如tf.estimator.DNNClassifier，但这不是这篇博客的主题，而是怎么使用estimator来实现我们自定义模型的训练。它的步骤主要分为以下几个部分：构建model_fn，在这个方法里面定义自己的模型以及训练和测试过程要做的事情；构建input_fn，在这个方法数据的来源和喂给模型
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2024-04-22 08:53:44
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