TensorFlowTensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。TensorFlow可被用于语音识别或图像识
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2024-09-29 14:12:06
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NCCL内部想参考NCCL库开发一套针对性的函数库。通过官方文档、源码、网上博客，整理了一些有关资料。图片都来源于网络，比较直观的介绍了NVIDIA GPU互联互通的底层硬件架构，和基于硬件链接开发的优化通信库NCCL介绍NCCL是Nvidia Collective multi-GPU Communication Library的简称，它是一个实现多GPU的collective communica
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2024-07-11 10:17:57
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TensorFlow训练模型时，基本都是在Python环境下完成。生成环境中通常会使用其他语言开发应用程序，来完成对训练好的模型的调用。这时，就需要用到tensorflow的动态库文件。Tensorflow的官方并没有提供编译好的动态库文件，只是给出了如何进行编译的方法指导。实际编译过程中，会遇到很多问题，作者在参考其他编译教程，结合自己的实战经验，总结撰写本教程，希望能为需要的同仁提供些许帮助。
建议先安装Anaconda一。CPU版本安装 1.安装编译好的release版本 1）使用pip安装即可，或者conda 2.编译安装 1）安装gcc（4.8~5.4） 2）安装baze
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2024-03-28 11:56:59
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本篇中介绍一下TensorFlow的安装。TensorFlow的安装分为安装包安装和编译安装.一般的用户使用安装包安装就可以了，并且安装包的方式简单方便，具体又分为基于pip安装、基于docker安装、基于VirtualEnv的安装和基于Anaconda的安装，基本的过程都是先准备好Python环境，然后直接通过Pip(python的包管理器)直接下载安装TensorFlow的Python包，比较
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2024-06-24 04:57:18
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一. 总论说到Tensoflow serving的编译安装，真的是一把鼻涕一把泪。前前后后折腾了一个星期。在这期间参考了同行的做法，自己也在不断地摸索尝试。 遇到的困难：Tensoflow serving的版本和源码在不断更新，之前成功编译安装的版本在一段时间后，由于github上的Tensoflow serving的源码的更新，变得编译安装不成功。即使是执行官网提供的编译安装指令也无法成功编译安
# 如何实现 "docker nccl"
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下实现 "docker nccl" 的整体流程。在这个过程中，我们将使用 Docker 来构建一个包含 NCCL 的容器。
```mermaid
gantt
title 实现 "docker nccl" 流程图
section 构建Docker镜像
创建Dockerfile
原创
2024-04-16 06:16:31
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# 如何在 PyTorch 中实现 NCCL 的多GPU训练
如果你是刚入行的小白，想要学习如何使用 PyTorch 实现 NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）以支持多 GPU 的并行训练，本文将为你提供清晰的指导。我们将从整体流程开始，并介绍每一步所需的代码，以及相关的用法和注释。
## 整体流程
我们将实现以下步骤：
| 步骤 |
# Python NCCL 入门指南
在深度学习和分布式计算的领域，NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）被广泛应用来进行多GPU间的高效通信。对于刚入行的小白来说，理解如何在Python中使用NCCL可能会让人感到困惑。本文将逐步引导您实现这一目标，帮助您理解每一步的操作和代码实现。
## 整体流程
下面是实现Python NCCL的大
首先是把tensorflow克隆到本地一份。 既然是谷歌官方要求的，最好把--recurse-submodules加上，文档说可以避免一些数据结构序列化时的编译问题。 这是android demo的github主页。 准备编译 1.安装bazel bazel是谷歌自己的构建工具。tensorflow
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2017-10-27 16:42:00
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网上找了下tensorflow中使用batch normalization的博客，发现写的都不是很好，在此总结下：1.原理公式如下：y=γ(x-μ)/σ+β其中x是输入，y是输出，μ是均值，σ是方差，γ和β是缩放（scale）、偏移（offset）系数。一般来讲，这些参数都是基于channel来做的，比如输入x是一个16*32*32*128(NWHC格式)的feature map，那么上述参数都是
1. 预备工具1.1 说明 编译过程有点坑，而且耗时，如果不是必须要编译的话，可以去 https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel 下载,有现成的轮子。测试代码可以参考 https://github.com/ksachdeva/tensorflow-cc-examples 和 https://github.com/aljabr0/from
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2023-10-20 20:12:17
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# PyTorch NCCL 测试：深度学习中的高效分布式计算
在深度学习的研究和应用中，随着模型的复杂性和数据的规模的不断增加，单机训练往往会面临性能瓶颈。因此，分布式计算成为了一种重要的解决方案。NVIDIA Collective Communications Library（NCCL）是专为NVIDIA GPU优化的库，用于加速深度学习中的模型训练。本文将为您介绍如何在PyTorch中使用
因为工作需要，必须安装使用NCL，然后通过官网的建议，是直接利用conda安装，接下来就是苦难之旅。第一步，window安装子系统win10已经支持安装Ubuntu虚拟系统，直接在 Microsoft Store 中搜索 Ubuntu 18.04 LTS （其它版本也行）选择安装。安装成功后可以在菜单中启动子系统。第一次启动，此时可能会报错，提示如下：The WSL optio
# Python 调用 NCCL 的探索
## 引言
随着人工智能和深度学习的迅猛发展，数据并行技术也日益受到关注。在这些高性能计算的情况下，能够有效地在多GPU环境中同步数据的技术显得尤为重要。NVIDIA Collective Communications Library（NCCL）正是这样一种高效的通信库，它可用于实现多GPU之间的高效数据传输。本文将介绍如何在 Python 中调用 N
原创
2024-08-04 05:24:56
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# 实现 PyTorch NCCL 插件的指南
作为一名刚入行的小白，你可能会对如何实现 PyTorch NCCL 插件感到迷茫。NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）是一个优化的通信库，用于多GPU和多节点环境中的数据并行训练。本文将为你提供一份详细的指南，让你能够顺利实现 PyTorch NCCL 插件。
## 流程概览
为了实现 P
# 使用 PyTorch 指定 NCCL 进行分布式训练
在深度学习的训练过程中，尤其是处理大型模型和数据集时，分布式训练变得越来越重要。PyTorch 提供了多种方式进行分布式训练，其中 NVIDIA Collective Communications Library (NCCL) 是一个高效的库，专为多GPU和分布式训练而设计。本文将介绍如何在 PyTorch 中使用 NCCL，提供代码示例
### PyTorch集成NCCL的全面指南
在深度学习领域，PyTorch是一个非常流行的框架，而NCCL（NVIDIA Collective Communication Library）则为多GPU分布式训练提供了高效的通信能力。在这篇文章中，我们将探讨如何将PyTorch和NCCL集成在一起，具体步骤如下：
#### 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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Python 在使用 NVIDIA NCCL 进行深度学习训练时，能够有效提高多 GPU 之间的数据通信效率，尤其是在大规模分布式训练中，NCCL (NVIDIA Collective Communications Library) 是必不可少的工具。在这篇博文中，我们将深入探讨如何解决“python 使用 NCCL”相关的问题，包括适用场景、性能指标、特性拆解、实战对比、内核机制及生态扩展等方面
容器开机自启动方法一服务启动：chkconfig docker on检查： chkconfig docker 如果返回true，则显示添加服务到自启动成功容器启动脚本： 在/etc/rc.local 里面添加：docker start xxxx >/dev/null 2>&1 &然后给/etc/rc.d/rc.local赋予可执行的权限chmod 777 /etc/rc
