Tensorflow教程笔记基础TensorFlow 基础TensorFlow 模型建立与训练基础示例：多层感知机（MLP）卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）深度强化学习（DRL）Keras Pipeline自定义层、损失函数和评估指标常用模块 tf.train.Checkpoint ：变量的保存与恢复常用模块 TensorBoard：训练过程可视化常用模块 tf.data ：数据集的构建与预处理常用模块 TFRecord ：TensorFlow 数据集存储格式常用
原创
2021-07-09 14:24:07
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一、TensorFlow安装在Windows系统下进行安装，cmd进入命令控制窗，输入命令利用豆瓣网的镜像下载安装TensorFlow包python -m pip install tensorflow -i https://pypi.douban.com/simple输入import tensorflow as tf 若不报错，则安装成功。二、TensorFlow基本操作3.打开basic-ope
本节中的代码大量使用『TensorFlow』分布式训练_其一_逻辑梳理中介绍的概念，是成熟的多机分布式训练样例一、基本概念Cluster、Job、task概念：三者可以简单的看成是层次关系，task可以看成每台机器上的一个进程，多个task组成job；job又有：ps、worker两种，分别用于参数服务、计算服务，组成cluster。同步更新各个用于并行计算的电脑，计算完各自的batch 后，求取
Tensorflow的训练：TensorFlow 分布式训练
目录 单机多卡训练： `MirroredStrategy` MirroredStrategy 过程简介 多机训练： `MultiWorkerMirroredStrategy` 当我们拥有大量计算资源时，通过使用合适的分布式策略，我们可以充分利用这些计算资源，从而大幅压缩模型训练的时
当提起这三个词的时候，是不是很多人都认为分布式=高并发=多线程？当面试官问到高并发系统可以采用哪些手段来解决，或者被问到分布式系统如何解决一致性的问题，是不是一脸懵逼？确实，在一开始接触的时候，不少人都会将三者混淆，误以为所谓的分布式高并发的系统就是能同时供海量用户访问，而采用多线程手段不就是可以提供系统的并发能力吗？实际上，他们三个总是相伴而生，但侧重点又有不同。1、分布式：分布式是一个硬件或软
http://c.biancheng.net/view/2004.html 本节以分布式方式训练完整的 MNIST 分类器。 该案例受到下面博客文章的启发：http://ischlag.github.io/2016/06/12/async-distributed-tensorflow/，运行在 Te
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2019-05-13 20:56:00
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本文以两篇官方文档为基础来学习TensorFlow如何进行分布式训练，借此进入Strategy世界。
原创
2022-05-05 13:36:30
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docker的安装及基本命令这里就略过了这次需要在docker上部署两个项目，整体的流程为：安装环境 -> 生成容器 -> 启动容器 -> git代码并运行1. 安装环境本次使用的是Ubuntu环境，我第一次使用了daocloud.io/ubuntu, 下载好后安装环境有问题。然后换了ubuntu，使用正常，这里建议直接 docker pull ubuntu，下载stars最高的
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2023-06-13 20:17:55
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# 单机多卡分布式训练在 Docker
## 引言
在训练深度学习模型时，使用多个图形处理单元（Graphics Processing Units, GPUs）可以显著提高训练速度。而使用多台机器进行分布式训练则可以进一步加快训练速度。在本文中，我们将重点介绍如何在 Docker 环境下使用单机多卡进行分布式训练。
## Docker 简介
Docker 是一个开源的应用容器引擎，可以将应用及
原创
2023-07-21 10:01:41
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# PyTorch 单机多卡分布式训练实例
在现代深度学习中，随着模型规模的不断扩大，通常需要使用多个GPU来加速训练。PyTorch 提供了非常方便的分布式训练工具。在这篇文章中，我们将详细介绍如何在单机上实现多卡的分布式训练，适合刚入行的小白理解和实践。
## 流程概览
在进行分布式训练之前，我们首先应该了解整个流程，以下是实现 PyTorch 单机多卡分布式训练的步骤：
| 步骤
文章目录运行参考文章：pytorch多gpu并行训练运行python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=NUM_GPUS_YOU_HAVE mai几张显卡
原创
2022-12-08 14:38:43
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人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台。每周免费提供项目开源算法样例，支持算法能力变现以及快速的迭代算法模型。目录简介构建步骤实现方式Demo演示一、简介1. 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
TesorBorad除了可以可视化整个神经网络结构的过程以外 tensorboard还可以可视化训练过程( b w 变化过程)。下图展示不同标签显示的不同数据过程 显示训练过程的关键方法层中的变化数据会在DISTRIBUTIONS 和 HISTOGRAMS 里面出现tensorflow中提供了tf.summary.histogramy()方法,用来绘制图片, 第一个参数是图表的名称, 第二个参数是
这篇文章解释了底部链接的代码。问题描述 如上图所示，有一些点位于单位正方形内，并做好了标记。要求找到一条线，作为分类的标准。这些点的数据在 inearly_separable_data.csv 文件内。 思路最初的 SVM 可以形式化为如下： \[\begin{equation}\min_{\boldsymbol{\omega,b}}\frac{1}{2}\|\boldsymbol{\omega
在进行tensorflow分布式训练时，使用Kubernetes（K8S）作为容器编排平台可以有效管理和调度不同节点上的tensorflow训练任务，提高训练效率和可靠性。接下来，我将详细介绍如何在Kubernetes上实现tensorflow分布式训练。
### 整体流程
首先，我们需要准备好一个Kubernetes集群，并确保已经安装好了kubectl命令行工具和docker，然后我们需
参考这篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/41473323 Tensorflow在1.4版本中引入了tf.estimator.train_and_evaluate函数，用来替换老版中Experiment类提供的功能。tf.estimator.train_and_evaluate简化了训练、评估和导出Estimator模型的过程，抽象了模型分布式训练和评估的细
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2023-05-27 09:25:37
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本文介绍最简单的pytorch分布式训练方法：使用torch.nn.DataParallel这个API来实现分布式训练。环境为单机多gpu，不妨假设有4个可用的gpu。一、构建方法使用这个API实现分布式训练的步骤非常简单，总共分为3步骤： 1、创建一个model，并将该model推到某个gpu上（这个gpu也将作为output_device，后面具体解释含义），不妨假设推到第0号gpu上，d
分布式训练 深度学习中，越来越多的场景需要分布式训练。由于分布式系统面临单机单卡所没有的分布式任务调度、复杂的资源并行等问题，因此，通常情况下，分布式训练对用户有一定的技术门槛。 在 OneFlow 中，通过顶层设计与工程创新，做到了 分布式最易用，用户不需要特别改动网络结构和业务逻辑代码，就可以方
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2021-02-15 06:47:00
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一. torch.nn.DataParallel ? pytorch单机多卡最简单的实现方法就是使用nn.DataParallel类，其几乎仅使用一行代码net = torch.nn.DataParallel(net)就可让模型同时在多张GPU上训练，它大致的工作过程如下图所示： 在每一个Itera ...
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2021-11-02 13:10:00
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