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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深度学习算法由于其数据量大、算法复杂度高等特点，常常需要采用某种形式的并行机制，常用的并行方法有数据并行（data parallel）和模型并行（model parallel）两种。尽管现有的深度学习框架大多都支持多GPU，但caffe、theano、tensorflow采用的都是数据并行，而亚马逊推出的DSSTNE（Deep Scalable
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2024-02-23 19:43:08
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1.概述TensorFlow分布式是基于GRPC库实现的高性能集群训练框架，能有效的利用多机多卡资源，将大型的模型或者代码拆分到各个节点分别完成，从而实现高速的模型训练。如下图所示，tensorflow的分布式集群中存在的节点主要有两种：ps节点和worker节点，ps节点是用于保存和计算训练参数的节点；worker节点是用于训练的节点。由于ps和worker节点都有可能存在多个，因此ps和wor
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2024-04-01 13:12:03
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此文档是关于网上相关安装总结的教程，本人安装是在Win10环境下，基于Anaconda2.7和Aanaconda3.5双版本共存的情况安装的Tensorflow。参考的安装教程原网站如下：1.
2.
3.
1. Anaconda的安装
2.7版本直接下载，因为Tensorflow只支持3.5版本，而官网下载界面只有3.6版本，所以去它的旧库找到 Anaconda3-4.2.0-Windouw
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2024-08-31 23:36:44
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木有摘要，内容如题，赶紧戳进去看吧哥！
终于又有时间和成果拿出来和大家分享，实在不容易，之前由于临时更换任务加上入职事情多断更了很久，现在主要在做一些KG和KGQA方面的工作。今天要和大家分享的是最近在工作中实现的分布式tensorflow。理论在这里就不详细介绍了，说说对一些概念自己的理解吧：
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2024-02-08 15:01:36
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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，求取梯度值，把梯度值统一送到ps服务机器中，由ps服务机器求取梯度平均值，更新ps服务器上的参数。如下图所示，可以
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2024-05-07 15:43:04
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ResNet模型在GPU上的并行实践TensorFlow分布式训练：单机多卡训练MirroredStrategy、多机训练MultiWorkerMirroredStrategy4.8 分布式训练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间。针对不同的使用场景，TensorFlow 在 tf.distribute.Strategy`中为
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2024-08-01 07:49:56
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Tensorflow通过tf.train.Coordinator和tf.train.QueueRunner来完成。tf.train.Coordinator的功能为协同管理多线程的功能，例如一起工作，一起停止。Coordinator提供了三个函数：should_stop、request_step、join。tf.train.QueueRunner注意用于启动多个线程来操作同一个队列，而线程的启动
讲完了单机多卡的分布式训练的理论、TensorFlow和PyTorch分别的实现后，今天瓦砾讲一个强大的第三方插件：Horovod。Horovod是Uber开源的跨平台的分布式训练工具，名字来自于俄国传统民间舞蹈，舞者手牵手围成一个圈跳舞，与Horovod设备之间的通信模式很像，有以下几个特点：兼容TensorFlow、Keras和PyTorch机器学习框架。使用Ring-AllReduce算法，
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2024-10-23 22:08:31
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https://github.com/GoogleCloudPlatform/tf-estimator-tutorials/tree/master/Experimental/distribution
原创
2022-07-19 11:56:37
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一、pc端设置1、查看IP地址ifconfig如图所示，记下IP地址 2、编辑环境变量sudo gedit ~/.bashrc添加如下两条命令： 二、机器人端配置1、查看IP地址ifconfig如图所示，记下IP地址 2、编辑环境变量sudo gedit ~/.bashrc添加如下两条命令： 三、总结机器人端和远程电脑端的配置是一样的，只是ROS_MASTER_URI是运行roscore的
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2020-02-10 15:43:00
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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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# Python 多机 TCP 通信
在现代分布式系统中，多机间的通信是不可或缺的。Python 通过其强大的网络库和简洁的语法，使得实现 TCP 多机通信变得相对简单。本文将介绍如何使用 Python 实现基本的 TCP 多机通信，包括简单的服务器和客户端示例。
## TCP 通信基础
TCP（传输控制协议）是面向连接的、可靠的传输协议，广泛用于网络通信。它确保了数据包的顺序和完整性，适合
TF的部署分为单机部署和分布式部署。在训练集数据量很大的情况下，单机跑深度学习程序过于耗时，所以需要分布式并行计算。在分布式部署中，我们需要在不同主机节点，实现client，master，worker.1. Single-Device Execution1.1 单机多GPU训练 构建好图后，使用拓扑算法来决定执行哪一个节点，即对每个节点使用一个计数，值表示所依赖的未完成的节点数目，当一个节点的运算
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2024-05-22 19:04:12
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终于又有时间和成果拿出来和大家分享，实在不容易，之前由于临时更换任务加上入职事情多断更了很久，现在主要在做一些KG和KGQA方面的工作。今天要和大家分享的是最近在工作中实现的分布式tensorflow。理论在这里就不详细介绍了，说说对一些概念自己的理解吧：（1）task->server->cluster：这里其实应该也是分布式计算的一些基本概念，在分布式tensorflow中，采用的主
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2024-03-17 09:33:26
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计算机串行通信基础随着多微机系统的广泛应用和计算机网络技术的普及，计算机的通信功能愈来愈显得重要。计算机通信是指计算机与外部设备或计算机与计算机之间的信息交换。通信有并行通信和串行通信两种方式。在多微机系统以及现代测控系统中信息的交换多采用串行通信方式。计算机通信是将计算机技术和通信技术的相结合，完成计算机与外部设备或计算机与计算机之间的信息交换 。可以分为两大类：并行通信与串行通信。
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2023-12-01 11:35:56
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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
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2024-05-11 19:00:12
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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
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2024-02-20 11:22:00
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本文将详细展示一个多类支持向量机分类器训练iris数据集来分类三种花。SVM算法最初是为二值须...
原创
2022-07-08 13:02:05
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近日，随着实验的深入，实验规模也越来越大，单张GPU的算力不够，同时，我又经常需要测试不同的模型，每次都搭建一个框架会很麻烦，所以我这次让框架与模型分离，以后只需要修改一点点内容就能马上上运行了原理Tensorflow多GPU运算有两种模式：异步模式，同步模式。异步模式时，不同GPU各自运行反向传播算法并独立的更新数据，这种模式理论上最快但是可能无法达到较优的训练结果。在同步模式下，各个GPU完成
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2024-03-25 23:05:41
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