文章目录查看`GPU`数量设置`GPU`加速限制使用的`GPU`，不限制消耗显存的大小动态显存申请，仅在需要时申请显存空间限制使用的`GPU`，并且限制使用的显存大小单`GPU`模拟多`GPU`环境 Tensorflow GPU训练配置 以下教程建立在已经安装好Tensorflow2深度学习环境基础上，进一步管理GPU资源消耗。查看GPU数量import tensorflow as tf
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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
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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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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主要从以下几个方面进行总结：分布式训练的基本原理TensorFlow的分布式训练PyTorch的分布式训练框架Horovod分布式训练1、分布式训练的基本原理无论哪种机器学习框架，分布式训练的基本原理都是相同的。本文主要从 并行模式、架构模式、同步范式、物理架构、通信技术 等五个不同的角度来分类。1.1 并行模式分布式训练的目的在于将原本巨大的训练任务拆解开撑多个子任务，每个子
学习hadoop分布式计算框架，打造大数据处理能力如果你是一位数据工程师或者数据分析师，你一定会遇到这样的问题：当你处理的数据量越来越大时，你的电脑会变得越来越慢，甚至会崩溃。你是否曾经遇到过需要处理超大文件的问题？你是否对于如何处理海量数据感到困惑？现在有一个好消息要告诉你，我们推出了《hadoop分布式计算框架训练营》，帮助你解决这些问题！“Hadoop分布式计算框架训练营”是一门全面深入的大
每次 TensorFlow 运算都被描述成计算图的形式，允许结构和运算操作配置所具备的自由度能够被分配到各个分布式节点上。计算图可以分成多个子图，分配给服务器集群中的不同节点。 强烈推荐读者阅读论文“Large Scale Distributed Deep Networks”，本文的一个重要成果是证
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2021-02-14 06:28:00
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把IP改了之后运行指令pc-01$ python example.py --job_name="ps" --task_i
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2022-07-19 11:36:44
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前言 Spark是一种大规模、快速计算的集群平台，本公众号试图通过学习Spark官网的实战演练笔记提升笔者实操能力以及展现Spark的精彩之处。 本文的参考配置为：Deepin 15.11、Java 1.8.0_241、Hadoop 2.10.0、Spark 2.4.4、scala 2.11.12 &nb
1.什么是EhCacheEhCache是一个比较成熟的Java缓存框架，最早从hibernate发展而来，是进程中的缓存系统
它提供了用内存，磁盘文件存储，以及分布式存储方式等多种灵活的cache管理方案，快速简单。2.注解使用2.1 @Cacheable应用到读取数据的方法，即可缓存的方法,如查找方法
先从缓存中读取，如果没有再用相应方法获取数据，然后把数据添加到缓存中。
该注解主要有下面几个参
