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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机器学习/深度学习模型可以通过不同的方式进行预测。 我的首选方法是将分析模型直接部署到流处理应用程序（如Kafka Streams或KSQL ）中。 您可以例如使用TensorFlow for Java API 。 这样可以实现最佳延迟和外部服务的独立性。 在我的Github项目中可以找到几个示例： 使用TensorFlow，H2O.ai，Deeplearning4j（DL4J）在Kafka
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2024-08-06 21:21:45
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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.
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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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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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TensorFlow发展及使用简介2015年11月9日谷歌开源了人工智能系统TensorFlow，同时成为2015年最受关注的开源项目之一。TensorFlow的开源大大降低了深度学习在各个行业中的应用难度。TensorFlow的近期里程碑事件主要有：2016年11月09日：TensorFlow开源一周年。2016年09月27日：TensorFlow支持机器翻译模型。2016年08月30日：Ten
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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目录云上深度学习实践（一）-GPU云服务器TensorFlow单机多卡训练性能实践云上深度学习实践（二）-云上MXNet实践1 背景 2015年11月9日，Google发布深度学习框架TensorFlow。Google表示，TensorFlow在设计上尤其针对克服其第一代深度学习框架DistBelief 的短板，灵活、更通用、易使用、更快，而且完全开源。在短短的一年时间内，在GitHub上，Te
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2024-06-11 22:24:49
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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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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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目录前言DP模式的命令行命令使用以及环境变量分析原dist_train.sh文件的分析：相关环境变量分析：config配置文件预配置：Windows DP 启动命令：Linux DP 启动命令：（使用sh文件）(2条消息) PyTorch多卡/多GPU/分布式DPP的基本概念(node&rank&local_rank&nnodes&node_rank&n
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2024-03-07 21:01:49
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多卡训练模式进行深度学习模型训练的时候，一般使用GPU来进行加速，当训练样本只有百万级别的时候，单卡GPU通常就能满足我们的需求，但是当训练样本量达到上千万，上亿级别之后，单卡训练耗时很长，这个时候通常需要采用多机多卡加速。深度学习多卡训练常见有两种方式，一种是数据并行化（data parallelism），另外一种是模型并行化（model parallelism）。深度模型训练方法：深度学习模型
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2023-12-20 07:49:25
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1. 常见的多GPU使用方法模型并行（model parallel） -> 大型网络（对速度没有提升） 当模型需要的显卡很大，一张GPU的显存放不下时，使用这种方式就可以训练一个大型的网络数据并行（data parallel）-> 加速训练速度 可以将整个模型放到一张GPU时，我们可以将每一个模型放到每一个GPU上，让它们同时进行训练（正向传播+反向传播）2. 训练速度与GPU数量之间
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2023-11-18 14:51:41
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写在前面：学习者的3个阶段：第一类学习者把书本当权威，认为很多事都有唯一正确答案；第二类学习者有一种“把知识转化为能力”的能力；第三类层次更高的学习者，被称为“学习促进者”。这类人除了自己学习能力强，还能教会别人深刻掌握知识。所以在这里写下自己在分布式训练学习过程中的笔记与各位读者分享，希望借此机会也能提高自己，争取做一位“学习促进者”。本篇文章作为入门简单介绍一些基础概念，力求简洁明确，如有不准
Tensorflow可在训练时制定占用那几个gpu，但如果想真正的使用多gpu训练，则需要手动去实现。不知道tf2会不会改善一下。
原创
2022-01-17 16:32:07
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https://github./tensorflow/models/blob/master/tutorials/image/cifar10/cifar10_multi_gpu_train.py https://dataxujing.github.io/TensorFlow-GPU-%E5%B9
原创
2022-01-17 16:26:04
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由于transformer模型参数量巨大，数据集也巨大，所以对显卡需求越来越大，单卡训练非常的耗费时间。实验室还有不少显卡但是不会用多卡就很糟心，所以得把多卡用上。多卡用到的库有不少，最受欢迎的应该是DP和DDP，但是DP只能解决显存不足的问题，并不能减少时间，所以DDP采用的更多。说到单机多卡，网上的教程倒是不少，原理解析的也挺明白，所以废话留在后头，直接来一个DDP的单机多卡通用模板。在自己测
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2023-09-02 16:50:22
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这是总结了很多了网上的方法，然后经过实验感觉应该OK的：前提是在显存够用的情况，并且batch_size足够大了（比如16+的时候了），只想着减少时间复杂度的情况下，所以这个时候一定是使用空间换取时间的（与checkpoint相反）1.减少训练步骤中掺杂的其他的东西：只留下 optimizer.zeors_grad() -> loss.backward()（最花时间，非常漫长）-> t
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2023-09-12 11:34:43
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分布式运算库有deepspeed，horovod等，工具很多，主要来学习一下pytorch中提供的nn.Dataparallel和distributeddataparallel，目前的卡资源越来越多，多卡训练已经是必须的方式了。1.单击多卡，一般单机多卡就够了，第一个材料做了单机多卡和多机多卡的性能比较。1.
net = torch.nn.DataParallel(net).cuda(
在进行多卡训练的时候，经常会出现GPU利用率上不来的情况，无法发挥硬件的最大实力。 造成这种现象最有可能的原因是，CPU生成数据的能力，已经跟不上GPU处理数据的能力。方法一常见的方法为修改Dataloader里面的线程数量，利用多线程技术提高数据生产能力，但是这种方法提速并不是特别明显。train_loader = DataLoader(dataset, batch_size,shuffle=T
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2023-06-08 19:30:24
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目录一、多GPU单机多卡训练的方法1、nn.DataParallel2、 torch.distributed3、一些注意的地方二、实战演练三、单机多卡训练下的一个加速trick——梯度累加 多GPU训练能够加快模型的训练速度，也可以实现在单卡上不能训练的模型可以使用多个小卡达到训练的目的。多GPU训练可以分为单机
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2023-08-16 18:59:42
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