环境：win10 64位系统，带nVidia显卡在https://www.geforce.com/hardware/technology/cuda/supported-gpus查看是否支持自己的显卡用于加速训练学tensorflow之前试过一次安装GPU版本的TF，网上有很多教程，看着都挺繁琐，其实直接在anaconda里配置一下就好了，但anaconda默认下载源下载速度极慢，GPU
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
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
转载
2024-06-11 22:24:49
32阅读
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。
转载
2024-06-24 07:40:40
57阅读
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
转载
2024-04-01 13:12:03
27阅读
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
转载
2024-08-01 07:49:56
286阅读
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
转载
2024-02-23 19:43:08
36阅读
目录前言一、DataParalled和DistributeDataParallel二、多GPU训练常见启动方式三、torch.distributed.launch代码讲解3.1、main中添加了几个新的变量3.2、初始化各进程环境3.3、调整学习率3.4、在第一个进程中进行打印和保存等操作3.5、DistributedSampler3.6、BatchSampler3.7、DataLoader3.
转载
2023-10-09 15:45:30
1104阅读
作者丨纵横Take-Away笔者使用 PyTorch 编写了不同加速库在 ImageNet 上的使用示例（单机多卡），需要的同学可以当作 quickstart 将需要的部分 copy 到自己的项目中（Github 请点击下面链接）：这里，笔者记录了使用 4 块 Tesla V100-PICE 在 ImageNet 进行了运行时间的测试，测试结果发现 Apex 的加速效果最好，但与 Horovod/
转载
2023-08-02 21:25:40
205阅读
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
转载
2024-08-31 23:36:44
30阅读
Top12：Windows下同时安装tensorflow-gpu1.X版本和tensorflowgpu2.X版本注意：显卡算力低于3.5，tensorflow会忽略gpu加速NVIDIA官方查找GPU算力的网址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus前言1. 配置环境1.1 安装Anaconda1.2 安装PyCharm1.3 新建Anaconda虚拟环境2
转载
2024-04-23 11:40:24
59阅读
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
转载
2024-08-06 21:21:45
38阅读
在批评Python的讨论中，常常说起Python多线程是多么的难用。还有人对 global interpreter lock(也被亲切的称为“GIL”)指指点点，说它阻碍了Python的多线程程序同时运行。因此，如果你是从其他语言(比如C++或Java)转过来的话，Python线程模块并不会像你想象的那样去运行。必须要说明的是，我们还是可以用Python写出能并发或并行的代码，并且能带来性能的显著
转载
2024-03-11 16:45:35
94阅读
1 DataParallel据说存在多个GPU之间显存不均衡的问题，因此我直接选择了pytorch所建议的DistributedDataParallel，为多机多卡设计，但同时也可以实现单机多卡，能够使得各个GPU之间负载均衡。2 DistributedDataParallel现在的DistributedDataParallel是基于多进程策略的多GPU训练方式。首先是单机多卡的方式上，针对每个G
转载
2023-10-29 22:05:31
388阅读
笔者使用 PyTorch 编写了不同加速库在 ImageNet 上的使用示例（单机多卡），需要的同学可以当作 quickstart 将需要的部分 copy 到自己的项目中（Github 请点击下面链接）：1、简单方便的 nn.DataParallelhttps://github.com/tczhangzhi/pytorch-distributed/blob/master/datapara
01 为什么要使用多GPU并行训练简单来说，有两种原因：第一种是模型在一块GPU上放不下，两块或多块GPU上就能运行完整的模型（如早期的AlexNet）。第二种是多块GPU并行计算可以达到加速训练的效果。想要成为“炼丹大师“，多GPU并行训练是不可或缺的技能。02 常见的多GPU训练方法1.模型并行方式：如果模型特别大，GPU显存不够，无法将一个显存放在GPU上，需要把网络的不同模块放在不同GPU
转载
2023-08-06 21:27:34
698阅读
一、DDP实现分布式并行训练要括 &n
转载
2023-05-22 13:42:56
10000+阅读
Pytorch官网已经建议使用DistributedDataParallel来代替DataParallel, 因为DistributedDataParallel比DataParallel运行的更快, 然后显存分配的更加均衡. 而且DistributedDataParallel功能更加强悍 DDP通过Ring-Redu
转载
2023-12-20 09:24:17
465阅读
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，
转载
2024-10-23 22:08:31
26阅读
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
